## Perpindahan Minat Mahasiswa Terhadap Penggunaan Aplikasi E-Wallet Sebelum dan Setelah Perkuliahan Luring di Masa Pandemi Covid
Abednego Sihombing 1 , Alya Rahma Inneztiana 2 , Anne Vinella Girsang 3 , Fani Agustina Br Pangaribuan 4 , Leni Sartika Panjaitan 5 , Muhammad Haykal Adriansyah 6 , M. Fariz Fadillah Mardianto 7
1 Universitas Airlangga, abednego.sihombing-2020@fst.unair.ac.id
2 Universitas Airlangga, alya.rahma.inneztiana-2020@fst.unair.ac.id
3 Universitas Airlangga, anne.vinella.girsang-2020@fst.unair.ac.id
4 Universitas Airlangga, fani.agustina.br-2020@fst.unair.ac.id
5 Universitas Airlangga, leni.sartika.panjaitan-2020@fst.unair.ac.id
6 Universitas Airlangga, muhammad.haykal.adriansyah-2020@fst.unair.ac.id
7 Universitas Airlangga, m.fariz.fadillah.m@fst.unair.ac.id
DOI 10.31102/zeta.2023.8.1.39-46

## ABSTRACT
Technological  advances  in  the  field  of  financial  innovation,  namely  e-wallets,  provide convenience  and  practicality  in  making  transactions  online.  The  use  of  e-wallets  is  popular  among students, one of which is the Faculty of Science and Technology, Airlangga University. Students with interests or tastes in the type of e-wallet and the running of all activities offline make it very likely that there will be a change in student interest from one e-wallet to another e-wallet. The change in interest will be analyzed with the Markov chain transition probability. The data in this study is primary data by conducting an online survey of 100 respondents in the form of a g-form given to students of the Faculty of Science and Technology, Airlangga University. Based on the results of the Markov chain transition opportunities,  it  can  be  concluded  that  the  use  of  e-wallet  applications  can  move  according  to  the advantages of e-wallet applications in each region. This change in interest in e-wallet application users occurs because the application of choice is an application that provides easy access, lots of discounts, small admin fees, and others.
Keywords: e-wallet, stochactic process, students, Markov chain, electronic transactions

## ABSTRAK
Kemajuan teknologi dalam bidang inovasi finansial yaitu e–wallet memberikan kemudahan dan kepraktisan  dalam  melakukan  transaksi  secara  online.  Penggunaan  e–wallet  popular  dikalangan mahasiswa  salah  satunya  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  Universitas  Airlangga.  Mahasiswa  dengan minat  atau  selera  masing  –  masing  terhadap  jenis  e–wallet  dan  berjalannya  keseluruhan  kegiatan secara luring membuat besarnya kemungkinan adanya perubahan minat mahasiswa dari satu e–wallet terhadap e–wallet yang lain. Perubahan minat tersebut akan dianalisis dengan peluang transisi rantai Markov.  Data  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer  yaitu  dengan  melakukan  survey  online terhadap 100 orang responden berupa g–form yang diberikan kepada mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi,  Universitas  Airlangga.  Berdasarkan  hasil  dari  peluang  transisi  rantai  Markov  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  aplikasi  e–wallet  dapat  berpindah  sesuai  dengan  keunggulan  dari aplikasi e–wallet di masing – masing daerah. Perubahan minat pengguna aplikasi e–wallet ini terjadi karena aplikasi yang menjadi pilihan adalah aplikasi yang memberikan kemudahan akses, banyaknya diskon, biaya admin yang kecil, dan lainnya.
Kata Kunci: e-wallet, proses stokastik, mahasiswa, rantai Markov, transaksi elektronik

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  adalah  pandemi  yang membuat masyarakat dari semua kalangan melakukan  aktivitasnya  dari  rumah  atau  daerah asalnya.  Di  sektor  pendidikan  khusunya  perguruan tinggi,  pandemi  covid  berdampak  pada  kegiatan perkuliahan yang sebelumnya luring menjadi daring. Perkuliahan secara daring dilakukan untuk mengurangi dari penyebaran covid-19 di lingkungan kampus dan masyarakat. Di mana pandemi membuat digitalisasi di berbagai sektor meningkat.
Perkembangan  teknologi  membuat  segala aktivitas semakin mudah dan praktis.   Perkembangan  teknologi  di  bidang  inovasi keuangan, khususnya munculnya dompet elektronik, memberikan pengguna kemampuan untuk bertransaksi secara online hanya dengan menggunakan  telepon  genggam  atau  handphone. Pada  dasarnya,  dompet  elektronik  merupakan layanan elektronik yang dirancang untuk menyimpan data  dan  alat  pembayaran. E-wallet memungkinkan pengguna menyimpan uang mereka untuk menyelesaikan transaksi keuangan online dan offline . Dompet  elektronik  berfungsi  seperti  dompet  fisik yang dapat digunakan untuk melakukan pembayaran yang  aman.  Menggunakan e-wallet memungkinkan seseorang untuk melakukan pembayaran tanpa repot ketika  mereka  ingin  membayar  makanan,  tiket pesawat, tiket film, dan pembelian online.
