## Determinan Intensi Penggunaan QRIS Pada Masyarakat Provinsi Kepulauan Bangka Belitung
Diah Novianti IAIN Syaikh Abdurrahman Siddik Bangka Belitung E-mail: novianti7920@gmail.com
Article History:
Received: 15 Juli 2024 Revised: 28 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk melihat dan mengetahui determinan intensi penggunaan QRIS menggunakan model Integrated Model on Mobile Payment (IMMPA).. Sampel penelitian berjumlah 200 responden dengan pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling. Riset ini merupakan penelitian kuantitatif yang menggunakan data sekunder. Metode analisis menggunakan pendekatan Structural Equation
Model (SEM) dengan memanfaatkan software pengolah data AMOS 26.
Hasil pengujian menunjukan bahwa variabel terdapat pengaruh antara variabel easy of use, intention of use, attitude towards mobile payment, compability, trust dan risk terhadap behavior intention. Sementara dari hasil uji hipotesis terbukti sehingga tidak ada pengaruh antara usefulness, easy of use, dan security terhadap intention of use.
Keywords: QRIS, Behavior Intention, Intention of Use .

## PENDAHULUAN
Pandemi COVID-19 yang melanda dunia telah memasuki tahun kedua sejak kemunculannya di Provinsi Wuhan, Tiongkok akhir 2019 silam. COVID-19 tidak hanya mempengaruhi aspek kesehatan manusia saja namun mempengaruhi aspek ekonomi, politik, pariwisata, hingga olahraga. Di bidang ekonomi, lembaga keuangan berbondong-bondong menciptakan inovasi dibidang teknologi keuangan sebagai respon dari pembatasan sosial tersebut. Lembaga keuangan baik lembaga bank maupun non bank berlomba-lomba menyediakan teknologi keuangan yang cepat, mudah dan minim kontak fisik melalui berbagai layanan digital. Hal ini untuk memberi keamanan dan kenyamanan bagi nasabahnya dalam melakukan aktivitas keuangan tanpa harus kuatir dengan penularan virus via mata uang.
Pembayaran secara digital, yang semula sebelum pandemi belum begitu diminati oleh masyarakat, perlahan mulai dilirik oleh masyarakat. Mobile payment seperti m-banking yang disediakan oleh bank, maupun yang disediakan oleh lembaga non-bank seperti OVO, DANA, FLIP, Go Pay, serta Shopee pay. Pembayaran secara digital melalui uang elektronik, tidak hanya memberikan satu pilihan pembayaran yang aman dan non-kontak bagi masyarakat.
Pihak UMKM pun ikut mengambil manfaat dari teknologi ini karena dapat meningkatkan transaksi antara pedagang dan konsumen yang sempat menurun imbas pandemi COVID-19. Berbagai pilihan pembayaran yang disediakan UMKM sebagai merchant memudahkan transaksi pembayaran dan secara umum dapat memajukan perekonomian Indonesia yang menurun selama

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
pandemi berlangsung. Kekurangannya merchant harus menyediakan platform tersendiri untuk tiap-tiap uang elektronik. Menurut data dari Bank Indonesia per Maret 2021 transaksi menggunakan uang elektronik meningkat sebesar 42,47% dengan total transaksi instrumen mencapai 470 juta instrumen (Bank Indonesia, 2020).
Meningkatnya jumlah penyedia layanan uang elektronik membuat harus adanya standar uang elektronik yang jelas dan terintegrasi. Untuk mengatasi hal tersebut per Agustus 2019 Bank Indonesia mengeluarkan standar uang elektronik dalam bentuk kode QR berupa Quick Response Indonesia Standar (QRIS). Dengan adanya QRIS, merchant hanya perlu menyediakan kode QR tunggal yang dapat mengakomodir semua pembayaran uang elektronik (Sihaloho et al., 2020). Jika sebelumnya merchant harus menyediakan kode QR terpisah untuk masing-masing uang elektronik, misalnya kode QR OVO hanya untuk OVO, dengan QRIS semua uang elektronik dapat discan oleh semua layanan uang elektronik.
