ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 – 57 DOI: 10.26805/jmkli.v4i1.91
J-MKLI Vol. 4, No. 1, April 2020, pp: 44 - 57
Jurnal Manajemen dan Kearifan Lokal Indonesia
https://journal.apmai.org/v2/index.php/jmkli

## FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  NIAT  GENERASI  Z UNTUK  MENGGUNAKAN  KEMBALI  APLIKASI  TRANSPORTASI DARING
Norrahmiati 1  , Khaiyatul Anwar 2 , Ernawati 3
1,2,3 Fakultas Ekonomi, Universitas Achmad Yani, Banjarmasin, Kalsel, Indonesia

## Info Artikel
________________ Sejarah Artikel: Diterima 2020-04-02 Disetujui 2020-04-26 Dipublikasikan 2020-04-30 ________________ Keywords: Generasi Z, technology accaptance model,
diffusion of innovation theory, pengaruh sosial, niat menggunakan kembali ____________________

## Abstrak
___________________________________________________________________ Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi niat generasi z untuk menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring.  Dengan  menerapkan  konsep  integrasi dari  model  penerimaan  teknologi  dan  teori  difusi  inovasi,  penelitian  ini  meneliti  faktor- faktor dari kedua model terhadap adopsi generasi Z. Variabel tambahan pengaruh sosial juga diteliti  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  luas  terhadap  niat  menggunakan  kembali aplikasi  transportasi  daring.  Sebanyak  280  responden  yang  merupakan  generasi  Z berpartisipasi dalam penelitian ini  dengan cara mengisi kuesioner. Data kemudian di analis dengan analisis PLS menggunakan aplikasi SmartPLS 3.0. Hasil temuan menunjukkan jika faktor-faktor y ang di uji dalam penelitian ini yaitu persepsi kemudahan penggunaan, persepsi manfaat,  kompatibilitas  dan  pengaruh  sosial  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  niat menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring.  Hasil  penelitian  ini  berkontribusi  pada literatur sharing economy yang berfokus pada generasi Z.

## Abstract
___________________________________________________________________ This  study  analyzes  what  factors  influence  the  generation's  intention  to  use  bold transportation  applications.  By  asking  for  the  concept  of  innovation  from  the  technology acceptance  model  and  diffusion  theory, this  study  examines  the  factors  of  both  models  for the  adoption  of  generation  Z.  Additional  variables  of  social  assistance  also  need  to  get broader results towards the purpose of using bold transportation applications. A total of 280 respondents who are generation Z need in this study by filling out a questionnaire. The data is then analyzed by PLS analysis using the SmartPLS 3.0 application. The results of research on  the  factors  that  influence  the  trials  in  this  study  are  perceived  ease  of  use,  perceived usefulness, compatibility and social importance to the purpose of reusing bold transportation applications.  The  results  of  this  study  contribute  to  the  successful  sharing  of  economic literature in Generation Z.
 Korespondensi : norrahmi16@gmail.com

## PENDAHULUAN
Seiring perkembangan teknologi informasi di era digital, gaya hidup masyarakat menjadi  berubah.  Masyarakat  selalu  ingin  praktis  dalam  kegiatan  sehari-harinya  dan
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
lebih  selektif  dalam  memilih  produk  atau  jasa  yang  diinginkan.  Hal  tersebut  diikuti dengan  adanya  berbagai  penyedia  layanan online atau  dalam  jaringan  (daring)  yang membantu  masyarakat  dalam  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari,  salah  satunya  adalah transportasi  daring.  Transportasi  daring  merupakan  aplikasi  seluler  yang  menyediakan layanan  daring  kepada  pengguna  dengan  menghubungkan  pengendara  dan  pelanggan (Hall,  Kendrick,  &  Nosko,  2015).  Transportasi  daring  menjadi  salah  satu  bisnis  yang berkembang  pesat  saat  ini.  Baru-baru  ini  terdapat  peningkatan  adopsi  dari  transportasi daring  oleh  konsumen.  Hasil  survei  Alvara  Research  Hasanudin  Ali  terhadap  generasi millennial  menyebutkan  bahwa  32%  responden  tergolong  “ heavy  users ”,  yaitu menggunakan  aplikasi  transportasi  daring  lebih  dari  satu  kali  dalam  seminggu (Movanita, 2019). Bisnis transportasi daring ini memudahkan calon pelanggannya untuk memesan  jasa  transportasi  dengan  tarif  yang  lebih  murah.  Presiden  Indonesia  Joko Widodo  mengatakan,  “transportasi  daring  merupakan  salah  satu  produk  dari perkembangan  teknologi  informasi  yang  tidak  bisa  kita  hindari”  (Ihsanuddin,  2017). Transportasi daring sudah mulai dikenal dan diterima oleh masyarakat di Indonesia dan juga  dipandang  bermanfaat  bagi  masyarakat.  Sebanyak  95%  pelanggan  merasa  aman ketika menggunakan transportasi umum berbasis aplikasi daring (Pratama, 2019).
