## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Continuance Intention pada Aplikasi Mobile Payment dengan Menggunakan Extended Expectation Confirmation Model
M. Yahya Ubaidillah 1* , Edwin Pramana 2 dan Francisca Haryanti Chandra 3
1 Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya; muhyahyau@gmail.com
2 Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya; epramana@stts.edu
3 Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya; fhc@stts.edu * Korespondensi: muhyahyau@gmail.com
Abstract: This study aims to identify the factors that influence the intention to continue using the mobile payment application during the new normal period after the COVID-19 pandemic, using the Extended Expectation Confirmation Model (EECM) approach. EECM combines aspects of the Expectation Confirmation Model (ECM) with other external factors, ECM is used to understand and explain decision-making related to the continued use of mobile payments.    This research was con- ducted by analyzing data from respondents who have used mobile payment applications after the pandemic. The data was collected through an online survey and analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) with the help of Analysis of Moment Structures (AMOS) software, 406 individuals were selected to serve as research participants. The results of the analysis show that factors such as satisfaction, and trust have a significant influence on the continuance intention of mobile payments. In addition, in the context of the new normal, factor such as social influence factors are known to have no significant influence on mobile payment continuance intention. As a result, this research contributes to understanding the factors that influence the intention to continue using mobile pay- ment applications. The validity and reliability test results show that the survey instrument used has an adequate level of validity and reliability, supporting the quality and reliability of the analysis conducted.
Keywords: Continuance Intention; Mobile Payment; Expectation Confirmation  Model; Structural Equation Modelling; SEM.
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat melanjutkan  penggunaan  aplikasi  mobile  payment  pada  masa  new  normal  setelah  pandemik COVID-19, dengan menggunakan pendekatan Extended Expectation Confirmation Model (EECM). EECM menggabungkan aspek-aspek dari Expectation Confirmation Model (ECM) dengan faktor eksternal  lainnya,  ECM  digunakan  untuk  memahami  dan  menjelaskan  pengambilan  keputusan terkait  kelanjutan  penggunaan  mobile  payment.    Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menganalisis data dari responden yang telah menggunakan aplikasi mobile payment setelah pandemi. Data dik- umpulkan melalui survei daring dan dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dengan bantuan software Analysis of Moment Structures (AMOS), dipilih 406 individu untuk di- jadikan sebagai partisipan penelitian. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti sat- isfaction, dan trust memiliki pengaruh signifikan terhadap continuance intention mobile payment. Selain  itu,  dalam  konteks  new  normal,  faktor  seperti,  sosial  influence  diketahui  tidak  memiliki pengaruh signifikan terhadap continuance intention mobile payment. Sebagai hasilnya, penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami faktor-faktor yang mempengaruhi niat melanjutkan penggunaan aplikasi mobile payment. Hasil uji validitas dan re reliabilitas menunjukkan bahwa
Sitasi: Ubaidillah,  M.  Y.;  Pramana, E.; Chandra, F. H.. ( 2023 ).    Continu- ance Intention pada Aplikasi Mobile Payment  dengan  Menggunakan  Ex- tended  Expectation  Confirmation Model. JTIM: Jurnal Teknologi Infor- masi  Dan  Multimedia,  5(2),  149-161. https://doi.org/10.35746/jtim.v5i2.359
Copyright: ©  2023
oleh  para
penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).
instrumen survei yang digunakan memiliki tingkat validitas dan reliabilitas yang memadai, men- dukung kualitas dan keandalan analisis yang dilakukan.
Kata kunci: Continuance Intention; Mobile Payment; Expectation Confirmation Model; Structural Equation Modelling; SEM.

