Volume 7 Issue 2 (2024) Pages 588 - 611

## YUME : Journal of Management
ISSN : 2614-851X (Online)

## Faktor  –  Faktor Yang Mempengaruhi Fintech Adoption Pada Generasi Milenial
Khairul Anwar 1 , Elistia Elistia 2
Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Esa Unggul, Jakarta, Indonesia

## Abstrak
Ekosistem keuangan Indonesia semakin berkembang, terutama pada produk keuangan fintech yang digunakan oleh generasi milenial dalam mengadopsi layanan dan produk fintech , terutama jenis fintech yang dikenal dengan sistem P2P lending atau pinjaman online . Oleh karena itu, penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi fintech pada generasi milenial menjadi penting untuk diteliti. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi dan menganalisis pengaruh persepsi risiko, kepercayaan, literasi keuangan, persepsi kebermanfaatan dan persepsi kemudahan penggunaan terhadap adopsi fintech dan moderasi keamanan transaksi, waktu luang, dan e-wom terhadap adopsi fintech . Metode penelitian ini adalah deskriptif kausalitas dengan pendekatan metode kuantitatif dan menggunakan teknik pengambilan sampel yaitu purposive sampling dengan jumlah sampel sebanyak 200 responden dari generasi milenial. Pengumpulan data menggunakan survei online , data diolah dan dianalisis menggunakan SEM-PLS) . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi risiko, kepercayaan, literasi keuangan, persepsi kebermanfaatan, persepsi kemudahan penggunaan dapat mempengaruhi minat adopsi fintech , dan variabel moderasi keamanan transaksi, waktu luang, dan e-wom dapat memperkuat dan memperlemah hubungan terhadap adopsi fintech . Penelitian ini dapat memberikan kontribusi pada tataran teori atau ilmu manajemen bisnis dan juga memberikan kontribusi penelitian untuk penggunaan produk fintech .
Keywords: Fintech; Perceived Risk; Trust; Financial Literacy, Perceived Usefulness.
Copyright (c) 2024 Khairul Anwar 1), Elistia Elistia 2)  *Corresponding author: Email Address : khairulanwaarr@student.esaunggul.ac.id*

## PENDAHULUAN
Adopsi layanan fintech telah mencapai 64% di seluruh dunia, dengan sebagian besar pertumbuhan didorong oleh negara-negara seperti Cina dan India dengan tingkat adopsi 87% ( EY Fintech adoption index, 2019 ) . Ekosistem keuangan Indonesia semakin tumbuh khususnya pada produk keuangan fintech yang digunakan pada generasi milenial dalam mengadopsi layanan dan produk fintech , fintech diyakini akan membentuk kembali masa depan industri keuangan, sehingga mendorong pengguna untuk mulai mengadopsi layanan dan produk fintech , sektor keuangan perlu
memahami tingkat penerimaan konsumen terhadap adopsi teknologi dalam layanan keuangan  (Huei et al ., 2018).  Maraknya penyedia layanan pinjaman online dalam masyarakat yang didukung dengan pergeseran pola konsumsi  berhasil membuat masyarakat khususnya generasi milenial menjadi konsumen utama bisnis tersebut. Dikenal melalui sistem P2P lending yang saat ini kerap disebut pinjaman online menjadi salah satu sarana dalam berbagai platform fintech (Rahmadyanto & Ekawaty, 2023).
Fintech di Indonesia relatif baru, sehingga meningkatkan risiko terkait penggunaannya. Finansial Teknologi ( FinTech ) berkembang signifikan beberapa tahun terakhir dan mendapat banyak perhatian terkait pengaruhnya terhadap ekonomi dan sistem keuangan. Berbagai platform telah diintegrasikan ke dalam satu jaringan, menciptakan layanan keuangan digital untuk memudahkan penggunaan platform fintech . Kelangsungan hidup lembaga keuangan sangat terkait dengan penerapan inovasi dan merangkul transformasi digital dalam meningkatkan kinerja  lembaga keuangan secara keseluruhan Baharuddin et al .,  (2023)  menyatakan bahwa inovasi dalam layanan keuangan dengan penerapan modern untuk menghadirkan kepraktisan, kenyamanan, kemudahan akses, dan biaya yang terjangkau harus menjadi perhatian utama, sebagai faktor dominan yang mempengaruhi adopsi fintech .
Mengingat persepsi risiko ( perceived  risk) merupakan faktor utama yang sangat mempengaruhi niat pengguna untuk menggunakan layanan teknologi, artinya konsumen cenderung mengevaluasi konsekuensi dari adopsi teknologi baru dan mencari peluang untuk menolak inovasi dan menolak mengadopsi platform teknologi ketika dihadapkan pada perasaan negatif (Hu et al ., 2019; Ashrafi et al ., 2022). Selain itu, kepercayaan ( trust) merupakan aspek penting dalam mengadopsi fintech (Cojoianu et al ., 2021). Selanjutnya Xiuping, (2020) menyatakan bahwa jika kepercayaan terhadap jasa keuangan yang ada menurun di satu lokasi, layanan fintech justru akan berkembang di lokasi yang sama. Abdul et al ., (2022) menunjukkan bahwa jika penyedia fintech memberikan kepercayaan dan keamanan kepada konsumen, mereka dapat meminimalkan kecemasan konsumen dan meningkatkan minat terhadap produk mereka.
Masyarakat dengan tingkat literasi keuangan ( financial literacy) yang lebih tinggi dapat lebih mudah beradaptasi dengan produk dan layanan baru berbasis digital (Jünger & Mietzner, 2020). Sebaliknya, (Nathan et al ., 2022)  menunjukkan bahwa individu dengan tingkat literasi keuangan (financial literacy) yang rendah tidak menghambat penggunaan layanan fintech . Pentingnya literasi keuangan dalam kaitannya dengan profitabilitas dan pertumbuhan dan mempengaruhi tingkat kepercayaannya. menunjukkan bahwa tingkat literasi keuangan yang tidak memadai berkontribusi terhadap kegagalan masyarakat dalam skala global (Tuffour et al ., 2022). Persepsi manfaat (perceived usefulness) mengacu pada sejauh mana teknologi meningkatkan kinerja. pentingnya hal ini terletak pada pengaruhnya terhadap adopsi teknologi. (Zhang et al., 2018). Kemudian Shahzad et al ., (2022) menyatakan persepsi manfaat  ( perceived usefulness) ditentukan dengan mengukur bagaimana penerapan fintech memenuhi kebutuhan pengguna, seperti penghematan waktu. Selain itu,
persepsi manfaat (perceived usefulness) memiliki dampak konstruktif terhadap niat penggunaan fintech , karena pelanggan mengevaluasi kepuasan mereka terhadap penyediaan layanan keuangan melalui platform teknologi (Chuang et al ., 2016; Moslehpour et al ., 2018; Wonglimpiyarat, 2017). Persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) merupakan faktor kunci, namun hal ini juga dapat menyebabkan peningkatan upaya mental dan kesulitan memahami rangsangan dan informasi yang rumit. Suhartanto et al ., (2020) menemukan bahwa masyarakat lebih cenderung mengadopsi teknologi yang tidak terlalu rumit dibandingkan teknologi yang terlalu kompleks. Faktanya, kesederhanaan suatu teknologi baru juga dapat meningkatkan niat dan perilaku penggunaan, pengguna lebih cenderung mengadopsi suatu teknologi jika teknologi tersebut mudah digunakan dan memiliki antarmuka pengguna yang jelas (Giovanis et al ., 2019).  Persepsi kemudahan penggunaan suatu layanan fintech dinilai berdasarkan efektivitasnya, seperti rating antarmuka layanan fintech dan kemudahan mengakses layanan fintech dari berbagai perangkat.
Keamanan transaksi (transaction security) aspek penting dalam mengadopsi fintech. Setiap risiko dalam proses transaksi dipengaruhi oleh keamanan transaksi (transaction security) , yang memastikan bahwa kesalahan dihilangkan dan konsekuensi negatif dapat dihindari. (Kaur & Arora, 2020;  Xin et al ., 2020;  Khalilzadeh et al ., 2017) menyatakan keamanan transaksi (transaction security) mengurangi tingkat kecemasan individu.
Memanfaatkan kemudahan fintech dalam platform pinjaman online , waktu luang ( leisure) juga menjadi hal yang krusial untuk dipertimbangkan. Waktu luang ( leisure) berperan penting dalam kesejahteraan subjektif dan memberikan kesempatan untuk memenuhi nilai dan kebutuhan hidup (Brajša et al ., 2011).
Di dunia sekarang ini, pelanggan sangat mudah menerima pendapat orang lain, sehingga informasi dari mulut ke mulut merupakan aspek yang penting.  Model komunikasi  e-wom tidak lepas dari tiga karakteristik yaitu pesan, pengirim, dan penerima (Akdim, 2021).