Selain  itu,  layanan  berbasis  teknologi  ini  cenderung  mempengaruhi  berbagai kelompok  secara  berbeda  seperti  generasi  X,  Y,  Z  (Morris  &  Venkatesh,  2000). Penelitian  sebelumnya  menemukan  bahwa  kelompok  usia  memengaruhi  penerimaan teknologi informasi (TI) individu (Morris & Venkatesh, 2000), kemampuan pemrosesan informasi (Sharit & Czaja, 1994); dan kelompok usia (gen X, Y, dan Z) adalah penentu terbesar  penggunaan  teknologi  dan  penerimaannya  (Mcfarland,  2001).  Kelompok generasi memiliki nilai, preferensi, dan perilaku pembelian (Parment, 2013). Ini menjadi hal  yang  penting  bagi  pemasar  untuk  memahami  perbedaan  tersebut  dan  menawarkan produk dan layanan yang sesuai.
Di Indonesia sendiri Internet secara resmi di komersial pada tahun 1994. Hal ini kemudian  menyebabkan  peneliti  mulai  melihat  pada  generasi  yang  lebih  muda  yaitu generasi  Z.  Generasi  ini  lahir  antara  tahun  1995–2010  (Francis  &  Hoefel,  2018). Generasi  ini  akrab  dengan  teknologi  sejak  lahir.  Generasi  Z  memiliki  perilaku  yang berbeda  daripada  generasi  sebelumnya,  bahkan  pada  usia  yang  paling  muda  dalam generasi  ini  memiliki  dampak  yang  besar  pada  keputusan  pembelian  dikarenakan generasi  ini  lahir  dan  tumbuh  pada  era  digital. Menurut  Hellen  Katherina  dari  Nielsen Indonesia,  Generasi  Z  adalah  masa  depan  (Nielsen,  2016).  Keakraban  generasi  ini terhadap teknologi akan membuat masa depan sektor industri akan menjadi lebih maju dan berkembang di tangan mereka. Dengan demikian penting  bagi pemasar atau pelaku bisnis memahami perilaku mereka agar dapat membangun hubungan bisnis.
Generasi Z dalam perkembangan di Indonesia juga memberikan kontribusi yang besar  terutama  pada  sektor  transportasi  daring.  Generasi  ini  menyumbang  sekitar  56% dari  keseluruhan  generasi,  yang  diikuti  oleh  generasi  Y,  generasi  X  dan baby  boomer dalam  penggunaan  terhadap  aplikasi  transportasi  daring.  Hasanudin  yang  merupakan pendiri  Alvara  Research  Hasanudin  Ali  mengatakan  jika  semakin  muda  usia,  maka semakin  cenderung  mereka  menggunakan  aplikasi  transportasi  daring  (Sindonews, 2019). Hal tersebut mengindikasikan jika generasi Z memiliki dampak yang lebih besar pada  penggunaan  aplikasi  transportasi  ini.  Konsumen  yang  memilih  menggunakan transportasi ini dikarenakan rasa aman dan nyaman dikarenakan berbasis aplikasi yang dapat  mengetahui  identitas  pengemudinya  dan  dapat  dilacak  (Paskalis,  2018).  Dengan demikian  studi  ini  memfokuskan  untuk  meneliti  pada  generasi  Z  untuk  mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya.