E-wallet bekerja  di smartphone pengguna, memproses  data pribadi,  transaksi  di  server  aplikasi dan transaksi di merchant target. Pengguna mendaftar layanan e-wallet dengan  memasukkan  informasi lengkap, memungkinkan  pengguna mengisi saldo e- wallet dan  menyelesaikan  transaksi.  Ketika  Anda menyelesaikan  transaksi online atau offline dengan memindai barcode ,  saldo  pengguna  akan  terpotong secara  otomatis.  Selain  kemudahan  dan  efisiensi pembayaran,  dompet  elektronik  dilengkapi  dengan proteksi password ,  metode  pembayaran  prabayar yang memungkinkan pengguna menyimpan kembali uangnya  untuk  transaksi  berikutnya,  serta  dapat digunakan  untuk  berbagai  transaksi online dan offline . Menurut Kuganatan & Wikramanayake (2014), e-wallet adalah layanan pembayaran yang diatur oleh peraturan  keuangan  dan  diimplementasikan  melalui perangkat  seluler. E-wallet bertujuan  untuk  menjadi cara  belanja  online  terbaru  yang  memungkinkan pengguna  melakukan  pembelian, memesan,  dan menyediakan  berbagai  layanan  secara online (Sharma,  dkk,  2017).  Penggunaan e-wallet ini  juga dapat  ditemukan  di  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Universitas Airlangga. Kantin dan sejenis usaha dana jualan  mahasiswa  menawarkan  opsi  pembayaran dengan dompet elektronik. Ada banyak jenis e-wallet , seperti Ovo, ShopeePay, Dana, Gopay dan LinkAja. Ovo adalah  aplikasi  penyedia  sistem  pembayaran yang memfasilitasi transaksi gratis dan menyediakan
akses ke produk dan layanan keuangan digital lainnya yang diluncurkan bekerja sama dengan mitra terpilih. ShopeePay merupakan  layanan e-money yang digunakan  sebagai  metode  pembayaran  di  aplikasi belanja  online  Shopee  dan  merchant ShopeePay . Dana adalah e-money Indonesia  yang  dirancang untuk semua transaksi digital tanpa uang tunai, kartu, cepat,  nyaman,  dan  aman. Gopay yaitu  uang elektronik  yang  termasuk  dalam  aplikasi  Gojek Indonesia. Link Aja adalah layanan keuangan digital milik  Telkomsel  yang  dimiliki  oleh  BUMN  dalam bentuk  uang  elektronik.  TCASH  berfungsi  seperti rekening  bank  yang  fleksibel  dan  bebas  bunga. Mahasiswa tentunya memiliki minat tersendiri dalam memilih e-wallet mana  yang  mereka  gunakan, tergantung  dari  kelebihan  dan  keuntungan  yang ditawarkan masing-masing e-wallet.
Selain  itu,  perkuliahan yang  bekerja  sepenuhnya secara  luring  juga  mempengaruhi  jumlah e-wallet yang  digunakan  dan  pemilihan  jenis  dompet elektronik  yang  akan  digunakan  sesuai  dengan kebutuhan perkuliahan mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi. Oleh karena itu peneliti ingin mengetahui apakah  mahasiswa  tertarik  menggunakan  dompet elektronik sebelum dan sesudah perkuliahan luring di masa pandemi. Rantai  Markov  adalah  serangkaian proses  peristiwa  di  mana  peluang  bersyarat  dari peristiwa masa depan bergantung pada peristiwa saat ini. Masalah dengan rantai Markov dapat diselesaikan dengan  menggunakan  diagram  pohon  peluang  dan pendekatan matriks. Peluang transisi adalah perubahan dari satu keadaan ke keadaan lain selama periode  (waktu)  berikutnya  dan  merupakan  proses acak  yang  dinyatakan  dengan  peluang.  Peluang transisi  dapat  dituliskan  dalam  bentuk  matriks  yang disebut  matriks  peluang  transisi.  Matriks  peluang transisi  dapat  digunakan  untuk  memprediksi perubahan dari waktu ke waktu.