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Pengaruh Percevied Risk terhadap Fintech Adoption
Persepsi risiko (perceived risk) merupakan faktor terbesar yang dipertimbangkan oleh pengguna dalam keputusan mereka untuk menggunakan layanan pembayaran fintech (Diana & Leon, 2020). Risiko tidak dapat dihindari, namun risiko dapat dengan mudah menyebabkan tingkat masalah yang lebih tinggi, sehingga memengaruhi kepuasan pengguna, kegunaan, dan sikap terhadap teknologi (Wu et al ., 2021).
Dari pandangan ahli di atas menunjukan bahwa, ketika persepsi risiko (perceived risk) meningkat atau penerimaan terhadap risiko bertambah maka biasanya disebabkan oleh rendahnya dalam mengadopsi teknologi keuangan.
Beberapa penelitian terdahulu yang menunjukan terdapat pengaruh negatif antara persepsi risiko (perceived risk) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) (Aji et al ., 2020;
Hossain, 2019; Kumar & Yukita, 2021; Ojo et al ., 2022; Siyal et al ., 2019).
H1 : Percevied Risk berpengaruh negatif signifikan terhadap Fintech Adoption.
Pengaruh Trust terhadap Fintech Adoption (Supartono, 2021) menyatakan bahwa kepercayaan (trust) adalah kesediaan untuk melakukan tindakan yang dilakukan oleh pihak yang dipercaya berdasarkan keyakinan seseorang.  Keputusan penggunaannya untuk transaksi keuangan sangat bergantung pada tingkat kepercayaan (trust) (Stewart & Jürjens, 2018).  Penelitian terbaru mengidentifikasi  kepercayaan (trust) sebagai indikator utama penggunaan dan penerimaan teknologi  (Ashrafi & Easmin, 2023).
Berdasarkan pandangan ahli di atas menunjukan bahwa semakin besar kepercayaan (trust) nasabah terhadap suatu merek fintech , maka semakin besar pula peluang pengguna untuk mengadopsi atau menggunakannya. Peningkatan kepercayaan (trust) nasabah akan meningkatkan jumlah pengguna fintech . Beberapa penelitian terdahulu yang menunjukan terdapat pengaruh positif kepercayaan (trust) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) (Broby, 2021; Mejia et al ., 2020). H2 : Trust berpengaruh positif signifikan terhadap Fintech Adoption.

## Pengaruh Financial Literacy terhadap Fintech Adoption
Literasi  keuangan  (financial literacy) umumnya didefinisikan sebagai kesadaran dan pemahaman tentang keuangan, yang mencakup kemampuan keuangan dalam hal pengelolaan uang dan perencanaan keuangan (Mufarih et al., 2020). (Jünger & Mietzner, 2020)  mengidentifikasi  literasi keuangan (financial literacy) sebagai hal yang penting dalam mengadopsi produk dan layanan fintech .
Berdasarkan pandangan ahli di atas menunjukan bahwa semakin besar pemahaman seseorang terhadap konsep-konsep dasar ekonomi seperti diversifikasi risiko, inflasi, dan bunga majemuk, semakin tinggi pula probabilitas adopsi fintech . Beberapa penelitian terdahulu yang menunjukan terdapat pengaruh positif literasi keuangan (financial literacy) terhadap  adopsi fintech (fintech adoption) (Jünger & Mietzner, 2020; Nathan et al ., 2022; Peter et al ., 2020; Tuffour et al ., 2022).
H3 : Financial Literacy berpengaruh positif signifikan terhadap Fintech Adoption.
Pengaruh Perceived Usefulness terhadap Fintech Adoption
Davis, (1986) mendefinisikan persepsi manfaat (perceived usefulness) sebagai, sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan  sistem tertentu akan meningkatkan kinerja pekerjaan mereka.  Persepsi manfaat (perceived usefulness) merupakan faktor- faktor yang dinilai melalui kinerja, efektivitas, kenyamanan, kualitas, produktivitas, dan efisiensi Vaicondam et al ., (2021) . Individu sering kali mengevaluasi konsekuensi
dari perilaku mereka dan membuat pilihan mereka berdasarkan keinginan dari manfaat yang dirasakan (Chuang, 2016; Moslehpour et al ., 2018).
Berdasarkan pandangan ahli di atas menunjukan bahwa dengan penggunaan fintech mereka merasakan bagaimana fintech mempengaruhi aktivitas mereka sebagai akibat dari manfaat yang mereka rasakan ketika menggunakan aplikasi fintech .
Beberapa penelitian terdahulu yang menunjukan terdapat pengaruh positif persepsi manfaat (perceived usefulness) terhadap  adopsi fintech (fintech adoption) (Alalwan et al ., 2016; Bitkina et al ., 2022; S. Kumar & Yukita, 2021; Yin & Lin, 2022).
H4 : Perceived Usefulness berpengaruh positif signifikan terhadap Fintech Adoption.
Pengaruh Perceived Ease of Use terhadap Fintech Adoption
Davis, (1986) persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) didefinisikan sebagai, sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan bebas dari usaha. Jika teknologi akan menjadi lebih mudah digunakan, sehingga hambatan-hambatan dapat teratasi.  Islami et al ., (2021)  mendefinisikan persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) yaitu situasi di mana seseorang atau individu menggunakan suatu mekanisme yang tidak memerlukan banyak usaha dan tidak menimbulkan kebingungan saat menggunakannya.  Persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) akan berpotensi mempengaruhi sikap konsumen terhadap niat untuk mengadopsi produk dan layanan fintech (Huei et al ., 2018).
Berdasarkan pandangan ahli di atas menunjukan bahwa faktor kemudahan yang diberikan oleh aplikasi fintech dalam hal antarmuka  yang mudah digunakan dan kemudahan akses ke aplikasi fintech dari berbagai perangkat menjadi komponen penting untuk adopsi fintech .
Beberapa penelitian terdahulu yang menunjukan terdapat pengaruh positif persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) (Halim et al ., 2022; Agyei et al ., 2020; Nathan et al ., 2022).
H5 : Percevied Ease of Use berpengaruh positif signifikan terhadap Fintech Adoption .
Pengaruh Moderasi Transaction Security Antara Hubungan Trust Terhadap Fintech Adoption
Darmawan & Gatheru, (2021) menyatakan bahwa keamanan transaksi (transaction security) mengacu pada kemampuan untuk melindungi terhadap potensi ancaman. Namun dalam lingkungan online , keamanan harus mampu melindungi informasi konsumen dan data transaksi keuangan.  Ashrafi, et al ., (2022)  mengungkapkan keamanan transaksi (transaction security) secara positif memoderasi hubungan antara kepercayaan pengguna dan niat untuk tetap menggunakan fintech . keamanan transaksi (transaction security) mengurangi tingkat kecemasan pengguna dan berdampak pada tingkat kepercayaan mereka (Khalilzadeh et al ., 2017; Xin et al ., 2020).
Berdasarkan pandangan ahli di atas menunjukan bahwa pengguna yang mempersepsikan keamanan transaksi berada pada tingkat yang lebih tinggi akan
mempersepsikan tingkat risiko yang lebih rendah karena kepercayaan yang lebih tinggi.
Beberapa penelitian terdahulu yang menunjukan terdapat pengaruh kepercayaan (trust) terhadap  adopsi fintech (fintech adoption) dan  keamanan transaksi (transaction security) sebagai moderasi (Kaur & Arora, 2021; Khalilzadeh et al ., 2017; Xin et al ., 2020). H6 : Transaction Security memoderasi secara signifikan pengaruh antara Trust dan Fintech Adoption.
Pengaruh Moderasi Leisure Antara Hubungan Financial Literacy Terhadap Fintech Adoption
Fintech menghemat waktu masyarakat dengan menyediakan fasilitas. Selain itu, hal ini mungkin disebabkan oleh gaya hidup masyarakat yang terbiasa bekerja secara online dan dari rumah sehingga memiliki waktu luang (leisure) untuk mengakses fintech (Hening Karatri et al ., 2021) . Waktu luang (leisure) memainkan peran integral dalam kesejahteraan subjektif dan menawarkan kesempatan untuk memenuhi nilai dan kebutuhan hidup (Brajša- Žganec et al ., 2011).
Berdasarkan pandangan ahli di atas menunjukan bahwa literasi keuangan (financial literacy) mempengaruhi adopsi fintech (fintech adoption) ketika tingkat waktu luang (leisure) tinggi
Beberapa penelitian terdahulu yang menunjukan terdapat pengaruh  literasi keuangan (financial literacy) terhadap  adopsi fintech (fintech adoption) dan waktu luang (leisure) sebagai moderasi (Brajša- Žganec et al ., 2011).
H7 : Leisure memoderasi secara signifikan pengaruh antara Financial Literacy dan Fintech Adoption.