## 1. Pendahuluan
M-Payment adalah  alat  pembayaran  elektronik  menggunakan  smartphone,  yang menjadikannya sebagai pengganti yang baik untuk dompet fisik dan metode pembayaran elektronik  standar  [1-3],  yang  memungkinkan  transaksi  dilakukan  dengan  sedikit  atau tanpa kontak satu sama lain. Penggunaan aplikasi M-Payment telah semakin meluas, teru- tama dengan adanya pandemi COVID-19 yang mendorong penggunaan teknologi digital untuk  menghindari  kontak  fisik.  Pada  2021,  penggunaan  dompet  digital  di  Indonesia selama pandemi 1,7 kali lebih banyak dibanding sebelum pandemi [4].
Telah  banyak  penelitian  yang  mempelajari  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Adopsi M-Payment pada  masa  pandemik  [5-7].  Namun,  Continuance  Intention M-Pay- ment setelah masa pandemik dan faktor-faktor yang mempengaruhi Continuance Intention M-Payment masih  menjadi  fokus  penelitian  yang  relevan,  Diperlukan  suatu  kerangka kerja teoritis yang komprehensif. Extended Expectation Confirmation Model (EECM) meru- pakan sebuah model yang memperluas kerangka Expectation Confirmation Model (ECM), serta  mempertimbangkan  faktor-faktor  konteks  yang  relevan,  agar  user  tidak  beralih kembali menggunakan pembayaran tunai fisik.
ECM yang dikembangkan oleh Bhattacherjee [8] untuk menganalisis unsur Continu- ance Intention . Model ini menggabungkan ide-ide seperti kepuasan pengguna, konfirmasi, kegunaan  yang  dirasakan,  kepercayaan  dan  karakteristik  terkait  lainnya.  ECM  telah digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya  untuk  lebih  memahami  faktor-faktor  yang mempengaruhi kelanjutan penggunaan M-Payment [9-11].
Namun sampai saat ini belum ada penelitian yang diterima oleh semua pihak, dari penelitian  sebelumnya  masih  menghasilkan  model  yang  berbeda,  dan  masih  terdapat celah  pengetahuan  dalam  konteks  penggunaan  aplikasi M-Payment setelah  pandemi COVID-19. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengisi celah pengetahuan ini dengan menerapkan EECM dalam konteks aplikasi M-Payment setelah pandemik, serta menguji validitas dan reliabilitas instrumen pengukuran yang digunakan.
Dengan  menggali  lebih  dalam  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi Continuance Intention M-Payment , penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi berharga dalam pemahaman tentang perilaku pengguna dalam menghadapi perubahan teknologi  dan  lingkungan  setelah  pandemi  pada  masa  new  normal.  Selain  itu,  hasil penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  rekomendasi  bagi  pengembangan  aplikasi M- Payment yang lebih relevan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1 Continuance Intention
Continuance  intention adalah  sejauh  mana  pengguna  berniat  untuk  terus menggunakan  teknologi  informasi  [12],  Pelanggan  membentuk  opini  setelah menggunakan sistem untuk pertama kali dan setelah merasakan kegunaan sistem. Dalam penelitian ini yang akan dibahas adalah continuance intention dalam kaitannya dengan m- payment yang ada di Indonesia.

## 2.2 Extended Expectation Confirmation Model
Extended Expectation Confirmation Model (EECM) adalah pengembangan dari Ex- pectation  Confirmation  Model  (ECM).  Memperluas  cakupan  variabel  yang  dipertim- bangkan  dalam  model  tersebut.  Extended  Expectation  Confirmation  Model  mengakui bahwa harapan dan konfirmasi pengguna tidak hanya dipengaruhi oleh faktor-faktor in- dividu. Tetapi juga oleh faktor kontekstual yang lebih luas [13-15].

## 2.3 Expectation Confirmation Model
Expectation Confirmation  Model (ECM) merupakan model yang dikembangkan  oleh Bhattacherjee  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  Understanding  Information  Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model, Bhattacherjee mengusulkan ECM se- bagai model untuk memprediksi Teknologi continuance berdasarkan  kesesuaian antara keputusan individu untuk terus menggunakan teknologi dan keputusan pelanggan un- tuk  melakukan  pembelian  berulang  [16]. Construct asli  dari  ECM  digambarkan  dalam Gambar 1.
Gambar 1. Expectation-Confirmation Model (ECM)

## 2.4 Penelitian Sebelumnya
Dalam  pembahasan  tentang continuance  intention ,  telah  dilakukan  beberapa penelitian sebelumnya yang dapat dirangkum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Penelitian Sejenis yang Telah Dilakukan Sebelumnya.
Judul Penelitian Peneliti Understanding  the  factors  of  mobile  payment  continuance intention: empirical test in an African context (Franque et al., 2021)[9] Explaining  an  Adoption  and  Continuance  Intention  to  Use Contactless  Payment  Technologies:  During  the  COVID-19 Pandemic (Puriwat  &  Tripopsakul, 2021)[11] The Factors of Continuance Intention to Use Mobile Payments in Sudan (Sleiman et al., 2022)[17] An  integrated  model  combining  the  ECM  and  the  UTAUT  to explain users' post-adoption behaviour towards mobile payment systems (Singh & others, 2020)[18] The  effect  of  perceived  security  and  grievance  redressal  on continuance intention to use M-wallets in a developing country (Kumar et al., 2018)[19] Contextual facilitators and barriers influencing the continued use of  mobile  payment  services  in  a  developing  country:  insights from adopters in India (Pal et al., 2020)[20]
1 Tabel Penelitian Sejenis yang Telah Dilakukan Sebelumnya.
Beberapa  kesimpulan  penelitian  terdahulu  mengenai  faktor-faktor  lain  tersebut memiliki  beberapa  persamaan  dan  perbedaan,  sehingga  penelitian  ini  diharapkan  bisa
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
memberikan bukti yang lebih signifikan dan bermanfaat bagi penelitian-penelitian selan- jutnya.