Studi ini menggunakan  kombinasi  model dari model penerimaan teknologi dan difusi  teori  inovasi  untuk  mempelajari  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  niat generasi  Z  untuk  menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring  di  Indonesia. Mengintegrasikan kedua teori tidak hanya dapat menjelaskan persepsi umum konsumen tentang  niat  menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring  (dengan  menggunakan
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
model  penerimaan  teknologi)  tetapi  juga  menspesifik  karakteristik  yang  menarik  niat generasi Z untuk menggunakan kembali aplikasi  tersebut (dengan menggunakan  difusi inovasi  teori).  Model  penerimaan  teknologi  merupakan  teori  yang  paling  berpengaruh dan banyak digunakan untuk menjelaskan penerimaan individu atas informasi teknologi (Lee,  Hsieh,  &  Hsu,  2011). Beberapa  studi  sebelumnya  secara  umum  menggunakan model ini untuk meneliti pengguna dalam mengadopsi suatu teknologi, namun beberapa studi  juga  merekomendasikan  untuk  menggabungkan  dengan  teori  lain  terutama  difusi inovasi  teori  untuk  lebih  lanjut  mempelajari  perubahan  yang  cepat  pada  teknologi informasi  dan  untuk  mendapatkan  penjelasan  yang  lebih  baik  (Hardgrave,  Davis,  & Riemenschneider,  2003). Difusi  inovasi  teori  merupakan  teori  sosial  dan  psikologis yang  sangat  luas  bertujuan  untuk  membantu  memprediksi  bagaimana  orang-orang membuat  keputusan  untuk  mengadopsi  inovasi  baru  dengan  menemukan  pola  adopsi mereka dan memahami strukturnya (Rogers, 1995; Rogers & Shoemaker, 1983).
Rogers  (2002)  menggambarkan  difusi  sebagai  proses  sosial  yang  menyebarkan inovasi oleh seseorang yang membagikannya dengan orang lain mengenai adopsi suatu inovasi. Dengan demikian, adopsi suatu inovasi tidak dapat sepenuhnya dipahami tanpa mempertimbangkan sistem sosial. Namun, karakteristik inovasi difusi inovasi teori tidak mempertimbangkan  pengaruh  potensial  dari  faktor  sosial  apa  pun. Faktor  sosial dianggap  sangat  penting  saat  menjelaskan  adopsi  teknologi  individu  (Sarker  &  Wells, 2003). Oleh karena itu penelitian ini menambahkan faktor pengaruh sosial pada model. Dengan  demikian  penelitian  ini  mencoba  untuk  mengisi  gap  penelitian  dengan menggunakan  model  penerimaan  teknologi,  difusi  inovasi  teori  dan  pengaruh  sosial untuk  meneliti  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  menggunakan  kembali  aplikasi transportasi daring dalam perspektif konsumen generasi Z dan bagaimana implikasinya terhadap perusahaan penyedia transportasi daring.

## KAJIAN TEORI Generasi Z
Anggota  generasi  Z  merupakan  seseorang  yang  lahir  dari  tahun  1995  hingga 2010. Generasi Z adalah penduduk digital asli dari masa muda, mereka telah terpapar ke internet, ke jaringan sosial, dan ke sistem seluler (Francis & Hoefel, 2018). Generasi ini juga  disebut  sebagai Children  of  Internet,  Digital  Generation,  Digital  Natives  87F ****, Generasi Media, Generasi .com, iGen 8F ***** (Levickaitė, 2010). Beberapa ciri khas dari generasi Z antara lain ketergantungan, kebebasan, individualisme, kecanduan teknologi  dan kecepatan. Mungkin karakteristik yang paling menentukan  dari generasi ini  adalah  penggunaan  teknologi.  Anggota  generasi  Z  ditandai  dengan  penggunaan internet mereka, karena itu adalah bagian dari kehidupan mereka, pendidikan, dan cara bersosialisasi mereka. Bahkan, mereka adalah penduduk asli digital sejati pertama. Hal ini dikarenakan generasi ini dari lahir sudah akrab dengan teknologi. Dengan demikian Berkup  (2014)  menyatakan  jika  generasi  ini  penting  untuk  masa  depan.  Hidup  di  era jejaring  sosial  dan  perangkat  seluler  membuat  generasi  Z  lebih  rentan  untuk  terlibat dalam  interaksi  sosial  dan  menciptakan  pengalaman  di  dunia  virtual  daripada  generasi sebelumnya (Skinner, Sarpong, & White, 2018).