## Pengaruh Moderasi E-WOM (Electronic Word of Mouth) Antara Hubungan Perceived Usefulness dan Perceived Ease Of Use Terhadap Fintech Adoption
Di dunia sekarang ini, pelanggan sangat mudah menerima pendapat orang lain, sehingga informasi dari mulut ke mulut merupakan aspek yang penting. E-wom mempunyai dampak signifikan terhadap cara pelanggan mengambil keputusan (Albayrak & Ceylan, 2021). (Akdim, 2021). E-wom didefinisikan sebagai jembatan atau kesenjangan komentar dan ulasan tentang produk mempengaruhi niat menggunakan (A. Kumar & C, 2017).
Berdasarkan pandangan ahli di atas menunjukan bahwa dampak penting dari e- wom terhadap bagaimana orang lain memandang manfaat menggunakan layanan fintech , yang kemudian akan mempengaruhi keputusan orang lain untuk menggunakan layanan tersebut, sehingga menghasilkan lebih banyak adopsi fintech .
Beberapa penelitian terdahulu yang menunjukan terdapat pengaruh  persepsi manfaat (perceived usefulness) & persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) dan e-wom sebagai moderasi (Wang, 2016).
H8 : E-wom memoderasi secara signifikan pengaruh antara Percevied Usefulness dan Fintech Adoption.
H9 : E-wom memoderasi secara signifikan pengaruh antara Percevied Ease of Use dan Fintech Adoption.

## Gambar 1. Kerangka Model Penelitian

## METODE PENELITIAN
Desain yang digunakan pada penelitian ini adalah desain penelitian deskriptif kausalitas (descriptive causality) dengan pendekatan metode kuantitatif. Variabel dalam penelitian ini terdiri dari variabel eksogen (independen) dalam penelitian ini yaitu Percevied Risk, Trust, Financial Literacy, Percevied Usefulness, Percevied Ease of Use serta variabel endogen (dependen) yaitu Fintech Adoption dan variabel moderasi yaitu Transaction Security, Leisure dan eWOM . Penelitian ini bersifat kuantitatif yang akan diolah dan diuji dengan menggunakan Structural Equation Model Partial Least Square (SEM-PLS) , kuesioner penelitian diisi secara online melalui google form untuk pengumpulan data.
Dalam pengukuran penelitian ini menggunakan skala likert dengan skala 1 sampai 5 (1 = sangat tidak setuju dan 5= sangat setuju). Pengukuran variabel yang diteliti diadopsi dari penelitian sebelumnya, dimana variabel Percevied Risk diukur dengan 5 pernyataan yang diadopsi dari (Diana & Leon, 2020); (Kim et al ., 2008; Stewart & Jürjens,
2018). Variabel Trust diukur dengan 3 pernyataan yang diadopsi dari (Kim & Prabhakar, 2002). Kemudian, variabel Financial Literacy diukur dengan 4 pernyataan yang diadopsi dari (Ramos & Martinez, 2016). Untuk variabel Perceived Usufulnees diukur dengan 4 pernyataan yang diadopsi dari (Elhajjar & Ouaida, 2020; Singh et al ., 2020). Untuk variabel Perceived Ease of Use diukur dengan 4 pernyataan yang diadopsi dari (Hu et al ., 2019; Kanchanatanee et al ., 2014; Niu et al ., 2021); (Hassan et al ., 2022). Selanjutnya, untuk variabel Fintech Adoption diukur dengan 4 pernyataan yang diadopsi dari  (Alothman & Al-Meshal, 2022; Marakarkandy et al ., 2017;  Patel, 2018). Untuk variabel Transaction Security diukur dengan 5 pernyataan yang diadopsi dari (Ho & Yahya, 2015). Untuk variabel Leisure diukur dengan 5 pernyataan yang diadopsi dari (Kakinuma, 2022)  dan untuk variabel E-wom diukur dengan 6 pernyataan yang diadopsi dari (Li et al ., 2023). Total pengukuran berjumlah 40 pernyataan yang secara detail dapat dilihat pada lampiran 2 (operasional variabel) dan lampiran 3 (kuesioner).
Populasi dalam penelitian ini adalah generasi milenial sebagai pengguna fintech yang berdomisili di Jakarta yang berusia 24-39 tahun dan sudah menggunakan fintech dalam 1 tahun terakhir. Metode pengambilan sampel menggunakan non-probability sampling dengan teknik purposive sampling, yaitu memilih elemen sampel yang paling mungkin untuk berpartisipasi dalam penelitian dan memberikan informasi yang diperlukan, yaitu dengan kriteria adalah usia generasi milenial 24-39 tahun, berdomisili di wilayah Jakarta, menggunakan layanan pinjaman online fintech dalam 1 tahun terakhir. Untuk penentuan sampel berdasarkan  (Hair et al. 2019) yang menunjukan tabel sampel minimum yang diperlukan untuk 40 indikator pernyataan  dalam penelitian ini adalah 200 responden (40 indikator dikali 5). Analisis data menggunakan 2 model pengukuran (Hair et al. , 2013) yaitu Outer Model Analysis terdapat 5 parameter, yaitu: Nilai Konvergen Validitas/ loading factor (>0,70), dan Average Variance Extracted (AVE) (>0,50), Diskriminan Validitas, Reliability Analysis (>0,70), Cronbach's Alpha (>0,60). Sedangkan, Evaluasi Pengukuran Model Struktural ( Inner Model Analysis ) menggunakan 4 parameter, yaitu: Nilai koefisien jalur (path coefficients), Nilai adjusted R Square (R 2 ), Nilai Stone Geisser Value (Q Square/Q 2 ), dan ukuran pengaruh parsial (f square/f 2 ).  Reliabilitas dan validitas pengujian hipotesis yang menguji hubungan struktural antar komponen bergantung pada kemampuan model pengukuran dalam menggambarkan bagaimana konstruk tersebut diukur (Hair & Brunsveld, 2019). Pengujian signifikansi menggunakan nilai t kritis (t value) 1,96 untuk uji dua sisi, dengan tingkat signifikansi p value 5% (0,05). Dalam konteks ini, suatu hasil dianggap signifikan jika nilai p < 0,05. Untuk menentukan signifikansi hipotesis yang diuji pada tingkat 5% (0,05), nilai kritis t harus melebihi 1,96.