## A. Confirmation
Berdasarkan  teori  disonansi  kognitif  [8],  menjelaskan  bahwa Confirmation dapat mempromosikan  manfaat  yang  dirasakan  oleh  pengguna.  Banyak  penelitian  telah memverifikasi secara empiris bahwa Confirmation merupakan prediktor signifikan dari Perceived  Usefulness atau Satisfaction yang  dirasakan  dalam  konteks  penggunaan Teknologi Information [21].
H1 : Confirmation memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan signifikan terhadap Perceived Usefulness.
H2 : Confirmation memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan signifikan terhadap Satisfaction .
B. Perceived Ease of Use
Perceived Ease of Use adalah keyakinan bahwa menggunakan teknologi baru itu mu- dah atau tidak sulit [22], Kemudahan penggunaan yang dirasakan mencerminkan keya- kinan bahwa proses dan metode pembayaran M-Payment aman dan mudah. H3 : Perceived Ease of Use memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan    signifikan terhadap Satisfaction .
C. Perceived Usefulness
Perceived Usefulness mempengaruhi  kepuasan dan keputusan untuk menggunakan M-Payment sedemikian rupa sehingga semakin tinggi Perceived Usefulness aplikasi M-Pay- ment maka semakin banyak pengguna yang melanjutkan penggunaan aplikasi tersebut. Ketika seseorang merasa bahwa teknologi yang telah ia gunakan berguna, maka ia akan cenderung merasakan kepuasan [23].
H4 : Perceived Usefulness memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan signifikan terhadap Satisfaction . H5 : Perceived Usefulness memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan    signifikan terhadap M-Payment Continuance Intention .
D. Perceived Security
Security  Risk keamanan  dianggap  sebagai  penghalang  penting  bagi  teknologi  per- bankan [24], dan merupakan salah satu perhatian utama pengguna m-payment [25]. Se- baliknya, Perceived Security merupakan faktor kunci yang mendorong konsumen untuk menggunakan solusi M-Payment . H6 : Perceived Security memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan signifikan ter- hadap Trust . E. Satisfaction
Ahmad and Al Zu’bi (2011) [26], menyatakan s atisfaction secara tradisional didefinisi- kan sebagai kognisi berbasis fenomena. Jika pengguna merasa puas, mereka cenderung untuk terus menggunakan teknologi tersebut.
H7 : Satisfaction memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan signifikan terhadap M-Payment Continuance Intention .

## F. Trust
Jin dan Park (2006)[27], mendefinisikan trust sebagai keyakinan atau harapan bahwa kata-kata  atau  janji  yang  dipercaya  oleh  pedagang  dan  penjual  tidak  akan menguntungkan  pelanggan  yang  tidak  baik.  Keamanan  dapat  mempengaruhi  ke- percayaan pengguna.
H8 : Trust memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan signifikan terhadap M- Payment Continuance Intention .

## G. Network Externalities
Pembayaran  seluler  menciptakan  lingkungan  terpadu  di  mana  orang  dapat  men- transfer uang satu sama lain menggunakan ponsel mereka. Ini menciptakan Network Ex- ternalities melalui nilai tambah yang bisa didapat konsumen ketika ada banyak orang da- lam jaringan, baik konsumen maupun penjual [30,31].
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
H9 : Network Externalities memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan signifikan terhadap M-Payment Continuance Intention.
H. Social Influence
Social Influence adalah sebuah konsep yang diadaptasi dari teori perilaku terencana, yang menyiratkan bahwa seorang individu lebih mungkin untuk mengikuti sistem ter- tentu jika orang-orang di sekitarnya menunjukkan sikap positif [30]. Dampak sosial telah terbukti secara langsung mempengaruhi niat perilaku [31].
H10 : Social Influence memiliki pengaruh secara langsung yang positif dan signifikan ter- hadap M-Payment Continuance Intention .
Berdasarkan  10  hipotesis  yang  sudah  dijabarkan  sebelumnya,  maka  dapat  digam- barkan sebuah model teoritis seperti yang tampak pada gambar 2.
Gambar 2. Model Teoritis