Dalam penerapan suatu produk inovatif, khususnya di bidang teknologi keuangan, mengkhususkan pada dua tujuan utama yang ingin dicapai. Tujuan tersebut antara lain untuk mengetahui intensi penggunaan suatu produk inovatif, sedangkan tujuan lainnya adalah untuk mengetahui perilaku individu atas penggunaan produk inovatif. Teori Perilaku Berencana mengungkap bahwa kinerja perilaku individu merupakan suatu fungsi atas niat dan kontrol perilaku yang dirasakan individu.
Oleh karena itu dalam penelitian ini akan menganalisis determinan intensi penggunaan QRIS dengan menggunakan model Integrated Model on Mobile Payment (IMMPA). IMMPA dipilih sebagai model dalam menganalisis determinan intensi karena model ini mampu mengatasi kekurangan model penerimaan teknologi terdahulu seperti Technology Acceptance Model (TAM), the Difusion of Innovation Model (DOI) serta Unified Theory of Acceptance an Use of Technology (UTAUT) (Di Pietro et al., 2015).

## LANDASAN TEORI QRIS ( Quick Response Indonesia Standard )
QRIS merupakan salah satu alat yang digunakan oleh Bank Indonesia selaku Bank Sentral dalam mengontrol transaksi uang elektronik di Indonesia. QRIS perdana diperkenalkan pada tanggal 17 Agustus 2019 dan implementasinya wajib dilakukan per tanggal 1 Januari 2020 (Bank Indonesia, 2019). QRIS merupakan upaya Bank Indonesia untuk membuat standar tunggal QR code yang dapat digunakan secara simultan oleh berbagai layanan uang elektronik. Pemanfaatan teknologi keuangan yang berfokus pada kelancaran sistem pembayaran digital yang aman, terciptanya efisiensi keuangan digital, serat mempercepat iklusi keuangan digital (Saputri, 2020).
Kelebihan penggunaan QRIS sebagai alat standarisasi keuangan digital adalah QRIS bisa menyimpan banyak data dan informasi dalam satu matrik (Utami, 2017). Keamanan transaksi keuangan digital pun dinilai lebih aman dan efektif dengan QRIS, sehingga kejahatan keuangan dapat diminimalisir (Saputri, 2020). Perkembangan teknologi dan adaptasi kebiasaan baru akibat COVID-19 diharapkan pemerintah dapat meingkatkan penggunaan QRIS di masyarakat.

## Model IMMPA
Integrated Model on Mobile Payment (IMMPA) merupakan suatu model yang digunakan untuk mengetahui determinan dari Behavior Intention. Model ini merupakan adaptasi dari tiga model yang digunakan untuk menguji intensi masyarakat yakni model Technology Acceptance
Model (TAM), the Difusion of Innovation Model (DOI) serta Unified Theory of Acceptance an Use of Technology (UTAUT) (Di Pietro et al., 2015). Model ini menggabungkan konstruk- konstruk dari tiga model terdahulu yang terbukti berpengaruh terhadap intensi penggunaan suatu produk.
Behavior Intention adalah motivasi dan intensi individu untuk menggunakan suatu produk atau layanan (Jung et al., 2020). IMMPA menjelaskan bahwa Behavior Intention pengguna suatu produk dipengaruhi oleh beberapa faktor yang saling terkait. Faktor-faktor tersebut antara lain:
1. Ease of Use dideskripsikan sebagai berbagai aspek yang membuat produk inovasi dapat secara mudah digunakan oleh masyarakat.
2. Intention to Use berhubungan dengan tingkat penerimaan dan kesiapan pengguna terhadap produk inovatif
3. Usefulness merepresentasikan kecendrungan penerimaan produk inovatif terbaru.
4. Compability merupakan pengalaman penggunaan produk dan juga kebutuhan dalam menggunakan produk inovatif.
5. Security berhubungan dengan tingkat keamanan suatu produk dan kemungkinan risiko yang akan dihadapi ke depannya.
6. Attitude merupakan sikap positif yang melekat pada pengguna produk inovatif.
7. Trust merupakan sikap percaya terhadap kualitas layanan yang diberikan oleh pihak penyedia produk inovatif (Di Pietro et al., 2015)

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, populasi terdiri dari seluruh pengguna layanan QRIS, meliputi nasabah perbankan, serta pengguna pembayaran digital lainnya di Bangka Belitung. Oleh karena jumlah populasi tidak diketahui secara pasti maka teknik sampling berdasar pada metode yang menyatakan bahwa banyaknya sampel atau responden penelitian disesuaikan dengan banyaknya indikator pertanyaan dalam kuesioner. Dalam penelitian ini, karena ukuran populasi yang tidak bisa dihitung, maka dapat ditetapkan lebih dari 100 reponden atau sampel agar dapat dianggap memadai, terutama untuk survei bisnis (Hair et al., 2010). Dalam penelitian ini, jumlah sampel yang digunakan sebanyak 200 responden yang merupakan Masyarakat Bangka Belitung dan tersebar di berbagai Kabupaten/Kota di Bangka Belitung.