## HASIL DAN DISKUSI
Responden penelitian ini adalah pengguna fintech , dan minimal pernah menggunakan fintech dalam 1 tahun terkahir. Kuesioner yang disebarkan menggunakan google form telah terkumpul sebanyak 217 responden.
Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Fintech Adoption Pada Generasi Milenial….

## Tabel.1 Analisis Karakteristik Responden
Frekuensi  Persentasi Jenis Kelamin Laki-laki 98 45% Perempuan 119 55% Umur 24-28 118 55% 29-33 68 31% 34-39 31 14% Pekerjaan Ibu Rumah Tangga 4 2% Mahasiswa/i 8 3% Pegawai Negeri 43 20% Pegawai Swasta 91 42% Wirausaha 71 33% Pendidikan D3 30 14% SI 147 68% S2 4 2% SLTA/Sederajat 36 16% Berapa Lama Sudah Menggunakan Fintech < 1 tahun 8 4% 1 - 2 tahun 93 43% 3 - 4 tahun 68 31% > 4 tahun 48 22% Jenis Fintech Yang Digunakan Crowdfunding/penggalangan dana 1 1% Market Comparasion/perencanaan finansial 1 0%
Microfinancing/keuangan mikro 59 27% P2P Lending Service/peminjaman uang 156 72% Nama Platform Fintech Pinjaman Online Yang Digunakan ? Adakami 8 4% Akseleran 1 0% Akulaku 56 26% Amartha 10 5% BRI 4 2% DanaDidik 2 1% DanaRupiah 2 1% Easy cash 3 1% IndoDana 1 0% Investree 5 2% Kitabisa 1 0% Kiva Indonesia 3 2% KlikACC 4 2% KoinWorks 9 4% Kredit Pintar 13 6% Kredit Plus 4 2% Kredivo 48 22% Mekar 8 4% Modalku 12 6% Rumah Kredit Indonesia 1 0% Shopee 7 3% SPinjam Shopee 4 2% Taralite 2 1% Tunaiku 4 2% UangTeman 5 2% Sumber: Data diolah oleh penulis (2024)

## Hasil Model Pengukuran (Outer Model Analysis)

## Gambar 2. Pengujian Outer Model
Dalam penelitian ini, setiap konstruk memiliki nilai AVE > 0.50, ukuran minimum loading factor dapat diterima apabila > 0.70. Dari hasil pengolahan SmartPLS 4.0 yang di tunjukan gambar 2, nilai loading factor untuk semua indikator adalah > 0.70. Maka dari itu, validitas konvergen model dalam penelitian ini telah mencukupi syarat. Nilai loadings , cronbach’s alpha, composite reliability, dan AVE. Kemudian,  hasil pengujian diskriminan validitas menggunakan nilai Fornell-Larcker Criterion .  Hasil uji validitas menunjukan bahwa nilai pada Fornell-Larcker Criterion untuk semua konstruk lebih tinggi dibandingkan korelasinya dengan konstruk potensial lainnya (menurut Fronell- Lacker Criterion ). Oleh karena itu, bisa dikatakan model sudah memenuhi deskirminan validitas.
Tabel 2. Loadings Factor, Cronbach’s Alpha, Composite Reliability, dan Average
Variance Extracted (AVE) Variabel Indikator Factor Loadings >0,7 Cronbach’s alpha >0,6 Composite Reliability AVE >0,5 Perceived Risk (PR) PR1 0.883 0.928 0.928 0.776 PR2 0.881 PR3 0.895 PR4 0.879 PR5 0.867 Trust (TR) TR1 0.945 0.937 0.938 0.888 TR2 0.945 TR3 0.938 Financial Literacy (FL) FL1 0.879 0.919 0.921 0.806 FL2 0.896 FL3 0.914 FL4 0.901 Perceived Usefulness (PU) PU1 0.921 0.947 0.948 0.863 PU2 0.927 PU3 0.933 PU4 0.934 Perceived Ease of Use (PEU) PEU1 0.935 0.948 0.949 0.866 PEU2 0.928 PEU3 0.935 PEU4 0.924 Fintech Adoption (FA) FA1 0.887
0.907 0.908 0.782 FA2 0.894 FA3 0.868 FA4 0.888 Transaction Security (TS) TS1 0.929
0.945 0.948 0.820 TS2 0.854 TS3 0.927 TS4 0.915 TS5 0.899 Leisure (LS) LS1 0.919
0.946 0.947 0.823 LS2 0.893 LS3 0.911 LS4 0.900 LS5 0.914 e-WOM eWOM1 0.805 0.912 0.947 0.689 eWOM2 0.866
eWOM3 0.846 eWOM4 0.845 eWOM5 0.810 eWOM6 0.806 Sumber: Data diolah oleh penulis (2024) Tabel 3. Hasil Uji Diskriminan Validitas (Fornell-Larcker Criterion) Variabel FL FA LS PEU  PR PU TS TR e-WOM Financial Literacy 0.898 Fintech Adoption 0.773  0.884 Leisure 0.826  0.752  0.907 Perceived Ease of Use  0.377  0.489  0.346  0.930 Perceived Risk - 0.514 - 0.628 - 0.512 - 0.041  0.881 Perceived Usefulness  0.627  0.770  0.600  0.421 - 0.468  0.929 Transaction Security 0.615  0.791  0.687  0.291 - 0.527  0.624  0.905 Trust 0.532  0.649  0.487  0.697 - 0.216  0.559  0.540  0.942 e-WOM 0.122  0.328  0.102  0.015 - 0.356  0.441  0.244  0.122 0.830 Sumber: Data diolah oleh penulis (2024)
Hasil Pengukuran Model Struktural ( Inner Model Analysis )
Nilai koefisien jalur menunjukan tingkat signifikan dalam pengujian hipotesis. Nilai koefisien jalur t-value harus lebih tinggi dari nilai t-kritis 1.96. Pengujian hipotesis dilihat dari hasil analisis bootstrapping koefisien jalur, dengan cara membandingkan nilai t- value dan nilai t-kritis. Apabila nilai t- value > t-kritis (1.96), artinya hipotesis yang telah dirumuskan diterima. Sebaliknya apabila nilai t- value < t-kritis (1.96), maka hipotesis yang telah dirumuskan ditolak. Hasil analisis pada bootstrapping pada koefisien jalur bisa dilihat pada gambar 3 berikut ini:

## Gambar 1. Pengujian Inner Model

## R Square
R Square merupakan ukuran sejauh mana variasi pada variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam suatu model penelitian (Hair et al. , 2017). Rentang nilai R Square adalah antara 0 dan 1, di mana nilai 1 menunjukkan bahwa variabel independen mampu memprediksi variabel dependen secara sempurna. Dapat dilihat pada lampiran  5 tabel 11, bahwa variabel dependen adopsi fintech (fintech adoption) dipengaruhi oleh variabel independennya sebanyak 0,896 atau 89,6%. Sementara itu, sebanyak 10,4% sisanya dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak termasuk dalam lingkup penelitian ini.
Tabel 4. Hasil Pengujian R-square Inner Model Variabel R Square R Square Adjusted Fintech Adoption 0.896 0.890

## Q Square
Q Square mengacu pada uji statistik yang digunakan dalam analisis statistik multivariat. Uji Q Square digunakan dalam konteks Structural Equation Modeling (SEM) atau Partial Least Squares (PLS) untuk mengukur signifikansi perbedaan antara model pengukuran dan model struktural. Uji ini membantu peneliti untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara parameter pengukuran dan parameter struktural dalam model. Dapat dilihat pada Tabel 5, bahwa nilai Q Square pada variabel adopsi fintech sebesar 0,686 yang berarti nilai tersebut > 0, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel independen mampu menjelaskan variabel adopsi fintech.
Tabel 5. Hasil Pengujian Q-square Inner Model Variabel SSO SSE Q² (=1-SSE/SSO) Fintech Adoption 868.000 272.625 0.686 F Square
F Square (f²) adalah ukuran yang digunakan dalam konteks analisis Partial Least Squares Structural Equation Modeling untuk mengukur sejauh mana variabel structural atau eksogen mempengaruhi variabel dependen atau endogen dalam model penelitian. Penjelasan mengenai nilai F Square (f²) menurut Garson (2016) adalah sebagai berikut :
• f² ≤ 0,02: Efek sangat kecil atau tidak ada efek yang signifikan.
• 0,02 < f² ≤ 0,15: Efek kecil.
• 0,15 < f² ≤ 0,35: Efek sedang.
• f² > 0,35: Efek besar.
Nilai effect size (f²) pada penelitian ini dijelaskan pada tabel yang dapat dilihat pada Tabel 6. Hasil uji F Square (f²) pada penelitian ini memberikan gambaran sejauh mana variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Berdasarkan kriteria yang dijelaskan oleh Garson (2016), nilai F Square (f²) dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Literasi keuangan (financial literacy) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.082 menunjukkan bahwa efek variabel Literasi keuangan (financial literacy) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) dapat dikategorikan sebagai efek kecil.
2. Persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.158 mengindikasikan bahwa persepsi kemudahan penggunaan
( perceived ease of use) memiliki efek sedang yang lebih besar dibandingkan variabel lainnya.
3. Persepsi risiko (perceived risk) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.054 menunjukkan bahwa efek variabel persepsi risiko (perceived risk) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) tergolong sebagai efek kecil.
4. Persepsi manfaat (perceived usefulness) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.148 menunjukkan bahwa efek variabel persepsi manfaat (perceived usefulness) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) dapat dikategorikan sebagai efek kecil.
5. Kepercayaan (trust) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.052 menunjukkan bahwa kepercayaan (trust ) memiliki efek kecil terhadap adopsi fintech (fintech adoption) .
6. Moderasi antara variabel e-wom dengan  persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.150 menunjukkan bahwa interaksi antara variabel e-wom dan persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) memiliki efek sedang terhadap adopsi fintech (fintech adoption) .
7. Moderasi antara variabel waktu luang ( leisure) dengan literasi keuangan (financial literacy) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.032 menunjukkan bahwa efek dengan variabel luang ( leisure) dengan literasi keuangan (financial literacy) tergolong sebagai efek kecil terhadap adopsi fintech (fintech adoption) .
8. Moderasi antara variabel keamanan transaksi ( transaction security) dengan kepercayaan ( trust) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.032 menunjukkan bahwa interaksi antara variabel keamanan transaksi ( transaction security) dan kepercayaan ( trust) memiliki efek kecil terhadap adopsi fintech (fintech adoption).
9. Moderasi antara variabel e-wom dengan persepsi manfaat ( perceived usefulness) menunjukkan nilai F Square sebesar 0.097 menunjukkan bahwa interaksi antara variabel e-wom dan persepsi manfaat ( perceived usefulness) memiliki efek kecil terhadap adopsi fintech (fintech adoption).
Tabel 6. Hasil Pengujian F-square Inner Model Variabel Fintech Adoption Financial Literacy 0.082 Perceived Ease of Use 0.158 Perceived Risk 0.054 Perceived Usefulness 0.148 Trust 0.052 e-WOM x Perceived Ease of Use 0.150 Leisure x Financial Literacy 0.032 Transaction Security x Trust 0.032 e-WOM x Perceived Usefulness 0.097

## Model Fit
Model fit yang digunakan pada penelitian ini menggunakan nilai SRMR, SRMR mengukur kesesuaian antara model jalur yang dihasilkan dan data yang diamati. SRMR berfungsi untuk menilai seberapa baik model yang dihasilkan mampu mencerminkan hubungan antara variabel yang diobservasi dalam data aktual. SRMR memiliki nilai rentang dari 0 hingga tak terbatas, dan semakin mendekati nol, semakin baik. Nilai SRMR kurang dari 0,08 dianggap sebagai nilai yang paling baik dan menunjukkan bahwa model memiliki tingkat kesesuaian yang tinggi dengan data observasi (Henseler et al., 2016). Berikut adalah hasil pengujian Model fit:
Tabel 7. Hasil Uji Model Fit Indikator Saturated Model  Estimated Model SRMR 0.048 0.048 d_ULS 1.860 1.867 d_G 1.213 1.207 Chi-Square 1470.305 1459.693 NFI 0.847 0.848