Matriks  peluang  transisi  dapat  digunakan  untuk memprediksi  perubahan  masa  depan  dalam  variabel dinamis berdasarkan pengamatan masa lalu terhadap variabel  tersebut.  Rantai  Markov  telah  banyak digunakan sebagai alat penelitian untuk pengambilan keputusan  manajemen  dalam  analisis  perubahan merek dalam pemasaran, antrian, akuntansi, perencanaan  penjualan,  perubahan  harga  saham, penyewaan  mobil,  masalah  persediaan,  perawatan mesin,  manajemen  rumah  sakit,  dll.  Salah  satu  cara untuk memprediksi pangsa pasar masa depan adalah dengan  menggunakan  analisis  rantai  Markov. Analisis  Markov  adalah  metode  menganalisis perilaku  saat  ini  dari  berbagai  variabel  untuk memprediksi  perilaku perpindahan.  Oleh  karena  itu, rantai  Markov  menjelaskan  pergerakan  beberapa variabel dalam periode waktu mendatang berdasarkan pergerakan variabel-variabel tersebut di masa  sekarang.   (Siswanto,  2007).  Aplikasi  rantai Markov  dikembangkan  oleh  Allo,  dkk,  (2012)
digunakan dalam penelitian sebelumnya dalam studi kasus pergantian merek kartu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Rantai Markov
Proses  stokastik X = { X ( t ), t ∈ T } merupakan himpunan  dari  peubah  acak  yang  memetakan  suatu ruang contoh ( sample space) S . Untuk setiap t pada himpunan  indeks  T,  X(t)  merupakan  suatu  peubah acak. Dengan t adalah waktu dan X(t) state (keadaan) dari proses pada waktu t (Hiller dan Liberman,2008). Pada  Konsep  Rantai  Markov,  terkandung  informasi mengenai masa depan dari sebuah proses acak yang terjadi pada masa sekarang. Konsep analisis Markov yaitu  state  dari  sistem atau state transisi,  sifat  dari proses  ini  muncul  ketika  diketahui  bahwa  proses berada dalam keadaan tertentu, sehingga kemungkinan  perkembangan  proses  dimasa  yang akan  datang  tidak  bergantung  pada  kondisi  masa lampau dan  hanya  bergantung  pada  keadaan  saat ini.
Rantai  Markov  merupakan  salah  satu  proses stokastik yang banyak digunakan untuk memodelkan sistem  proses  dalam  dunia  bisnis  menggunakan teknik  matematik. Teknik  ini  digunakan  untuk memperkirakan  perubahan  masa  depan  dengan memperhitungkan  perubahan  masa  lalu  pada variabel-variabel  tersebut.  Beberapa  syarat-syarat dan dari Rantai Markov adalah sebagai berikut :
1. Jumlah peluang transisinya sama dengan 1 pada kondisi awal dari sitem
2. Kondisinya independen sepanjang waktu
3. Peluang transisi konstan sepanjang waktu
4. Peluang  tersebut  berlaku  pada  semua  partisipan yang ada
State dalam  rantai  markov  memiliki  sifat  yang berlainan,  beberapa  sifat state pada  rantai  markov adalah sebagai berikut :
1. State Absorbing State ini dapat dinyatakan dimana peluang dari a menuju  a  adalah  1  atau  dapat  dinyatakan  dengan P(a,a) = 1 2. State Transient
Apabila rantai markov berawal dari y belum tentu (belum  pasti)  kembali  ke- y maka  suatu state itu disebut transient.
3. State Recurrent Suatu state disebut recurrent jika  suatu  rantai markov yang berawal dari y pasti akan kembali ke- y pada  suatu  waktu  yang  berhingga.  Jika y state absorbing , maka y adalah state recurrent. Namun, hal itu belum tentu berlaku untuk sebaliknya.

## 2.2 Peluang Transisi Rantai Markov
Misalkan  rantai  markov { X t , t = 0 , 1 , 2 , . . . } dengan ruang state {0,1,…M}, maka peluang sistem itu dalam state i pada suatu state j pada pengamatan
sebelumnya  dilambangkan  dengan  P  (Howard  dan Rorres,2004).