Data sekunder berupa kuesioner digunakan dalam penelitian ini untuk menjawab hipotesis penelitian. Pembagian kuesioner dilakukan melalui dua metode yakni pembagian kuesioner dalam versi cetak serta dalam bentuk digital, hal ini untuk menjangkau responden yang lebih luas. Kuesioner disusun untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi Behaviour Intention penggunaan QRIS dengan menggunakan model IMMPA, dan merupan kuesioner yang bersifat tertutup menggunakan Skala Likert.
Analisa terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi Behaviour Intention terhadap pengunaan QRIS dilakukan dengan menggunakan model IMMPA yang menggabungkan model- model sebelumnya. Analisa dilakukan dengan melakukan analisis terhadap variabel konstruk yang membangun model IMMPA yang terdiri dari beberapa variabel berpengaruh baik langsung maupun tidak langsung terhadap Behaviour Intention. IMMPA dibangun dengan kompleksitas variabel yang tidak dapat dianalisis dengan menggunakan regresi berganda, bahkan analisis jalur belum memadai untuk menguji model IMMPA. Structural Equation Model (SEM) merupakan metode yang dianggap cocok untuk menganalisis model IMMPA, karena merupakan pengembangan dari analisis jalur dan regresi berganda.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2774
Data yang terkumpul kemudian dianalisis menggunakan analisis jalur ( path analysis ). Analisis jalur adalah pengembangan dari analisis regresi, dan digunakan untuk melukiskan dan menguji hubungan antar variabel yang berbentuk sebab akibat. Analisis jalur mengukur hubungan langsung antar variabel dalam model (Imam Ghozali, 2008: 93).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Validitas
Validitas adalah suatu ukuran untuk menunjukkan tingkat kesahihan suatu instrumen. Valid berarti instrumen tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur. Uji validitas konvergen diukur menggunakan nilai measurement model yag dikembangkan dalam penelitian dengan menentukan tingkat validitas setiap indikator yang diestimasi untuk mengukur dimensi dari konsep yang diuji. Indikator dinyatakan valid jika memiliki nilai C.R > 2. S.E, sehinga indikator tersebut bisa mengukur model yang disajikan.
Tabel 1. Uji Validasi Konvergen Estimate S.E. C.R. P Label ATT1 <--- ATT 1,000 ATT2 <--- ATT ,353 ,014 24,870 *** C1 <--- C 1,000 C2 <--- C ,259 ,018 14,272 *** U1 <--- U 1,000 U2 <--- U ,192 ,010 18,672 *** U3 <--- U ,178 ,011 16,016 *** U4 <--- U ,140 ,012 11,216 *** U5 <--- U ,160 ,012 13,912 *** EU1 <--- EU 1,000 EU2 <--- EU ,237 ,014 16,465 *** EU3 <--- EU ,189 ,014 13,652 ***
IU1 <--- IU
1,000 IU2 <--- IU
,307 ,013 22,872 ***
BI1 <--- BI
1,000 BI2 <--- BI ,311 ,019 16,690 *** T1 <--- T 1,000 T2 <--- T
,375 ,028 13,576 ***
S1 <--- S 1,000 S2 <--- S
,135 ,020 6,725 *** R1 <--- R
1,000 R2 <--- R ,313 ,018 16,969 ***
Tabel 1. menunjukkan nilai keseluruhan indikator menunjukkan nilai C.R > 2.SE, yang mengindikasikan bahwa setiap indikator yang diteliti secara valid mengukur konsep yang diuji (Waluyo, 2019).