## Hypothesis Testing
Pengujian hipotesis dapat diterima dan ditolak dengan melihat nilai signifikan t-value, dan t-value. Pada tingkat signifikan 5%, jika t-value > t-tabel 1,96 maka variabel eksogen/independen dengan uji signifikan satu sisi 5% dinyatakan signifikan terhadap variabel endogen/dependen. Signifikansi pada variabel dapat dilihat dari p-value < 0,05 sesuai dengan tingkat alpha yang telah ditentukan. Berdasarkan hasil analisis dalam penelitian ini, dinyatakan bahwa 9 hipotesis yang ada terbukti diterima. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 8 dan Tabel 9.
Tabel 8. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Original sample (O) T statistics (O/STDEV) P values Keterangan
H1: Perceived Risk
berpengaruh negatif signifikan terhadap Fintech Adoption -0.115 3.264 0.001 Diterima
H2: Trust berpengaruh positif signifikan terhadap Fintech Adoption 0.122 2.819 0.005 Diterima H3: Financial Literacy berpengaruh positif signiikan terhadap Fintech Adoption 0.235 3.277 0.001 Diterima H4: Perceived Usefulness berpengaruh positif signiikan terhadap Fintech Adoption 0.231 3.154 0.002 Diterima H5: Perceived Ease of Use berpengaruh positif signiikan terhadap Fintech Adoption 0.196 5.530 0.000 Diterima
Berdasarkan tabel di atas dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Pengaruh persepsi risiko ( perceived risk) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai original sampel sebesar -0,115, t statistic sebesar 3.264 > 1,96 dengan p -values sebesar 0,001 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa persepsi risiko ( perceived risk) berpengaruh negatif signifikan terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H1 diterima.
2. Pengaruh kepercayaan ( trust) terhadap  adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai t statistic sebesar 2.819 > 1,96 dengan p -values sebesar 0,005 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa kepercayaan ( trust) berpengaruh positif signifikan terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H2 diterima.
3. Pengaruh literasi keuang ( financial literacy) terhadap  adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai t statistic sebesar 3.277 > 1,96 dengan p-v alues sebesar 0,001 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa literasi keuang ( financial literacy) berpengaruh positif signifikan terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H3 diterima
4. Pengaruh persepsi manfaat ( perceived usefulness) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai t statistic sebesar 3.154 > 1,96 dengan p-v alues sebesar 0,002 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa persepsi manfaat ( perceived usefulness) berpengaruh positif signifikan terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H4 diterima
5. Pengaruh persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai t statistic sebesar 5.530 > 1,96 dengan p-v alues sebesar 0,000 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) berpengaruh positif signifikan terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H5 diterima.
Tabel 9 . Hasil Uji Hipotesis Variabel Moderasi Hipotesis Original sample (O) T statistics (O/STDEV) P values Keterangan H6: Transaction Security memoderasi secara signifikan pengaruh antara Trust dan Fintech Adoption -0.066 2.056 0.040 Moderasi Memperlemah H7: Leisure memoderasi secara signifikan pengaruh antara Financial Literacy dan Fintech Adoption 0.076 2.030 0.042 Moderasi Memperkuat H8: E-wom memoderasi secara signifikan pengaruh antara Percevied Usefulness dan Fintech Adoption 0.080 3.351 0.001 Moderasi Memperkuat H9: E-wom memoderasi secara signifikan pengaruh antara Percevied Ease of Use dan Fintech Adoption -0.152 3.345 0.001 Moderasi Memperlemah
6. Pengaruh moderasi antar variabel keamanan transaksi ( transaction security) dengan variabel kepercayaan ( trust) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai t statistic sebesar 2.056 > 1,96 dengan p-v alues sebesar 0,040 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa keamanan transaksi ( transaction security) mampu memoderasi secara signifikan pengaruh antara variabel kepercayaan ( trust) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H6 diterima.
7. Pengaruh moderasi antar variabel waktu luang ( leisure) dengan variabel literasi keuangan ( financial literacy) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai t statistic sebesar 2.030 > 1,96 dengan p-v alues sebesar 0,042 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa waktu luang ( leisure) mampu memoderasi secara signifikan pengaruh antara variabel literasi keuangan ( financial literacy) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H7 diterima.
8. Pengaruh moderasi antar variabel e-wom dengan persepsi manfaat ( perceived usefulness) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai t statistic sebesar 3.351 > 1,96 dengan p-v alues sebesar 0,001 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa e-wom mampu memoderasi secara signifikan pengaruh antara variabel persepsi manfaat ( perceived usefulness) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H8 diterima.
9. Pengaruh moderasi antar variabel e-wom dengan persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) memiliki nilai t statistic sebesar 3.345 > 1,96 dengan p-v alues sebesar 0,001 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa e-wom mampu memoderasi secara signifikan pengaruh antara variabel persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , sehingga H9 diterima.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Keseluruhan hipotesis yang dibentuk dalam penelitian ini berhasil dibuktikan, pertama persepsi risiko ( perceived risk) memiliki pengaruh negatif terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , pengaruh negatif persepsi risiko terhadap penggunaan fintech berarti bahwa semakin tinggi risiko maka penggunaan fintech akan menurun. Kedua, kepercayaan ( trust ) memiliki pengaruh positif terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , artinya pengguna sudah terpenuhi kebutuhannya dengan layanan financial technology ( fintech ) seperti sistem transaksi aman dan terjamin maka pengguna layanan fintech akan memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi pada layanan financial technology ( fintech ). Dengan demikian semakin besar kepercayaan (trust) pengguna terhadap fintech , maka semakin besar pula peluang pengguna untuk mengadopsi atau menggunakannya.