Generasi  Z  yang  dapat  disebut  sebagai  pecandu  teknologi  internet,  memainkan game berbasis internet, bersosialisasi di lingkungan internet, melakukan aktivitas online 7  jam  dalam  sehari,  mendapatkan  informasi  dari  internet  dan  terus  berbagi  sesuatu  di internet (Berkup, 2014). Anggota generasi ini mengakses segala jenis informasi tentang internet  yang  mereka  butuhkan  yang  menjadikan  mereka  sebagai  generasi  yang  paling terhubung  di  internet  yang  pernah  lahir.  Generasi  ini  menganggap  segala  sesuatu  di dunia  dan  dapat  dilakukan  semuanya  berkat  peralatan  atau  teknologi  mereka  (Berkup, 2014).  Kemandirian  mereka  tinggi.  Mereka  cenderung  efisien  dan  inovatif.  Dengan demikian  generasi  Z  sangat  penting  diteliti  dikarenakan  adopsi  mereka  terhadap
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
teknologi  sangat  tinggi.  Sangat  penting  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi mereka dalam niat menggunakan kembali aplikasi transportasi daring.

## Model Penerimaan Teknologi
Model  penerimaan  teknologi  diusulkan  oleh  Davis et  al .  (1989).  Model  ini menggunakan  hubungan  sebab  akibat  antara  perilaku  sikap  keyakinan  untuk menjelaskan dan memprediksi penerimaan teknologi baru di antara pengguna potensial. Model  penerimaan  teknologi  memperkenalkan  dua  faktor  utama,  yaitu  persepsi kemudahan  penggunaan  dan  persepsi  manfaat  (Marangunić  &  Granić,  2015).  Persepsi manfaat  mencerminkan  sejauh  mana  individu  berpikir  bahwa  menggunakan  sistem teknis tertentu akan meningkatkan kinerja kerja mereka (Min, So, & Jeong, 2019). Hal ini  mengindikasikan  jika  manfaat  yang  diberikan  oleh  suatu  teknologi  seperti  salah satunya aplikasi transportasi daring akan meningkatkan kinerja kerja penggunanya, hal ini  yang  disebabkan  dari  tujuan  diciptakan  teknologi  itu  sendiri  untuk  memudahkan pekerjaan.  Sementara  persepsi  kemudahan  penggunaan  didefinisikan  sebagai kemudahan  melakukan    pekerjaan    dengan    bantuan    teknologi    yang  semakin berkembang  dan  disesuaikan  dengan  keperluan  masyarakat  (Sulaiman,  Abidin,  & Suharno,  2019).  Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  akan  semakin  mudahnya pekerjaan  seseorang  dengan  memanfaatkan  teknologi.  Definisi  niat  menggunakan kembali  disini  merupakan  adaptasi  dari  definisi  niat  beli  kembali  yang  didefinisikan sebagai  seberapa  besar  seseorang  berniat  untuk  melakukan  pembelian  kembali setidaknya  sekali  menggunakan  layanan  aplikasi  transportasi  daring  (Kahar,  Wardi,  & Patrisia, 2019).