Jika suatu peluang bersyarat sebuah sistem yang berada  pada state i akan  berada  pada state j setelah proses  mengalami n transisi  maka  peluang  disebut peluang transisi n langkah (Hiller dan Liberman,2008). Dapat dinyatakan dengan :
𝑃 𝑖𝑗 (𝑛) = X n = 𝑗| X 0 =  𝑖 , 𝑖 𝑑𝑎𝑛 𝑗  ∈ { 0 , 1 , 2 , . . . } Nilai 𝑃 𝑖𝑗 menyatakan  jika  proses  berada  pada state  i ,maka  akan  berpindah  ke state j. Maka nilai peluang  tersebut  bernilai  tidak  negatif  dan  proses tersebut mengalami transisi ke suatu state. Sehingga berlaku :
1. 𝑃 𝑖,𝑗 ≥ 0 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑖, 𝑗  ∈   { 0 , 1 , 2 . . . . }
2. ∑ 𝑝 𝑖,𝑗 = 1 ∞ 𝑗= 0 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑖  ∈   { 0 , 1 , 2 . . . . }

## 2.3 Matriks Peluang Transisi Rantai Markov Diskrit
Proses  markov  dimana  ruang state- nya  adalah suatu  bilangan  yang  dapat  dihitung  disebut  sebagai rantai markov diskrit. Bilangan indeks rantai markov tersebut dapat dinyatakan dengan T = 0,1,2,.…. dan ruang state dari  rantai  markov  dinyatakan  dengan bilangan  bulat  positif  {0,1,2,3,4,5….}  dan X n = i yang  menyatakan  bahwa X n berada  pada state  i ( Howard,1984)
Bentuk  formal  matriks  peluang  transisi  rantai markov diskrit dapat dinyatakan sebagai berikut :
P [ X t + 1 = j | X t = i ]   = P [ X t = j | X 0 = i ] Untuk t = 0,1,2,3,…n maka peluang transisi satu langkah  dikatakan  stasioner  dan  dinotasikan dengan P ij .  Untuk  peluang  bersyarat  dinotasikan  dengan 𝑃 𝒊𝒋 (𝒏) merupakan  peluang  transisi n langkah,  yang disebut dengan peluang bersyarat, yang dimulai pada tingkat  keadaan i dan  menjadi  tingkat  keadaan j setelah n langkah.  Karena 𝑃 𝑖𝑗 (𝑛) adalah  peluang bersyarat, maka kondisi berikut harus dipenuhi : 0 ≤ 𝑃 𝑖𝑗 ≤ 1 untuk semua i dan j. Bentuk matriks yang menunjukkan  semua  peluang  transisi n-langkah (matriks  peluang  transisi n-langkah )  adalah  sebagai berikut:
𝑃 𝑖𝑗 (𝑛) = [ 𝑃 00 (𝑛) 𝑃 10 (𝑛) ⋮ 𝑃 𝑖 0 (𝑛) 𝑃 01 (𝑛) 𝑃 11 (𝑛) ⋮ 𝑃 𝑖 1 (𝑛) … … ⋮ ⋯ 𝑃 0 𝑙 (𝑛) 𝑃 1 𝑙 (𝑛) ⋮ 𝑃 𝑖𝑙 (𝑛) ]

## 2.4 Aplikasi Dompet Digital
Di  era  tranformasi  digital,  manusia  menemukan dan  menikmati  banyak  kemudahan,  salah  satunya adalah  dalam  bertransaksi. Financial  Technology merupakan  salah  satu  dampak  transformasi  digital yang  menawarkan  kombinasi  layanan  teknologi layanan keuangan, salah satunya, dompet elektronik ( e-wallet).  E-wallet atau  dikenal  juga  dengan  mata
uang  digital  adalah  kemudahan  dalam  melakukan pembelian  menggunakan  aplikasi  tanpa  harus membawa uang dalam bentuk fisik (bukan tunai) dan dapat disalurkan sambil melakukan aktivitas lainnya (Megadewandanu, dkk, 2016). Percepatan transformasi  digital  dan  tingkat  adopsi  pembayaran digital  turut  mempercepat  peningkatan  jumlah transaksi  digital.  Pada  tahun  2021,  tercatat  bahwa Indonesia  masuk  sebagai  negara  dengan  tingkat adopsi pembayaran digital tertinggi di Asia Tenggara dengan  persentasi  sebesar  45%  mengalahkan Singapura yang berada di posisi kedua. Saat ini, telah banyak hadir aplikasi penyedia jasa layanan e-wallet . Aplikasi ini paling banyak digunakan kalangan muda karena mudah digunakan hanya dengan bermodalkan smartphone .  Di  Indonesia  sendiri,  terdapat  lima aplikasi e-wallet dengan pengguna terbesar meliputi GoPay, Ovo, ShopeePay, Dana, dan LinkAja. GoPay menempati  posisi  pertama  sebagai  pengguna terbanyak yakni memiliki pangsa pasar sebesar 88% disusul  oleh Dana dan Ovo di  posisi  tiga  besar. Penggunaan aplikasi e-wallet tentu perlu dimanfaatkan  karena  berpotensi  meningkatkan pembangunan  dan  pemulihan  ekonomi  nasional melalui  ekosistem  transaksi  digital.  Hal  ini dibuktikan  dari  meningkatkanya  nilai  transaksi pembayaran digital di Indonesia dari tahun ke tahun. Peningkatan  paling  tajam  telah  tercatat  dari  tahun 2017  hingga  2021,  dimana  nilai  transaksi  digital Indonesia  meningkat  hingga  122,89%.  Di  tengah tingginya arus transaksi digital yang terjadi, generasi muda menjadi pelaku utama proses  tersebut. Hal ini dibuktikan  dari  tren  peningkatan  transaksi  digital nasional didominasi generasi Milenial dan generasi Z yaitu sebanyak 85% dari seluruh transaksi. Sebanyak 85% transaksi dilakukan oleh konsumen dengan usia 18-35 tahun, dimana usia 18-25 tahun mencapai 36% dari seluruh transaksi dan 26-35 tahun mencapai 49% dari seluruh transaksi.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Bahan dan Metode
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang diperoleh  dari  survei.  Survei  dilaksanakan  dengan cara  menyebar  dan  mendistribusikan  kuesioner kepada  responden  secara  daring  menggunakan Google Forms , serta melakukan wawancara langsung kepada responden. Dari survei ini diperoleh sebanyak 100  responden.  Pertanyaan  yang  diberikan  adalah mengenai perpindahan minat penggunaan aplikasi e- wallet mahasiswa  FST  sebelum  dan  setelah perkuliahan luring di masa pandemi Covid-19.