Uji Reliabilitas Instrumen dikatakan reliabel jika instrumen tersebut mampu mengungkap data yang bisa dipercaya dan sesuai dengan kenyataan yang sebenarnya. Suharsimi Arikunto (2006: 165) menyatakan bahwa reliabilitas menunjukkan bahwa suatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpulan data karena instrumen tersebut sudah baik. Dalam analisis SEM reliabilitas diuji dengan menggunakan reliabilitas konstruk yang menggunakan pengukuran multidimensionalitas, bukan menggunakan alpha-Cronbach yang bersifat unidimensionalitas (Waluyo, 2019). Rumus yang digunakan untuk menghitung reliabilitas konstruk adalah sebagai berikut:
Dimana:
 Std. Loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk tiap-tiap indikator (diambil dari perhitungan komputer AMOS 22) yaitu nilai lambda yang dihasilkan oleh masing-masing indikator.
 adalah measurement error dari tiap-tiap indikator. Measurement error adalah sama dengan 1 – reliabilitas indikator yaitu pangkat dua dari standardized loading setiap indikator yang dianalisis.
Nilai batas yang digunakan untuk menilai sebuah tingkat reliabilitas adalah > 0,6. Berdasarkan tabel 4. Nilai construct reliability (C.R) semua konstruk dikatakan reliabel.
Uji Asumsi Klasik
Analisis Faktor Konfirmatori ( Confirmatory Factor Analysis )
Hasil kuesioner berupa tabulasi data disimpan dalam format Excel dan SPSS untuk kemudian dianalisis menggunakan software AMOS 26.0. AMOS ( Analysis of Moment Structure) pertama kali dibuat oleh James L. Arbuckle untuk digunakan dalam membuat model persamaan struktural (Widyawati & Winarno, 2020). Pemilihan software AMOS dibandingkan software sejenis lainnya dalam menguji hipotesis penelitian adalah dikarenakan tampilan AMOS yang user friendly dan juga lebih andal dalam menganalisis model SEM. Analisis SEM dimulai dari melakukan pengembangan model berbasis teori seperti yang dipaparkan dalam Gambar 2.1. Setelah melakukan pengembangan model, langkah selanjutnya berupa penyusunan jalur model. Variabel-variabel laten atau konstruk dalam penelitian ini berjumlah 9 konstruk dengan jumlah seluruh dimensi berjumlah 31. Dalam pembentukan persamaan struktural pada model SEM harus mempunyai dua jenis variabel yakni variabel observasi dan laten. Variabel laten dalam penelitian ini adalah Attitude towards technology (ATT), Compability (C), Risk (R) dan Trust (T), sementara variabel observasi terdiri dari Usefulness (U), Ease of Use (EU), Intention of Use (IU), Behavior Intention (BI) dan Security (S). Langkah selanjutnya adalah pengkonversian diagram jalur ke persamaan struktural. Gambar di bawah menunjukkan bahwa hasil analisis faktor konfirmatori dari masing-masing konstruk mengungkapkan bahwa data yang telah dikumpulkan memiliki kecocokan dengan konstruk. Hal ini terlihat dari nilai probablitas semua konstruk ≥ 0,05, sehingga pengujian masing-masing konstruk dan pengujian seluruh model dapat dilakukan.
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2776

## Gambar 1. Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Observasi
Gambar 2. Analisis Faktor Konfirmatori Variabel Laten
Langkah keempat adalah analisis kecocokan model dnengan membuat diagram persamaan struktural model secara keseluruhan (Gambar 4.3) Langkah selanjutnya adalah pengujian model dan analisis terhadap model yang dikembangkan untuk melihat konsistensi antara model teoritis dan data yang dikumpulkan (tabel IV.43)
Gambar 3. Diagram Jalur Penilaian overall model fit merupakan penilaian yang mengukur kesesuaian input observasi atau input sesungguhnya (matrik kovarian atau korelasi) dengan prediksi dari model yang diajukan ( proposed model ). Tabel 2. Goodness of Fit Index Kriteria Indek Ukuran Nilai Acuan Nilai Hitung Keterangan Kai kuadrat (X2) Sekecil mungkin 6,194 Baik p-value ≥ 0,05 0,103 Baik CMIN/DF ≤ 2,00 0,065 Baik GFI ≥ 0,90 0,974 Baik RMSEA ≤ 0,08 0,048 Baik AGFI ≥ 0,90 0,872 Kurang baik TLI ≥ 0,90 0,99 Baik NFI ≥ 0,90 0,902 Baik Sumber: Data Primer Pengujian Hipotesis, 2021
Berdasarkan tabel di atas secara garis besar pengujian goodness of fit menunjukkan hasil evaluasi baik.