## 2.5 Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) , pengujian hipotesis dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner  untuk  mengukur  setiap  variabel  dalam model teoritis yang disebar secara online. Selain itu, variabel lain juga ditambahkan untuk mengetahui  profil  responden.  Kuesioner  dibagi  menjadi  dua  bagian.  Bagian  pertama terdiri  dari  beberapa  pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  profil  responden  seperti  usia, kota, jenis kelamin, pendidikan, pendapatan bulanan dan penyedia mobile payment yang digunakan. Bagian kedua terdiri dari beberapa pertanyaan yang berkaitan dengan varia- bel dalam model teoritis.
Responden  dalam  penelitian  diketahui  berusia  minimal  17  tahun  dan  telah menggunakan  m-payment,  dengan  jumlah  minimal  400  responden  [32].  Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan metode purposive (judgment) sampling yang cocok untuk mengumpulkan data dari responden dengan karakteristik tertentu [33].
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Hasil  survei  akan  dimasukkan  ke  dalam  lembar  kerja SPSS ,  nilai  outlier  (angka standar  deviasi  lebih  dari  atau  sama  dengan  3)  akan  diketahui  setelah  semua  data  di- masukkan. Studi ini tidak akan menggunakan data survei yang mengandung nilai outlier. Validitas ( diskriminan dan konvergen )  setiap  indikator  dari  semua  variabel  dalam  model penelitian akan dievaluasi dengan menggunakan analisis faktor komponen utama [27]. Un- tuk indikator uji reliabilitas digunakan koefisien Cronbach alpha untuk mengukur masing- masing variabel [34].
Mengikuti  langkah  penyiapan  data,  data  dari  model  penelitian  dianalisis menggunakan sejumlah metode statistik deskriptif (rata-rata, standar deviasi, skewness, dan kurtosis) . Untuk mendapatkan gambaran tentang profil dan sifat responden, digunakan distribusi frekuensi untuk melihat tanggapan responden. Ketika nilai outlier dihapus dari data, diharapkan distribusi nilai indikator dari variabel model penelitian akan sedemikian rupa sehingga nilai skewness dan kurtosis masing-masing berada dalam kisaran 3 dan 7 yang dapat diterima, yang memungkinkan analisis SEM [35]. Analisis SEM dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  komputer Amos . Semua prosedur Analisis SEM mengikuti pedoman Kline (2016) [35]. Beberapa fit statistik ( Normed Chi-Square, RMR, GFI, AGFI, NFI, CFI, IFI, dan RMSEA ) digunakan untuk menilai sejauh mana nilai karakteristik model penelitian ditentukan dari estimasi parameter dan struktur model yang sesuai. dengan memperkirakan nilai karakteristik dari data sampel.

## 3. Hasil

## 3.1. Profil Responden
Pengumpulan data menggunakan metode survey online dengan target responden di Indonesia berusia minimal 17 tahun dan telah menggunakan m-payment.
Tabel 2. Profil Responden. Jenis Kelamin Frekuensi Presentase Cumulative Percent Laki-Laki 255 62.8% 62.8% Perempuan 151 37.2% 100.0% Total 406 100% Pendapatan/Bulan Frekuensi Presentase Cumulative Percent < Rp. 1.500.000 58 14.3% 14.3% > Rp. 3.500.000 163 40.1% 54.4% Pelajar / Belum Bekerja 99 24.4% 78.8% Rp. 1.500.000 - Rp. 2.500.000 42 10.3% 89.2% Rp. 1.500.000 - Rp. 2.500.000 44 10.8% 100.0% Total 406 100% Provider Mobile Pay- ment Frekuensi Presentase Cumulative Percent DANA 166 23.2% 23.2% GoPay 122 17.1% 40.3% LinkAja 148 20.7% 61.0% OVO 71 9.9% 70.9% ShopeePay 208 29.1% 100.0% Total 406 100%
2 Tabel Profil Responden.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Seperti  dapat  dilihat,  62,8%  responden  adalah  laki-laki  dan  37,2%  adalah  per- empuan,  dan  ShopeePay  29,1%  merupakan  metode  pembayaran  mobile  dengan pengguna terbanyak dalam penelitian ini.