## 3.2 Metode
Untuk  memperoleh  sampel  digunakan  metode purposive  sampling dengan  kriteria  responden mahasiswa yang menggunakan e-wallet sebelum dan sesudah  perkuliahan  luring. Purposive  sampling adalah teknik pengambilan sampel dengan
menentukan  kriteria  atau  aspek  tertentu  (Sugiyono, 2016).  Digunakannya  teknik purposive  sampling adalah  karena  tidak  semua  sampel  memiliki  kriteria yang sesuai dengan fenomena yang diteliti, dalam hal ini  yaitu  aplikasi e-wallet . Purposive  sampling digunakan  untuk  menghasilkan  sampel  yang  dapat dianggap  mewakili  populasi  atau  representatif  dan logis.

## 3.3 Prosedur Analisis
Data penelitian dianalisis dengan menggunakan metode  rantai  markov.  Secara  lengkap,  prosedur analisis tersebut dapat ditulis sebagai berikut:
a. Mendiskripsikan data hasil survei dari responden.
b. Mengelompokkan  data  responden  berdasarkan minat  penggunaan  aplikasi e-wallet sebelum dan setelah perkuliahan luring di masa pandemi Covid-19.
c. Membuat tabel perpindahan minat penggunaan aplikasi e-wallet sebelum ke setelah perkuliahan luring di masa pandemi Covid-19.
d. Membuat  tabel  distribusi  perpindahan  minat penggunaan  aplikasi e-wallet sebelum  ke setelah  perkuliahan  luring  di  masa  pandemi Covid-19.
e. Membuat  matriks  transisi  perpindahan  minat penggunaan  aplikasi e-wallet sebelum  ke setelah  perkuliahan  luring  di  masa  pandemi Covid-19.
f. Membuat matriks peluang transisi dari sebelum ke setelah perkuliahan luring di masa pandemi Covid-19.
g. Menarik  kesimpulan  berdasarkan  hasil  analisis rantai markov.
4. HASIL PENELITIAN
4.1. Analisis Statistika Deskriptif
Tahap  analisis  dimulai  dengan  melakukan analisis  deskriptif  untuk  mengetahui  karakteristik responden.  Berikut    ini  disajikan  demografi  dalam Gambar  1  mengenai  jenis  kelamin  dari  responden, Gambar  2  mengenai  program  studi  responden, Gambar  3  mengenai  penggunaan e-wallet dalam  1 bulan  responden,  Gambar  4  mengenai  asal  provinsi responden,  dan  Gambar  5  mengenai  asal  kota  atau kabupaten  responden.  Kemudian,  ditampilkan  juga persentse  pengguna  aplikasi e-wallet sebelum perkuliahan  luring  di  masa  pandemi  covid-19  pada Tabel  1  dan  pada  Tabel  2  disajikan  persentase penggunaan e-wallet setelah  perkuliahan  luring  di Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga pada masa pandemi covid.
Gambar 1. Jenis Kelamin Responden
Berdasarkan  hasil  survey  di  Fakultas  Sains  dan Teknologi, Universitas Airlangga dari 100 responden didapatkan bahwa sebanyak 68% responden berjenis kelamin  perempuan  dan  32%  resoponden  berjenis kelamin  laki-laki.  Hal  ini,  menunjukkan  bahwa perempuan  lebih  banyak  menggunakan  aplikasi e- wallet dari  pada  laki-laki  pada  kehidupan  sehari- harinya.