## Uji Hipotesis
Jumlah sampel yang digunakan dalam uji data dengan AMOS 26.0 sebanyak 200 responden. Nilai chi-square yang dihasilkan sebesar 6,194. Untuk menguji model IMMPA pada pengunaan QRIS dengan bantuan program AMOS 26.0 dapat dilihat dari estimate (koefisien jalur) yaitu sebagai berikut:

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Tabel 3. Pengujian Hipotesis Estimate S.E. C.R. P Kesimpulan Usefulness <--- EASYUSE ,904 ,096 9,407 *** Diterima Intention <--- Usefulness -2,146 2,885 -,744 ,457 Ditolak Intention <--- EASYUSE 2,576 2,573 1,001 ,317 Ditolak Intention <--- SECURITY -,224 ,091 -2,451 ,014 Ditolak Behavior <--- Intention 1,031 ,141 7,326 *** Diterima Security <--- Trust 1,107 ,127 8,698 *** Diterima Security <--- Risk 1,237 ,133 9,317 *** Diterima Usefulness <--- ATT 1,279 ,153 8,347 *** Diterima Usefulness <--- C 1,073 ,145 7,410 *** Diterima
Sumber: Data Primer Pengujian Hipotesis, 2021 Dalam pengujian hipotesis penelitian ini kriteria yang digunakan adalah dengan melihat nilai critical ratio yang melampaui t tabel sebesar 1,9861 dan nilai p lebih kecil dari taraf signifikansi 0,05 dianggap terdapat pengaruh positif dan signifikan antar variabel. Sebaliknya, hipotesis ditolak apabila nilai c.r < 1,9861 dan nilai probabilitasnya > taraf signifikansi 0,05. Dari hasil pengujian hipotesis yang dilakukan terdapat beberapa hipotesis yang tidak terdukung dengan penajabaran sebagai berikut: 1. H1: terdapat pengaruh tidak langsung Ease of Use terhadap Intention to Use QRIS dengan Usefulness sebagai intervening. Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p<0,05 dan c.r >1.986 yakni sebesar 9.407. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis diterima yang artinya terdapat pengaruh tidak langsung antara langsung Ease of Use terhadap Intention to Use QRIS dengan Usefulness sebagai intervening.
2. H2 : terdapat pengaruh Ease of Use terhadap Intention to Use QRIS. Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p>0,05, yakni sebesar 3.17 dan c.r <1.986 yakni sebesar 1.001. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis ditolak yang artinya tidak terdapat pengaruh antara langsung Ease of Use terhadap Intention to Use QRIS.
3. H3 : terdapat pengaruh Intention to Use QRIS terhadap Behavior Intention pengguna QRIS. Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p<0,05 dan c.r >1.986 yakni sebesar 7.326. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis diterima yang artinya terdapat pengaruh Intention to Use QRIS terhadap Behavior Intention pengguna QRIS.
4. H4 : terdapat pengaruh Usefulness terhadap Intention to Use QRIS.
Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p>0,05, yakni sebesar 4,57 dan c.r <1.986 yakni sebesar 0,744. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis ditolak yang artinya tidak terdapat pengaruh antara Usefulness terhadap Intention to Use QRIS.
5. H5 : terdapat pengaruh Security terhadap Intention to Use QRIS.
Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p>0,05, yakni sebesar 0,14 dan c.r <1.986 yakni sebesar -2.541. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis ditolak yang artinya tidak terdapat pengaruh Security terhadap Intention to Use QRIS.
6. H6 : terdapat pengaruh tidak langsung Attitude towards Mobile Payment terhadap Intention to Use dengan Usefulness sebagai intervening. Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p<0,05 dan c.r >1.986 yakni sebesar 8.347. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis diterima yang artinya terdapat pengaruh tidak langsung Attitude towards Mobile Payment terhadap Intention to Use dengan Usefulness sebagai intervening.
7. H7 : terdapat pengaruh tidak langsung Compability terhadap Intention to Use dengan Usefulness sebagai intervening. Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p<0,05 dan c.r >1.986 yakni sebesar 7.410. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis diterima yang artinya terdapat pengaruh tidak langsung Compability terhadap Intention to Use dengan Usefulness sebagai intervening.