## 3.2. Persiapan Data
Setelah terkumpul 462 data, dan dilakukan proses Missing Values , dan Outliers , sisa 406  data  valid,  dan  sudah  memenuhi  jumlah  minimum  data Analisis  faktor selanjutnya dilakukan uji  validitas  konstruk (melihat diskriminan dan konvergen ).  Hasil  dari  masing- masing  kelompok  indikator  memiliki loading  factor (besarnya  korelasi  antara  indikator dengan  konstruk  latinnya)  [36],dengan  besaran  minimal  0,4  dan  nilai  eigen  minimal  1 [37]. Pada tahap ini Network Externalities dihilangkan. Tahap analisis faktor kemudian diu- lang  sampai  semua  indikator  menunjukkan  posisi  diskriminan  dan  konvergen  seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Analisis Validitas.
Rotated Component Matrix
Indik ato r P erc eiv ed U se - fulne ss So cia l Influ- ence
P erc eiv ed E as e o f U se Trus t
P erc eiv ed S e- curity P rote c- tio n Sa tis fa ctio n Con tin ua nc e
int enti o n Con fir m atio n
1 2 3 4 5 6 7 8 PU1 0,901 PU2 0,908 PU3 0,895 PU4 0,858 SI1 0,895 SI2 0,853 SI3 0,819 SI4 0,835 PE1 0,806 PE2 0,821 PE3 0,831 PE4 0,765 TR1 0,889 TR2 0,908 TR3 0,910 PS1 0,896 PS2 0,906 PS3 0,902 ST1 0,874 ST2 0,889 ST3 0,863 CI1 0,853 CI2 0,884 CI3 0,877 CON1 0,840 CON2 0,809 CON3 0,816 3 Tabel Analisis Validitas.
Koefisien Cronbach  Alpha digunakan  untuk  mengukur  persamaan reliabilitas (kon- sistensi  internal)  instrumen  yang  digunakan  dalam  evaluasi  akhir.  Tabel  4  menyajikan hasil dari sudut pandang George & Mallery [38].
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
156  of 161
Tabel 4. Analisis Reliabilitas.
Variabel Laten Indikator Alpha Interpretasi Confirmation CON1, CON2, CON3 .858 Baik Perceived Usefulness PU1, PU2, PU3, PU4 .930 Sangat Baik Perceived Ease of Use PE1, PE2, PE3, PE4 .910 Sangat Baik Perceived Security PS1, PS2, PS3 .957 Sangat Baik Social Influence SI1, SI2, SI3, SI4 .921 Sangat Baik Satisfaction ST1, ST2, ST3 .975 Sangat Baik Trust TR1, TR2, TR3 .980 Sangat Baik Continuance Intention CI1, CI2,CI3 .961 Sangat Baik 4 Tabel Analisis Reliabilitas.
Semua nilai Cronbach alpha jauh di atas tingkat yang dapat diterima yaitu 0,7, dengan hasil nilai Alpha terendah pada pada faktor Confirmation 0.858, dan hasil tertinggi pada faktor Trust 0.980 yaitu dengan demikian, uji reliabilitas konstruk berhasil dilalui tanpa menghilangkan salah satu variabel laten.
Dikarenakan terdapat satu variabel laten yang telah dihapus pada tahap factor anal- ysis ,  maka  terdapat  perubahan  model  teoritis  dari  yang  sebelumnya  diajukan.  Berikut adalah perubahan pada model teoritis setelah melewati tahap factor analysis dan reliability test .
Gambar 3. Model Teoritis yang Telah Dimodifikasi

## 3.4. Analisis SEM dan Model Teoritis
Struktur  utama  ECM  dimaksudkan  untuk  diidentifikasi  dan  digunakan  kembali. Model  teoritis  yang  dapat  dijelaskan  dalam  AMOS  ditunjukkan  pada  Gambar  4.Setiap variabel  yang  dijelaskan  dalam  model  teoritis  memiliki  kesalahan  yang  terkait  dengan setiap  parameter  kelompok  pengukuran.  Dalam  proses  penggambaran  model menggunakan AMOS, penamaan setiap item (nama variabel, nama indikator, error, dan distortion) wajib berbeda dan arah panah error hanya mengarah pada satu indikator saja.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Gambar 4. Model Teoritis pada Amos
Hasil analisis SEM menunjukkan direct effect dapat dilihat pada Gambar 5. Pengaruh langsung dalam model teoritis ini menunjukkan hasil yang tidak signifikan dan signifikan secara statistik. Pada statistical significance terdapat symbol-simbol, diantaranya yaitu “ * ” berarti 𝑝 ≤ 0,05, “ ** ” berarti 𝑝 ≤ 0,01, “ *** ” berarti 𝑝 ≤ 0,001  dan “ NS ” be- rarti 𝑝 > 0,05 atau not statistical significant . Sedangkan tanda “()”, nilai standardized effect terlebih dahulu, selanjutnya ditunjukkan nilai interpretasi magnitude dari standardized effect . Terdapat tiga tingkatan pada nilai interpretasi magnitude , diantaranya yaitu Small (S) un- tuk  nilai  magnitude  <  0,1,  Medium  (M)  untuk  nilai  magnitude  antara  0,1  dan  0,5,  dan Large (L) untuk nilai magnitude ≥ 0,5.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 158  of 161
Gambar 5 . Direct Effect Pada Model Teoritis
Pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa terdapat dua efek kausal yang disoroti secara statistik  tidak  signifikan,  yaitu Perceived  Usefulness  (PU) terhadap Continuance  Intention (CI) ,  dan Social  Influence  (SI) terhadap Continuance  Intention  (CI) .  Semua  efek  langsung lainnya secara statistik signifikan pada tingkat 0,01 atau kurang dengan ukuran sedang atau kecil.
Tabel 6. Data Statistik Model Teoritis.
Hipotesa Indikator Estimate SE CR P H1 CON->PU 0,366 0,071 5,14 *** H2 CON->ST 0,613 0,108 5,683 *** H3 PE->ST 0,436 0,103 4,228 *** H4 PU->ST 0,227 0,058 3,899 *** H5 PU->CI -0,085 0,055 -1,546 0,122 H6 PS->TR 0,828 0,063 13,188 *** H7 ST->CI 0,361 0,043 8,402 *** H8 TR->CI 0,36 0,032 11,202 *** H10 SI->CI 0,078 0,048 1,606 0,108
6 Tabel Data Statistik Model Teoritis.
Hanya 7 dari 9 hipotesis yang tersisa, yaitu H1 sampai H4, H6 sampai H7, dan H8, yang menunjukkan relevansi sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 6 di atas. 2 hipotesis lainnya, H5 dan H10, tidak menunjukkan signifikansi.
Tabel 7 menyajikan statistik Goodness-of-Fit terkait analisis SEM Model Teoritis pada gambar 4
Tabel 7. Fit Statistik Model Teoritis. N NC(χ2 / df) RMR GFI AGFI NFI IFI CFI RMSEA 406 647.409 / 309 = 2.095 0.076 0.894 0.870 0.946 0.971 0.971 0.052
7 Tabel Fit Statistik Model Teoritis.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Pada Tabel 7 menunjukkan angka Fit Statistik diatas 0,90 pada variabel NFI , IFI , dan CFI . Hal ini berarti sudah cukup bagus dan sesuai dengan model teoritis.