Ketiga, literasi keuangan ( financial literacy) memiliki pengaruh positf terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , karena menunjukkan bahwa semakin tinggi pengetahuan keuangan, semakin baik perilaku keuangan serta sikap keuangan seseorang akan meningkatkan penggunaan, pemanfaatan serta pemahaman produk dan layanan jasa keuangan. Dengan demikian semakin besar pemahaman pengguna terhadap konsep-konsep keuangan, semakin tinggi pula pengguna untuk mengadopsinya.
Keempat, persepsi manfaat ( perceived usefulness) memiliki pengaruh positif terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , dengan menunjukkan bahwa minat penggunaan akan semakin tinggi apabila masyarakat merasakan manfaat dari suatu produk digital yang digunakan.
Dengan demikian penguna percaya bahwa jika fintech dapat memudahkan menggunakan teknologi fintech , tingkat keinginan mereka untuk menggunakan fintech menjadi lebih tinggi. Kelima, persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) memiliki pengaruh positif terhadap adopsi fintech (fintech adoption) , dengan menunjukan bahwa minat penggunaan akan semakin tinggi apabila masyarakat merasakan kemudahan dari suatu produk digital yang digunakan.
Keenam, keamanan transaksi ( transaction security) memoderasi secara signifikan pengaruh antara kepercayaan ( trust) dan adopsi fintech (fintech adoption), karena menunjukan bahwa faktor keamanan merupakan kondisi yang menandakan bahwa masyarakat yang menggunakan fintech dalam bertransaksi  terlindungi dari berbagai hal negatif yang berdampak pada kerugian pengguna. Dengan demikian, jika dapat menentukan bahwa fintech yang digunakan dalam transaksi aman, maka minat pengguna fintech akan meningkat. Ketujuh, waktu luang ( leisure) memoderasi secara sigifikan pengaruh antara literasi keuangan ( financial literacy) terhadap adopsi fintech (fintech adoption), dengan menunjukan bahwa makna akifitas waktu luang memiliki arti tersendiri bagi mereka yang memanfaatkan teknologi yaitu : dimana mereka bebas melakukan sesuatu yang terbentuk dari berbagai macam kegiatan pemanfaatan teknologi. Dengan demikian interaksi antara literasi keuangan yang tinggi dan waktu luang yang tinggi  mendorong adopsi fintech lebih tinggi. Kedelapan dan kesembilan, e-wom mampu memoderasi secara signifikan pengaruh antara persepsi manfaat ( perceived usefulness) terhadap adopsi fintech (fintech adoption) dan e-wom mampu memoderasi secara signifikan pengaruh antara persepsi kemudahan penggunaan ( perceived ease of use) terhadap adopsi fintech (fintech adoption), karena menunjukan bahwa makna e-wom sebagai suatu informasi yang dapat dipercaya dan merupakan sumber yang relevan dengan cakupan yang luas, sehingga e-wom dikatakan dapat lebih berpengaruh dalam membentuk keputusan orang lain untuk menggunakan layanan fintech . Dengan demikian e- wom memiliki dampak penting terhadap bagaimana pengguna memandang manfaat dari penggunaan fintech dan secara langsung mempengaruhi keputusan orang lain untuk menggunakan layanan fintech.
Pada penelitian ada keterbatasan atau limitasi yang perlu diperbaiki. Pertama, dalam penelitian ini hanya menjangkauan sampel yang terbatas yaitu pada wilayah Jakarta. Kedua, penelitian ini memiliki ukuran sampel yang kecil yaitu 200 responden. Ketiga, hanya meneliti faktor-faktor adopsi fintech .
Berdasarkan keterbatasan, rekomendasi dan saran yang dapat diajukan untuk penelitian selanjutnya dimasa mendatang mungkin dapat meneliti dari berbagai jenis fintech yang lain. Selain itu, peneliti juga dapat menggunakan atau menambahkan variabel yang relevan lainnya. Kemudian, penelitian di masa depan sebaiknya melakukan penyebaran kuesioner kepada lebih dari 200 responden di area luar Jakarta. Selanjutnya pada penelitian di masa mendatang dapat dilakukan penjangkauan sampel yang lebih luas
Implikasi pada  penelitian ini  diharapkan dapat memberikan wawasan  kepada perusahaan fintech agar dapat memperhatikan faktor-faktor penting dalam menggunakan fintech . Melalui hasil penelitian yang diperoleh dari sisi risiko, hal ini sebaiknya  lebih ditekankan oleh perusahaan agar tercipta sistem yang lebih baik dan aman sehingga tidak terjadi  kerugian finansial akibat  kegagalan  sistem  karena  sistem fintech beroperasi  secara digital dan mengandalkan kinerja sistem, server, dan database. Mengingat besarnya pengaruh risiko hukum terhadap penggunaan fintech penetapan peraturan harus dilakukan antara
pihak-pihak terkait terkait, baik dari sektor keuangan Bank Indonesia, dan Otoritas Jasa Keuangan dalam membuat peraturan mengenai tindakan dan kejahatan pada fintech. Perusahaan fintech harus mampu meningkat kualitas pelayanan dan juga sistem termasuk keamanan penggunaan fintech sehingga akan menambah kepercayaan pengguna dan meningkatkan keputusaan penggunaan. Selanjutnya, perlunya perusahaan fintech memberikan pengetahuan kepada pengguna untuk mendorong dan mengembangkan program pembelajaran untuk mendorong permintaan akan produk keuangan yang lebih baik dan  maju, sekaligus mengingatkan generasi milenial akan pentingnya pengetahuan keuangan untuk mengambil keputusan finansial. Selain itu  perusahaan-perusahaan fintech perlu meningkatkan kesadaran masyarakat dengan semakin mudahnya penggunaan aplikasi seluler/internet, dan perusahaan-perusahaan fintech berfokus pada penerapan praktis dan cakupan aplikasi yang luas untuk mendorong pertumbuhan layanan fintech melalui kolaborasi yang efektif dengan mitra bisnis baru. Kemudian, perusahaan fintech perlu memastikan bahwa layanan saat bertransaksi aman. Selain itu, perusahaan fintech perlu mengembangkan kegiatan peningkatan keamanan dan meningkatkan perlindungan pelanggan. Kegiatan ini dapat meningkatkan tingkat kepercayaan di antara pengguna untuk terus menggunakan layanan fintech.