8. H8 : terdapat pengaruh tidak langsung Trust terhadap Intention to Use dengan Security sebagai intervening. Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p<0,05 dan c.r >1.986 yakni sebesar 8.968. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis diterima yang artinya terdapat pengaruh tidak langsung Trust terhadap Intention to Use dengan Security sebagai intervening.
9. H9 : terdapat pengaruh tidak langsung Risk terhadap Intention to Use dengan Security sebagai intervening. Dalam pengujian hipotesis didapat nilai p<0,05 dan c.r >1.986 yakni sebesar 9.317. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis diterima yang artinya terdapat pengaruh tidak langsung Trust terhadap Intention to Use dengan Security sebagai intervening.
Hasil uji H1, H3H6, H7, H8, dan H9 yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh antara variabel easy of use, intention of use attitude towards mobile payment, compability, trust dan risk terhadap behavior intention sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Di Pietro et al., 2015a)(Mayanti, 2020)(Susilo et al., 2019). Sementara H2, H3, H4 dan H5 dari hasil uji hipotesis tidak terbukti sehingga tidak ada pengaruh antara usefulness, easy of use , dan security terhadap intention of use. Hasil uji hipotesis ini sejalan dengan penelitian (Widyawati & Winarno, 2020) dan (Phonthanukitithaworn et al., 2016). Hal ini mengindikasikan bahwa kemudahan dan kenyamanan serta keamanan bukan merupakan faktor penting dalam mempengaruhi seseorang menggunakan suatu produk teknologi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, maka disimpulkan sebagai berikut: 1. Hasil pengujian menunjukan bahwa variabel terdapat pengaruh antara variabel easy of use, intention of use, attitude towards mobile payment, compability, trust dan risk terhadap behavior intention.
2. Hasil uji hipotesis membuktikan bahwa tidak ada pengaruh antara usefulness, easy of use , dan security terhadap intention of use.
3. Kemudahan dan kenyamanan serta keamanan bukan merupakan faktor penting dalam mempengaruhi seseorang menggunakan suatu produk teknologi. Saran untuk penelitian berikutnya terhadap pengembangan model IMMPA terhadap penggunaan finansial technology (fintech) agar dapat melakukan penelitian dengan menambah variabel lainnya yang dapat diteliti lebih lanjut penambahan jumlah sampel juga diperlukan untuk penelitian lebih lanjut.

## DAFTAR REFERENSI
Abrahão, R. de S., Moriguchi, S. N., & Andrade, D. F. (2016). Intention of adoption of mobile payment: An analysis in the light of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). RAI Revista de Administração e Inovação , 13 (3), 221–230. https://doi.org/10.1016/j.rai.2016.06.003

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 2780
Andrean Septa Yogananda, I. M. B. D. (2017). Pengaruh Persepsi Manfaat, Persepsi Kemudahan Penggunam Kepercayaan dan Persepsi Risiko Terhadap Niat Untuk Menggunakan Instrumen Uang Elektronik. Journal Of Management , 6 (4). Bank Indonesia. (2019). Lampiran Siaran Pers No. 21/62/ Dkom . https://www.bi.go.id/id/publikasi/ruang-media/news-release/Documents/FAQ-QRIS- 17082019.pdf
Bank Indonesia. (2020). Jumlah Uang Elektronik Beredar. Bank Indonesia , April 2009 , 2019. https://www.bi.go.id/id/statistik/sistem-pembayaran/uang-elektronik/Contents/Jumlah Uang Elektronik.aspx
Di Pietro, L., Guglielmetti Mugion, R., Mattia, G., Renzi, M. F., & Toni, M. (2015a). The Integrated Model on Mobile Payment Acceptance (IMMPA): An empirical application to public transport. Transportation Research Part C: Emerging Technologies , 56 , 463–479. https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.05.001
Di Pietro, L., Guglielmetti Mugion, R., Mattia, G., Renzi, M. F., & Toni, M. (2015b). The Integrated Model on Mobile Payment Acceptance (IMMPA): An empirical application to public transport. Transportation Research Part C: Emerging Technologies , 56 , 463–479. https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.05.001 Fitri Jayanti, N. T. A. (2018). Persepsi Mahasiswa Terhadap Pelayanan Perpustakaan Universitas Trunojoyo Madura. Jurnal Kompetensi , 12 (2).