## 4. Pembahasan
Tabel 8 merangkum hipotesis yang didukung dan ditolak dari hasil semua proses, terdapat 7 hipotesis yang diterima dan 3 hipotesa yang ditolak.
Tabel 8. Hasil Hipotesis.
Hipotesis Hasil H1 CON -> PU Diterima H2 CON -> ST Diterima H3 PE -> ST Diterima H4 PU -> ST Diterima H5 PU -> CI Ditolak H6 PS -> TR Diterima H7 ST -> CI Diterima H8 TR -> CI Diterima H9 NE -> CI Ditolak, Proses Analisis Validitas H10 SI -> CI Ditolak
8 Tabel Hasil Hipotesis.
H1, H2, dan H4 merupakan hipotesa dari model ECM yang telah di teliti oleh banyak peneliti sebelumnya dengan hasil positif yang signifikan sesuai referensi yang ditunjukan pada  tabel  8.  Penelitian  ini  juga  menyimpulkan  hasil  yang  sama  dengan  penelitian sebelumnya.

## 5. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitian  pada  model  teoritis  dan  hipotesis yang  diajukan,  mengenai  faktor  apa  saja  yang  dapat  mempengaruhi  seorang  individu untuk  melanjutkan  kembali  menggunakan  aplikasi M-Payment ,  menunjukkan  terdapat tujuh hipotesis yang diterima dan tiga hipotesis yang ditolak.
Confirmation memiliki pengaruh langsung yang positif dan signifikan pada Perceived Usefulness . Confirmation, Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness , memberikan pengaruh yang  signifikan  terhadap Satisfaction . Perceived  Security ,  memiliki  pengaruh  langsung yang positif dan signifikan pada Trust . Satisfaction , dan Trust memberikan pengaruh yang signifikan  terhadap Continuance  Intention ,  diurutkan  dari  pengaruh  signifikan  yang terbesar.
Perceived Usefulness dan Social Influence tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap Continuance  Intention ,  diurutkan  dari  pengaruh  signifikan  yang  terkecil.  Se- dangkan Network Externalities, dihilangkan pada proses SEM , karena hasil dari faktor ana- lisis tidak  diskriminan.  Dengan  hasil  keseluruhan  dengan  faktor  yang  memiliki  nilai tertinggi yaitu Perceived Security to Trust .828***(.577L) , dan skor terendah adalah Perceived factor Usefulness to Continuance Intention -0.085NS(-0.68S) .
Dalam  upaya  mendalami  pemahaman  tentang  perilaku  pengguna  dalam penggunaan  aplikasi  M-Payment,  ada  beberapa  bidang  yang  dapat  menjadi  fokus penelitian selanjutnya. Pertama, mengkaji lebih dalam peran faktor-faktor konteks, sep- erti regulasi dan kebijakan terkait transaksi digital, dalam mempengaruhi niat melanjut- kan penggunaan aplikasi M-Payment . Kedua, melibatkan variasi demografis yang lebih luas dalam sampel penelitian, seperti usia, pendidikan, dan latar belakang budaya, untuk mendapatkan wawasan yang lebih holistik mengenai pengaruh faktor-faktor ini terhadap niat  melanjutkan  penggunaan.  Ketiga,  melibatkan  responden  dari  berbagai  lapisan masyarakat untuk mendapatkan pandangan yang lebih komprehensif.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Ucapan Terima Kasih: Kami ingin menyampaikan rasa terima kasih yang tulus atas kesempatan untuk menjalankan penelitian ini dan merangkum temuan dalam jurnal ini. Semoga penelitian ini menjadi langkah awal yang berarti menuju pemahaman yang lebih baik tentang perilaku konsumen dalam era digital yang terus berkembang.