Gambar 2. Program Studi Responden
Demografi dari responden untuk program studi di Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga menunjukkan  bahwa  responden  terbanyak  berasal dari program studi Statistika sebesar 45%, kemudian diikutin oleh program studi Matematika sebesar 10%, Kimia  9%,  Teknik  Lingkungan  8%,  Biologi  7%, Fisika  7%,  Sistem  Informasi  7%,  dan  Teknik Biomedis sebesar 7% dari total 100 responden.
Gambar 3. Penggunaan E-wallet Dalam 1 Bulan Responden
Dalam  1  bulan  penggunaan  aplikasi e-wallet sebanyak 39% responden menggunakan e-wallet nya 3-5 kali, lalu 35% responden menggunakan e-wallet
nya  sebanyak  6-8  kali,  dan  26%  responden menggunakan e-wallet lebih  dari  8  kali  transaksi elektronik.  Hasil  survey  ini  berdasarkan  pada penggunaan  aplikasi  e-wallet  yaitu Shopeepay, Gopay, Ovo, Link Aja, dan Dana. Dari hasil survey ini dapat dikatakan bahwa mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga menggunakan e-wallet cukup  sering  dalam  kesehariaannya  dalam bertransaksi.
Gambar 4. Asal Provinsi Responden
Berdasarkan hasil survey terhadap 100 responden  didapatkan  bahwa  provinsi  responden terbanyak berasal dari Jawa Timur yaitu sebanyak 66 orang diikuti oleh Jawa Tengah 6 orang, Jawa Barat 5  orang,  Bali  4  orang,  DKI  Jakarta  3 orang,  dan  16 orang  berasal  dari  seluruh  provinsi  yang  tersebar  di Indonesia. Jawa Timur mendominasi karena kampus Universitas  Airlangga  terletak  di  provinsi  Jawa Timur, sehingga banyak mahasiswa yang berkuliah di satu  provinsi  yang  tidak  begitu  jauh  dari  daerah masing-masing mahasiswa.
Gambar 5. Asal Kota atau Kabupaten Responden
Jika berdasarkan pada asal kota dan kabupaten responden maka didapatkan bahwa Surabaya menjadi kota  asal  responden  terbanyak  yaitu  21  orang. Kemudian diikutin oleh Sidoarjo 17 orang, Gresik 6 orang, Malang 4, Denpasar 3 orang, dan sebanyak 49 orang berasal dari kota atau kabupaten yang tersebar di seluruh Indonesia.
Kemudian,  62%  responden  juga  menganggap bahwa  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  Universitas Airlangga masih kurang dalam menerapkan e-wallet di  lingkungan  kampus  dan  98%  responden  setuju bahwa  penggunaan  aplikasi e-wallet penting diterapkan  di  lingkungan  kampus  FST  baik  untuk pembayaran  administrasi  kampus,  kantin,  usaha
mahasiswa, dan lainnya. Hal ini dikarenakan, kantin yang  masih  menggunakan  salah  satu e-wallet saja sehingga mahasiswa yang menggunkan jenis e-wallet lain  harus  mengganti e-wallet yang  tersedia  di lingkungan  kampus.  Lalu,  administrasi  seperti pembayaran  Uang  Kuliah  Tunggal  juga  belum menyediakan e-wallet sebagai  salah  satu  transaksi dalam pembayaran.
Tabel 1. E-wallet Favorit Sebelum Kuliah Luring
(Genap 2022) di Masa Pandemi Covid Aplikasi E-wallet Persentase (%) Shopeepay 54 Gopay 20 Ovo 11 Link Aja 4 Dana 11
Aplikasi e-wallet yang  banyak  digunakan  oleh mahasiswa  FST  Universitas  Airlangga  adalah Shopeepay,  Gopay,  Ovo,  Link  Aja,  dan  Dana . E- wallet yang  menjadi  favorit  sebelum  kuliah  luring (genap  2022)  adalah Shopeepay sebesar  (54%)  dari total  responden. E-wallet selanjutnya  yang  menjadi favorit  adalah Gopay (20%), Ovo (11%), Dana (11%), dan Link Aja (4%) dari total responden.
Tabel 2. E-wallet Favorit Setelah Kuliah Luring (Ganjil 2022) di Masa Pandemi Covid
Aplikasi E-wallet Persentase (%) Shopeepay 49 Gopay 29 Ovo 5 Link Aja 2 Dana 15
Setelah  diadakan  kuliah  luring  (ganjil  2022) membuat  perubahan  favorit  pengguna  aplikasi e- wallet di  FST  Universitas  Airlangga. E-wallet yang paling  favorit  adalah Shopeepay sebesar  (49%). E- wallet favorit  berikutnya  diikuti  oleh Gopay (29%), Dana (15%), Ovo (5%), dan Link Aja (2%).