Jung, J.-H., Kwon, E., & Kim, D. H. (2020). Mobile payment service usage: U.S. consumers’ motivations and intentions. Computers in Human Behavior Reports , 1 (May), 100008. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100008 Karmawan, R., Fernandoand, G, M., & Gui. (2019). QR Code Payment in Indonesia and Its Application on Mobile Banking. FGIC Conference on Governance and Integrity, KnE Social Sciences , 551–568. Kim, C., Mirusmonov, M., & Lee, I. (2010). An empirical examination of factors influencing the intention to use mobile payment. Computers in Human Behavior , 26 (3), 310–322. https://doi.org/10.1016/J.CHB.2009.10.013 Marginingsih, R. (2021). Financial Technology (Fintech) Dalam Inklusi Keuangan Nasional di Masa Pandemi Covid-19. Moneter - Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 8 (1), 56–64. https://doi.org/10.31294/moneter.v8i1.9903 Mayanti, R. (2020). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan User Terhadap Penerapan Quick Response Indonesia Standard Sebagai Teknologi Pembayaran Pada Dompet Digital. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis , 25 (2), 123–135. https://doi.org/10.35760/eb.2020.v25i2.2413 Perdana, J. (2017, May 23). Klasifikasi Empat Jenis Fintech Menurut Bank Indonesia . Marketeers. https://www.marketeers.com/fintech-bank-indonesia-klasifikasi/ Phonthanukitithaworn, C., Sellitto, C., & Fong, M. W. L. (2016). An investigation of mobile payment (m-payment) services in Thailand. Asia-Pacific Journal of Business Administration ,
8 (1), 37–54. https://doi.org/10.1108/APJBA-10-2014-0119/FULL/XML Raza, A., Koondhar, M. Y., Khan, M. S., Shaikh, H., & Shah, A. (2019, December 1). An integrated model for Acceptance of QR code Mobile Payment System in Pakistan. ICETAS 2019 - 2019 6th IEEE International Conference on Engineering, Technologies and Applied Sciences . https://doi.org/10.1109/ICETAS48360.2019.9117543 Saputri, O. B. (2020). Preferensi Konsumen Dalam Menggunakan Quick Response Code Indonesia Standard (QRIS) Sebagai Alat Pembayaran Digital. Journals of Economics and Business Mulawarman , 17 (2), 237–247.
Sihaloho, J. E., Ramadani, A., & Rahmayanti, S. (2020). Implementasi Sistem Pembayaran Quick Response Indonesia Standard Bagi Perkembangan UMKM di Medan. Jurnal Manajemen Bisnis , 17 (2), 287–297. http://journal.undiknas.ac.id/index.php/magister- manajemen/ Surekha, Anand, & Indu, I. (2015). E-Payment Transactions Using Encrypted QR Codes. International Journal of Applied Engineering Research , 10 (77), 460–463. Susilo, A. Z., Prabowo, M. I., Taman, A., Pustikaningsih, A., Susilo, A. Z., Ahmad, M. I., Taman, A., Pustikaningsih, A., & Samlawi, A. (2019). ScienceDirect ScienceDirect A Comparative Study of Factors Affecting User Acceptance of GO- A Comparative Study of Factors Affecting User Acceptance of GO- PAY and OVO As a Feature of Fintech Application PAY and OVO As a Feature of Fintech Application. Procedia Computer Science , 161 , 876– 884. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.195
Utami, S. S. (2017). Fakto-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Penggunaan E-Money (Studi pada Mahasiswa STIE Ahmad Dahlan Jakarta). Balance , XIV (2), 29–41. Venkatesh, V., 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. https://doi.org/10.1109/MWSYM.2015.7167037 Waluyo, M. (2019). Mudah Cepat Tepat Penggunaan Tools Amos Dalam Aplikasi (SEM). In UPN Jatim . Widyawati, D., & Winarno, W. W. (2020). Memahami Perilaku Penerimaan Mobile Payment di Kalangan Muda (Mahasiswa) Menggunakan Pengembangan Model IMMPA. Jurnal Media Informatika Budidarma , 4 (2), 453. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2068