## Referensi
[1] V. Kumar, N. Nim, and A. Sharma, “Driving growth of Mwallets in emerging markets: A retailer’s perspective,” J Acad Mark Sci, vol. 47, pp. 747 – 769, 2019.
[2]  N.  Singh,  N.  Sinha,  and F.  J. Liébana- Cabanillas, “Determining  factors  in the  adoption and recomme ndation  of mobile wallet services in India: Analysis of the effect of innovativeness, stress to use and social influence,” Int J Inf Manage, vol. 50, pp. 191 – 205, 2020.
[3] N. Singh, S. Srivastava, and N. Sinha, “Consumer preference and satisfaction of M -wallets: a study on North Indian consumers,” International Journal of Bank Marketing, 2017.
[4] A. Evandio, “Setahun Covid - 19, Indef: Dompet digital makin aktif diadopsi.,” https://teknologi.bisnis.com/, Mar. 02,  2021.  https://teknologi.bisnis.com/read/20210302/84/1362983/setahun-covid-19-indef-dompet-digital-makin- aktif-diadopsi (accessed Aug. 19, 2023).
[5] L.  Lisana,  “Factors  influencing  the  adoption  of  mobile  payment systems in  Indonesia,” International  Journal of Web Information Systems, vol. 17, no. 3, 2020, doi: 10.1108/IJWIS-01-2021-0004.
[6] L. Lisana, “Understanding the key drivers in using mobile payment among Generation Z,” Journal of Science and Technology Policy Management, 2022, doi: 10.1108/JSTPM-08-2021-0118.
[7] Lisana and Y. D. Handarkho, “ Social aspect versus service quality in trust formation toward mobile payment adop- tion: a case study of Indonesia,” Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 2022, doi: 10.1108/APJML-10-2021- 0774.
[8]  A.  Bhattacherjee ,  “Understanding  information  systems  continuance:  An  expectation - confirmation  model,” MIS quarterly, pp. 351 – 370, 2001.
[9] F. B. Franque, T. Oliveira, and C. Tam, “Understanding the factors of mobile payment continuance intention: em- pirical test in an Afr ican context,” Heliyon, vol. 7, no. 8, p. e07807, 2021.
[10]  N. A. Abdul-Halim, A. Vafaei- Zadeh, H. Hanifah, A. P. Teoh, and K. Nawaser, “Understanding the determinants of  e- wallet  continuance  usage  intention  in  Malaysia,” Qual Quant,  vol. 56,  no.  5,  pp. 3413 – 3439,  Oct. 2022,  doi: 10.1007/s11135-021-01276-7.
[11] W. Puriwat and S. Tripopsakul, “Explaining an adoption and continuance intention to use contactless payment technologies: during the COVID- 19 pandemic,” Emerging Science Journal, vol. 5, no. 1, pp. 85 – 95, 2021.
[12]  C.-L. Hsu and J. C.- C. Lin, “What drives purchase intention for paid mobile apps?– An expectation confirmation model with perceived value,” Electron Commer Res Appl, vol. 14, no. 1, pp. 46 – 57, 2015.
[13] A.  Bhattacherjee,  “An empirical analysis  of the  antecedents of  electronic  commerce  service  continuance,” Decis Support Syst, vol. 32, no. 2, pp. 201 – 214, 2001.
[14] R. L. Oliver, “A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions,” Journal of market- ing research, vol. 17, no. 4, pp. 460 – 469, 1980.
[15] R. A. Spreng, S. B. MacKenzie, and R. W. Olshavsky, “A reexamination of the determinants of consumer satisfac- tion,” J Mark, vol. 60, no. 3, pp. 15 – 32, 1996.
[16]  M.- C. Lee, “Explaining and predicting users’ contin uance intention toward e-learning: An extension of the expec- tation –confirmation model,” Comput Educ, vol. 54, no. 2, pp. 506 – 516, 2010.
[17]  K. A. A. Sleiman et al. , “The Factors of Continuance Intention to Use Mobile Payments in Sudan,” Sage Open, vol. 12, no. 3, p. 21582440221114332, 2022.
[18] S. Singh and others, “An integrated model combining ECM and UTAUT to explain users’ post -adoption behaviour towards mobile payment systems,” Australasian Journal of Information Systems, vol. 24, 2020.