4.2. Peluang  Perpindahan  Minat  Penggunaan  E- wallet  Sebelum  Perkuliahan  Luring  (Genap ke  Perkuliahan  Luring  (Ganjil)  Mahasiswa FST Universitas Airlangga
Banyaknya mahasiswa FST Universitas Airlangga  yang  menggunakan e-wallet dapat  dilihat pada Tabel 3, sementara perpindahan minat pengguna e-wallet dari sebelum luring (genap 2022) dan setelah luring (ganjil 2022) dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Jumlah Pengguna E-wallet
Aplikasi E-wallet Jumlah Pengguna (Orang) Shopeepay 54 Gopay 20 Ovo 11 Link Aja 4 Dana 11 Total 100
Tabel 4. Perpindahan Minat Pengguna E-wallet
Selanjutnya  dari  tabel  4,  dibuat  tabel  peluang transisi  minat  pengguna  e-wallet  sebelum  luring (genap 2022) ke setelah luring (ganjil 2022) di masa pandemi covid yang ditunjukan pada Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel  5.  Peluang  Transisi  Minat  Pengguna E-wallet Sebelum  Luring  (genap  2022)  ke  Setelah  luring (ganjil 2022) di Masa Pandemi Covid
Jika  diasumsikan  perpindahan  minat  pengguna e-wallet di  FST  stabil  maka  dapat  dibuat  matriks peluang transisi dari sebelum luring (genap 2022) ke setelah luring (ganjil 2022) adalah sebagai berikut.
𝑷 = 0 1 2 3 4 [ 0,741 0,130 0,019 0,019 0,093 0,250 0,700 0,000 0,000 0,050 0,182 0,455 0,273 0,000 0,091 0,000 0,000 0,250 0,250 0,500 0,182 0,273 0,000 0,000 0,545]
Dengan pendefinisian state 0 = Shopeepay; state 1 = Gopay; state 2 = Ovo; state 3 = Link Aja; state 4 = Dana.
Peluang  perubahan  minat  pengguna  aplikasi  e- wallet  dari  sebelum  luring  (genap  2022)  ke  setelah luring (ganjil 2022) dapat dilihat dari hasil diagonal utama matriks P . Peluang pengguna tetap menggunakan Shopeepay dari sebelum luring (genap 2022) ke setelah luring (ganjil 2022) di masa pandemi covid adalah sebesar 0,741. Lalu, Peluang pengguna tetap  menggunakan Gopay dari  sebelum  luring (genap 2022) ke setelah luring (ganjil 2022) di masa pandemi  covid  adalah  sebesar  0,700.  Peluang pengguna  tetap  menggunakan Ovo dari  sebelum luring (genap 2022) ke setelah luring (ganjil 2022) di masa  pandemi  covid  adalah  sebesar  0,273.  Peluang pengguna tetap menggunakan Link Aja dari sebelum luring (genap 2022) ke setelah luring (ganjil 2022) di masa  pandemi  covid  adalah  sebesar  0,250.  Peluang pengguna  tetap  menggunakan Dana dari  sebelum luring (genap 2022) ke setelah luring (ganjil 2022) di masa pandemi covid adalah sebesar 0,545.
Jika  dilihat  pada  matriks P dapat  diketahui bahwa pengguna aplikasi e-wallet Ovo dan Link Aja paling banyak kehilangan penggunanya dan berpindah  ke e-wallet lain  dibandingkan  dengan aplikasi e-wallet lainnya.  Hal  itu  dikarenakan  e- wallet Ovo dan Link  Aja masih  kurang  dalam memberikan promo, ketersediaan di berbagai tempat, dan  biaya  admin  yang  besar. Shopeepay,  Gopay, Dana menjadi aplikasi yang tetap banyak digunakan karena akses aplikasi yang mudah, banyaknya promo, dan  biaya  admin yang  kecil. Sehingga  banyak  yang beralih  dari  aplikasi  yang  kurang  memberikan  ke keuntungan  ke  aplikasi e-wallet yang  memberikan keuntungan lebih kepada pengguna.
Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan aplikasi e-wallet dapat  menarik  minat  penggunanya  adalah dengan memberikan kemudahan dalam menggunakan  aplikasi,  memberikan  promo  yang menarik, dan memberikan biaya admin yang kecil.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian perpindahan minat e-wallet dapat  disimpulkan  bahwa  penggunan  aplikasi e- wallet dapat  berpindah  sesuai  dengan  keunggulan dari  aplikasi e-wallet di  masing-masing  daerah. Sebelum  perkuliahan  luring  mahasiswa  berada  di daerah  asalnya  kemudian  berpindah  ke  lingkungan kampus  yaitu  kota  Surabaya.  Peluang  pengguna e- wallet tetap  menggunakan Shopeepay dari  sebelum luring  (genap  2022)  ke  setelah  luring  (ganjil  2022) adalah  sebesar  0,741.  Lalu,  Peluang  pengguna  tetap menggunakan Gopay dari  sebelum  luring  (genap 2022) ke setelah luring (ganjil 2022) adalah sebesar 0,700.  Peluang  pengguna  tetap  menggunakan Ovo dari  sebelum  luring  (genap  2022)  ke  setelah  luring (ganjil 2022) adalah sebesar 0,273. Peluang pengguna tetap  menggunakan Link  Aja dari  sebelum  luring (genap  2022)  ke  setelah  luring  (ganjil  2022)  adalah sebesar 0,250. Peluang pengguna tetap menggunakan Dana dari  sebelum  luring  (genap  2022)  ke  setelah luring (ganjil 2022) adalah sebesar 0,545. Perubahan minat  pengguna  aplikasi e-wallet ini  terjadi  karena aplikasi  yang  menjadi  pilihan  adalah  aplikasi  yang memberikan  kemudahan  akses,  banyaknya  diskon, biaya admin yang kecil, dan lainnya.
Kemudian,  penggunaan  proses  stokastik  yaitu dengan  rantai  markov  dapat  mengetahui  peluang transisi dari perpindahan minat pengguna aplikasi e- wallet mahasiswa  FST  Universitas  Airlangga. Peluang transisi dalam perpindahan minat menggunakan  aplikasi e-wallet sangat  beragam  dan e-wallet Shopeepay masih  menjadi  favorit  untuk digunakan  oleh  mahasiswa  FST  karena  banyaknya promo dan akses yang mudah. Aplikasi lainnya yang masih  banyak  digunakan  adalah Gopay dan Dana . Aplikasi e-wallet Ovo dan Link  Aja banyak kehilangan  penggunanya  dikarenakan  kurangnya promo, biaya admin yang mahal, dan akses yang tidak merata  khususnya  daerah  Surabaya.  Saran  untuk penelitian  selanjutnya  yaitu  dapat  menggunakan responden  lebih  banyak  dan  metode  yang  mungkin lebih  baik  agar  hasil  penelitian  dapat  lebih  akurat. Aplikasi e-wallet juga  harus  berani  memberikan pelayanan yang maksimal dan inovasi yang baru yaitu dengan memberikan akses yang mudah, promo yang banyak,  dan  biaya  admin  yang  lebih  murah  agar pengguna e-wallet dapat  bertahan  dan  tidak berpindah ke e-wallet lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Allo,  dkk.  (2012).  Analisis  Rantai  Markov  Untuk Mengetahui  Peluang  Perpindahan  Merek Kartu Seluler Pra Bayar GSM. Jurnal MIPA UNSRAT ONLINE. 2(1):17-22.
Hillier,  F.  S.,  dan  Lieberman,  G.  J.  (2008). Introduction  to  Operation  Research.  8th Edition Jilid 2 . Penerbit Andi, Yogyakarta.
Howard,  A.  dan  Rorres,  C.  (2004). Aljabar  Linier Elementer  versi  Aplikasi.Edisi  ke-8,  jilid 2 .Terjemahan  Izham  Harmein  dan  Julian Gresdando.Erlangga. Jakarta.
Kuganathan,  K.  V.  dan  Wikramanayake,  G.  N. (2014). Next Generation Smart Transaction Touch  Points. International  Conference  on Advances  in  ICT  for  Emerging  Regions (ICTer). 96-102.
Langi,  Y.  (2009). Penentuan  Klasifikasi  State  pada Rantai  Markov. Jurnal  Ilmiah  Sains. 9(1):63-67.
Megadewandanu,  dkk.  (2016). Exploring  Mobile Wallet  Adoption  in  Indonesia  Using UTAUT2  An  Approach  from  Consumer Perspective . 2 nd International Conference on Science and TechnologyComputer. 1-6.
Nurhamiddin  dan  Sulisa,  " Peramalan  Cuaca Menggunakan Metode Rantai MArkov (Studi Kasus  :  Rekaman  Cuaca Harian di  Kantor BMKG Kota Ternate), " BIOSAINSTEK, vol. 2, no. 1, pp. 16-22, 2019. Nurjana,  dkk.  (2016).  Penerapan  Rantai  Markov Dalam Pemilihan Minat Masuk Siswa SMA Ke  Universitas  Di  Indonesia.  Jurnal  De Cartesian 5(1):50-56.
Sharma, dkk, 2017. Structural Equation Model (Sem) Neural  Network  (Nn)  Model  for  Predicting Quality Determinants of E-Learning
Management  Systems  Behav .  Inf.  Technol. 36 (10), 1053- 1066.
Siswanto. (2007). Operations Research, Jilid Kedua. Erlangga. Jakarta.
Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif, dan Kombinasi (Mixed Methods). Bandung: Alfabeta.