## Referensi :
Abdul-Halim, N. A., Vafaei-Zadeh, A., Hanifah, H., Teoh, A. P., & Nawaser, K. (2022). Understanding the determinants of e-wallet continuance usage intention in Malaysia. Quality & quantity, 56(5), 3413-3439.
Agyei, J., Sun, S., Abrokwah, E., Penney, E. K., & Ofori-Boafo, R. (2020). Mobile banking adoption: Examining the role of personality traits. Sage Open, 10(2), 2158244020932918
Aji, H. M., Berakon, I., & Md Husin, M. (2020). COVID-19 and e-wallet usage intention: A multigroup analysis between Indonesia and Malaysia. Cogent Business & Management, 7(1), 1804181.
Akdim, K. (2021). The influence of eWOM. Analyzing its characteristics and consequences, and future research lines. Spanish Journal of Marketing-ESIC, 25(2), 239- 259.
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., & Williams, M. D. (2016). Consumer adoption of mobile banking in Jordan: Examining the role of usefulness, ease of use, perceived risk and self-efficacy. Journal of Enterprise Information Management, 29(1), 118-139.
Albayrak, M., & Ceylan, C. (2021). Effect of eWom on purchase intention: meta- analysis. Data Technologies and Applications, 55(5), 810-840
Ashrafi, D. M., & Easmin, R. (2023). Okay Google, Good to Talk to You… Examining the Determinants Affecting Users’ Behavioral Intention for Adopting Voice Assistants: Does Technology Self-Efficacy Matter?. International Journal of Innovation and Technology Management, 20(02), 2350004.
Ashrafi, D. M., Zannat, N. E., Easmin, R., & Dovash, R. H. (2022). Understanding the drivers of passengers’ intention to engage in digital multi-sided ridesharing
platforms: Moderating impact of openness to experience and perceived risk. Malaysian Journal of Consumer and Family Economics, 29(2), 305-351.
Baharuddin, J., Supriyanto, A. S., Siswanto, S., & Ekowati, V. M. (2023). Understanding The Drivers of Interest in Fintech Adoption: Examining The Moderating Influence of Religiosity. Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen (JABM), 9(3), 695-695.
Bitkina, O. V., Park, J., & Kim, H. K. (2022). Measuring user-perceived characteristics for banking services: proposing a methodology. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(4), 2358.
Brajša- Žganec,  A.,  Merkaš,  M.,  &  Šverko,  I.  (2011).  Quality  of  life  and  leisure activities: How do leisure activities contribute to subjective well-being?. Social indicators research, 102, 81-91.
Broby, D. (2021). Financial technology and the future of banking. Financial Innovation, 7(1), 1-19.
Chuang, L. M., Liu, C. C., & Kao, H. K. (2016). The adoption of fintech service: TAM perspective. International Journal of Management and Administrative Sciences, 3(7), 1- 15.
Chuang, L. M., Liu, C. C., & Kao, H. K. (2016). The adoption of fintech service: TAM perspective. International Journal of Management and Administrative Sciences, 3(7), 1- 15.
Cojoianu, T. F., Clark, G. L., Hoepner, A. G., Pažitka, V., & Wójcik, D. (2021). Fin vs. tech: are trust and knowledge creation key ingredients in fintech start-up emergence and financing?. Small Business Economics, 57, 1715-1731.
Darmawan, D., & Gatheru, J. (2021). Understanding Impulsive Buying Behavior in Marketplace. Journal of Social Science Studies (JOS3), 1(1), 11-18.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.
Diana, N., & Leon, F. M. (2020). Factors affecting continuance intention of FinTech payment among Millennials in Jakarta. European Journal of Business and Management Research, 5(4).
EY. (2019). Global FinTech Adoption Index 2019. Available at: https://www.ey.com/en_us/ey-global-fintech-adoption-index
Giovanis, A., Athanasopoulou, P., Assimakopoulos, C., & Sarmaniotis, C. (2019). Adoption of mobile banking services: A comparative analysis of four competing theoretical models. International Journal of Bank Marketing, 37(5), 1165-1189.
Hossain, M. A. (2019). Security perception in the adoption of mobile payment and the moderating effect of gender. PSU Research Review, 3(3), 179-190.
Hu, Z., Ding, S., Li, S., Chen, L., & Yang, S. (2019). Adoption intention of fintech services for bank users: An empirical examination with an extended technology acceptance model. Symmetry, 11(3), 340.
Huei, C. T., Cheng, L. S., Seong, L. C., Khin, A. A., & Bin, R. L. L. (2018). Preliminary study on consumer attitude towards fintech products and services in Malaysia. International Journal of Engineering & Technology, 7(2.29), 166-169.
Huei, C. T., Cheng, L. S., Seong, L. C., Khin, A. A., & Bin, R. L. L. (2018). Preliminary study on consumer attitude towards fintech products and services in Malaysia. International Journal of Engineering & Technology, 7(2.29), 166-169.
Islami, M. M., Asdar, M., & Baumassepe, A. N. (2021). Analysis of perceived usefulness and perceived ease of use to the actual system usage through attitude using online guidance application. Hasanuddin Journal of Business Strategy, 3(1), 52-64.
Jünger, M., & Mietzner, M. (2020). Banking goes digital: The adoption of FinTech services by German households. Finance Research Letters, 34, 101260.
Karatri, R. H., Faidah, F., & Lailyah, N. (2021). Determinan Minat Generasi Milenial Dalam Investasi Pasar Modal Di Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis, 6(2), 35-52.
Kaur, S., & Arora, S. (2020). Role of perceived risk in online banking and its impact on behavioral intention: trust as a moderator. Journal of Asia Business Studies, 15(1), 1-30.
Khalilzadeh, J., Ozturk, A. B., & Bilgihan, A. (2017). Security-related factors in extended UTAUT model for NFC based mobile payment in the restaurant industry. Computers in human behavior, 70, 460-474.
Kudeshia, C., & Kumar, A. (2017). Social eWOM: does it affect the brand attitude and purchase intention of brands?. Management Research Review, 40(3), 310-330.
Kumar, S., & Yukita, A. L. K. (2021, May). Millennials Behavioral Intention in Using Mobile Banking: Integrating Perceived Risk and Trust into TAM (A Survey in Jawa Barat). In International Conference on Business and Engineering Management (ICONBEM 2021) (pp. 210-217). Atlantis Press.
Mejia-Escobar, J. C., González-Ruiz, J. D., & Duque-Grisales, E. (2020). Sustainable financial products in the Latin America banking industry: Current status and insights. Sustainability, 12(14), 5648.
Moslehpour,  M.,  Pham,  V.  K.,  Wong,  W.  K.,  &  Bilgiçli,  İ.  (2018).  E -purchase intention of Taiwanese consumers: Sustainable mediation of perceived usefulness and perceived ease of use. Sustainability, 10(1), 234.
Mufarih, M., Jayadi, R., & Sugandi, Y. (2020). Factors influencing customers to use digital banking application in Yogyakarta, Indonesia. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(10), 897-907.
Nathan, R. J., Setiawan, B., & Quynh, M. N. (2022). Fintech and financial health in Vietnam during the COVID-19 pandemic: In-depth descriptive analysis. Journal of Risk and Financial Management, 15(3), 125.
Ojo, A. O., Fawehinmi, O., Ojo, O. T., Arasanmi, C., & Tan, C. N. L. (2022). Consumer usage intention of electronic wallets during the COVID-19 pandemic in Malaysia. Cogent Business & Management, 9(1), 2056964.
Rahmadyanto, B., & Ekawaty, M. (2023). TREN PINJAMAN ONLINE DALAM MILENIAL: TELAAH KONTRIBUTOR INTERNAL DAN EKSTERNAL. Journal of Development Economic and Social Studies, 2(2).
Shahzad, A., Zahrullail, N., Akbar, A., Mohelska, H., & Hussain, A. (2022). COVID- 19’s Impact on fintech adoption: Behavioral intention to use the financial portal. Journal of Risk and Financial Management, 15(10), 428.
Siyal, A. W., Donghong, D., Umrani, W. A., Siyal, S., & Bhand, S. (2019). Predicting mobile banking acceptance and loyalty in Chinese bank customers. Sage Open, 9(2), 2158244019844084.
Stewart, H., & Jürjens, J. (2018). Data security and consumer trust in FinTech innovation in Germany. Information & Computer Security, 26(1), 109-128.
Suhartanto, D., Dean, D., Ismail, T. A. T., & Sundari, R. (2020). Mobile banking adoption in Islamic banks: Integrating TAM model and religiosity-intention model. Journal of Islamic Marketing, 11(6), 1405-1418
Supartono, S. (2022). Pengaruh Harga, Kemudahan Bertransaksi, Dan Kepercayaan Terhadap Minat Beli Online Di E-Commerce Shopee Pada Masa Pandemi Covid 19. IKRAITH-EKONOMIKA, 5(2), 210-218.
Tuffour, J. K., Amoako, A. A., & Amartey, E. O. (2022). Assessing the effect of financial literacy among managers on the performance of small-scale enterprises. Global Business Review, 23(5), 1200-1217.
Vaicondam, Y., Jayabalan, N., Tong, C. X., Qureshi, M. I., & Khan, N. (2021). Fintech Adoption Among Millennials in Selangor. Academy of Entrepreneurship Journal, 27, 1-14.
Wang, S. W., Ngamsiriudom, W., & Hsieh, C. H. (2015). Trust disposition, trust antecedents, trust, and behavioral intention. The Service Industries Journal, 35(10), 555- 572.
Wang, Y., Xiuping, S., & Zhang, Q. (2021). Can fintech improve the efficiency of commercial banks?—An analysis based on big data. Research in international business and finance, 55, 101338.
Wonglimpiyarat, J. (2017). FinTech banking industry: a systemic approach. foresight, 19(6), 590-603.
Wu, W., Chen, J., Yang, Z., & Tindall, M. L. (2021). A cross-sectional machine learning approach for hedge fund return prediction and selection. Management Science, 67(7), 4577-4601.
Xin, H., Techatassanasoontorn, A. A., & Tan, F. B. (2013). Exploring the influence of trust on mobile payment adoption.
Yin, L. X., & Lin, H. C. (2022). Predictors of customers’ continuance intention of mobile banking from the perspective of the interactivity theory. Economic research- Ekonomska istraživanja, 35(1), 6820 -6849.
Zhang, T., Lu, C., & Kizildag, M. (2018). Banking “on-the-go”: examining consumers’ adoption of mobile banking services. International Journal of Quality and Service Sciences, 10(3), 279-29