[19] A. Kumar, A. Adlakaha, and K. Mukherjee, “The effect of perceived security and grievance redressal on continu- ance intention to use M- wallets in a developing country,” International Journal of Bank Marketing, vol. 36, no. 7, pp. 1170 – 1189, 2018.
[20]  A.  Pal ,  T.  Herath,  R.  De’,  and  H.  R.  Rao,  “Contextual  facilitators  and  barriers  influencing  the  continued  use  of mobile payment services in a developing country: insights from adopters in India,” Inf Technol Dev, vol. 26, no. 2, pp. 394 – 420, 2020.
[21]  C. S. Lin , S. Wu, and R. J. Tsai, “Integrating perceived playfulness into expectation -confirmation model for web portal context,” Information & management, vol. 42, no. 5, pp. 683 – 693, 2005.
[22] F. D. Davis, R. P. Bagozzi, and P. R. Warshaw, “User acceptance of co mputer technology: A comparison of two theoretical models,” Manage Sci, vol. 35, no. 8, pp. 982 – 1003, 1989.
[23] Rahab and F. Dwi, “INFORMATION TECHNOLOGY CONTINUANCE MODEL DAN KEPERCAYAAN DALAM KONTEK KEBERLANGSUNGAN PEMANFAATAN LAYANAN SMS BANKING Feby D wi Sutianto,” 2015.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
[24] T. Apanasevic, J. Markendahl, and N. Arvidsson, “Stakeholders’ expectations of mobile payment in retail: lessons from Sweden,” International Journal of Bank Marketing, 2016.
[25] M. Merhi, K. Hone, and A. Tarhini, “A cross -cultural study of the intention to use mobile banking between Leba- nese and British consumers: Extending UTAUT2 with security, privacy and trust,” Technol Soc, vol. 59, p. 101151, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2019.101151.
[26]  A. Ahmad and H. A. Al- Zu’bi, “E -banking functionality and outcomes of customer satisfaction: an empirical in- vestigation,” Int J Mark Stud, vol. 3, no. 1, pp. 50 – 65, 2011.
[27] B. Jin and J. Y. Park, “The moderating effect of online purchase experience on the evaluation of onlin e store attrib- utes and the subsequent impact on market response outcomes,” ACR North American Advances, 2006.
[28] J. Lee, M. H. Ryu, and D. Lee, “A study on the reciprocal relationship between user perception and retailer percep- tion on platform- based mobile payment service,” Journal of Retailing and Consumer Services, vol. 48, pp. 7 – 15, 2019.
[29]  H. Qasim and E. Abu- Shanab, “Drivers of mobile payment acceptance: The impact of network externalities,” In- formation Systems Frontiers, vol. 18, pp. 1021 – 1034, 2016.
[30] F. O. Okocha and V. Awele Adibi, “Mobile banking adoption by business executives in Nigeria,” African Journal of Science, Technology, Innovation and Development, vol. 12, no. 7, pp. 847 – 854, 2020.
[31] H. T. N. Ly, N. V. Khuong, and T. H. Son, “Determinants affect mobile wallet continuous usage in Covid 19 pan- demic: Evidence from Vietnam,” Cogent Business & Management, vol. 9, no. 1, p. 2041792, 2022.
[32] G. D. Israel, “Determining Sample Size 1 The Level Of Precision,” 1992.
[33]  H. R. Bernard, Social research methods: Qualitative and quantitative approaches. Sage, 2013.
[34]  D. George, SPSS for windows step by step: A simple study guide and reference, 17.0 update, 10/e. Pearson Educa- tion India, 2011.
[35] R. B. Kline, “Principles and Practice of Structural Equation Modeling (Fourth; TD Little, Ed.).” New York (UK): The Guilford Press, 2016.
[36]  D. Straub an d D. Gefen, “Validation Guidelines for IS Positivist Research,” Communications of the Association for Information Systems, vol. 13, 2004, doi: 10.17705/1cais.01324.
[37]  N. J. Salkind, Encyclopedia of research design, vol. 1. sage, 2010.
[38]  D. George and M. Mallery, “Using SPSS for Windows step by step: a simple guide and reference,” 2003.