Persepsi  kegunaan  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan  dianggap  sebagai  dua faktor utama yang mempengaruhi niat \ menggunakan teknologi baru (Min et al ., 2019). Studi sebelumnya meneliti tentang niat perilaku untuk menggunakan web belajar online (Chang & Tung, 2008), dan menemukan bahwa persepsi kegunaan, persepsi kemudahan penggunaan  adalah  faktor  penting  bagi  niat  perilaku  siswa  untuk  menggunakan  situs web kursus pembelajaran online. Untuk membentuk menggunakan suatu teknologi perlu untuk  meningkatkan  tingkat  persepsi  kemudahan  penggunaan  serta  persepsi  manfaat (Li, et  al. ,  2019).  Akar  &  Mardikyan  (2014)  meneliti  faktor  model  penerimaan teknologi  pada  niat  perilaku  menggunakan  media  sosial,  menemukan  jika  faktor persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi manfaat memiliki  pengaruh positif pada niat  untuk  menggunakan  media  sosial.  Selain  itu,  Rachbini et  al .  (2019)  meneliti mengenai faktor model penerimaan teknologi pada e-commerce mobile menemukan jika terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  persepsi  kemudahan  dan  persepsi  manfaat terhadap  niat  beli  kembali.  Dengan  demikian,  faktor  persepsi  kemudahan  penggunaan dan  persepsi  manfaat  merupakan  faktor  penting  dalam  menentukan  niat  menggunakan kembali suatu teknologi. Atas dasar ini, penelitian ini mengusulkan hipotesis berikut.
H1  : Persepsi  kemudahan  penggunaan  berhubungan  signifikan  dengan  persepsi manfaat
H2  : Persepsi  kemudahan  penggunaan  berhubungan  signifikan  dengan  niat menggunakan kembali aplikasi transportasi daring.
H3  : Persepsi  manfaat  berhubungan  signifikan  dengan  niat  menggunakan  kembali aplikasi transportasi daring.

## Difusi Inovasi Teori
Difusi inovasi teori dapat dianggap sebagai salah satu teori paling populer yang mencoba  mengeksplorasi faktor-faktor  yang  mempengaruhi  individu  untuk menggunakan  inovasi  atau  teknologi  baru.  Difusi  inovasi  teori  merupakan  teori  sosial dan  psikologis  yang  sangat  luas  bertujuan  untuk  membantu  memprediksi  bagaimana orang  orang  membuat  keputusan  untuk  menggunakan  inovasi  baru  (Rogers,  1995;
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
Rogers  &  Shoemaker,  1983).  Rogers  mendefinisikan  difusi  sebagai  adopsi  inovasi "seiring  waktu  dengan  sistem  sosial  yang  diberikan",  sebagai  akibatnya  proses  difusi menghasilkan  penerimaan  atau  penetrasi  ide,  perilaku,  atau  inovasi  fisik  baru.  Difusi inovasi  teori  dapat  membantu  menjelaskan  proses  keputusan  inovasi  dan  untuk memeriksa  kekhawatiran  yang  dimiliki  pengguna  dalam  hal  mengadopsi  inovasi  baru; oleh  karena  itu,  digunakan  sebagai  landasan  teoritis  untuk  model  penelitian  penelitian ini.
Penelitian  sebelumnya  menemukan  jika  dari  lima  karakteristik  dari  difusi inovasi  teori  (keunggulan  relatif,  kompleksitas,  kompatibilitas,  kemampuan  uji  coba, dan daya pengamatan),  hanya tiga karakteristik (keunggulan relatif, kompatibilitas dan kompleksitas) yang secara konsisten terkait dengan adopsi inovasi (Tornatzky & Klein, 1982).  Juga,  studi  sebelumnya  telah  menemukan  bahwa  konstruk  keunggulan  relatif dalam  difusi  inovasi  teori  mirip  dengan  persepsi  manfaat  dalam  model  penerimaan teknologi, dan konstruk kompleksitas dalam difusi inovasi teori serupa dengan persepsi kemudahan  penggunaan  chang  2008.  Dengan  demikian  kami  memasukkan kompatibilitas  sebagai  karakteristik  difusi  inovasi  teori  dalam  model  penerimaan teknlogi.
Kompatibilitas  mengacu  pada  sejauh  mana  suatu  layanan  dianggap  konsisten dengan  nilai-nilai  yang  ada,  keyakinan,  kebiasaan,  dan  pengalaman  sekarang  dan sebelumnya (Rogers, 1995). Kompatibilitas memainkan peran penting dalam memeriksa cara  pengalaman  pengguna  sebelumnya  dengan  teknologi  serupa  yang  dapat mempengaruhi  niat  perilaku.  Tornatzky  &  Klein  (1982)  menemukan  bahwa  inovasi lebih  mungkin  diadopsi  ketika  itu  kompatibel  dengan  tanggung  jawab  pekerjaan  dan sistem  nilai  pengguna.  Studi  sebelumnya  (Chang  &  Tung,  2008;  Wu  &  Wang,  2005) menemukan  kompatibilitas  memiliki  efek  langsung  pada  persepsi  manfaat  dan  niat untuk  menggunakan  suatu  teknologi  setelah  menggabungkan  model  penerimaan teknologi  dan  difusi  inovasi  teori.  Wu  &  Wang  (2005)  juga  menyimpulkan  jika kompatibilitas  yang  dipersepsikan  lebih  tinggi  akan  menghasilkan  niat  penggunaan yang  lebih  tinggi.  Berdasarkan  temuan  tersebut,  penelitian  ini  menyimpulkan  jika kompatibilitas  dapat  menjadi  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  niat  menggunakan kembali  layanan  di  aplikasi  transportasi  daring.  Dengan  demikian,  penelitian  ini berhipotesis bahwa:
H4 : Kompatibilitas berhubungan signifikan dengan persepsi manfaat.
H5 : Kompatibilitas  berhubungan  signifikan  dengan  niat  menggunakan  kembali aplikasi transportasi daring.

## Pengaruh Sosial
Dalam  teori  difusi,  Rogers  (2002)  menggambarkan  difusi  sebagai  proses  sosial yang  menyebarkan  inovasi  oleh  seseorang  yang  membagikannya  dengan  orang  lain mengenai  adopsi  suatu  inovasi. Dengan  demikian,  adopsi  suatu  inovasi  tidak  dapat sepenuhnya  dipahami  tanpa  mempertimbangkan  sistem  sosial.  Faktor  sosial  dianggap sangat penting saat menjelaskan adopsi teknologi individu (Sarker & Wells, 2003). Oleh karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  selain  karakteristik  dari  model  penerimaan  teknologi dan  difusi  inovasi  teori,  kami  memasukkan  pengaruh  sosial  untuk  lebih  memahami perilaku  adopsi  generasi  Z  terhadap  aplikasi  transportasi  daring.  Pengaruh  sosial didefinisikan  sejauh  mana  anggota  kelompok  referensi  mempengaruhi  perilaku  satu sama  lain  (Kelman,  1958). Dampak  dari  pengaruh  orang  lain  sangat  penting  dalam proses keputusan adopsi karena orang-orang mempertimbangkan konteks sosial mereka ketika memposisikan sikap mereka, perilaku, dan keyakinan (Salancik & Pfeffer, 1978), dan  juga  mengurangi  ketidakpastian  dan  memberikan  peluang  bagi  perorangan  untuk memiliki  pengaruh  sosial  informasional  dan  normatif  (Lu,  Yao,  &  Yu,  2005). Dengan demikian,  pengaruh  sosial  telah  diakui  sebagai  faktor  penting  dalam  literatur  difusi inovasi sebelumnya (Cooper & Zmud, 1990). Dalam penelitian ini, kami berfokus pada
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
kelompok  sosial  yang  dekat  dengan  konsumen  generasi  Z  dalam  mengadopsi  aplikasi transportasi  daring  seperti  teman,  anggota  keluarga,  dan  koneksi  lain  yang  masih memiliki  hubungan  dengan  konsumen.  Dengan  demikian,  konsumen  mengevaluasi suatu  inovasi  dengan  melihat  dan  belajar  dari  orang  lain  menggunakan  inovasi  dan memutuskan  apakah  inovasi  tersebut  layak  untuk  diadopsi  (Young,  2009).  Dengan demikian,  pengaruh sosial  influence sangat  penting  untuk  meneliti  adopsi  konsumen terhadap  suatu  inovasi.  Penelitian  Lai  (2017)  menunjukkan  bahwa  pengaruh  sosial memainkan  peran  penting  dalam  adopsi  rekam  medis  elektronik.  Lai  (2017)  juga menyatakan  jika  pengaruh  sosial  cenderung  berdampak  pada  niat  untuk  menggunakan alat  rekam  medis  elektronik.  Penelitian  lain  dari  Butcher  et  al.  (2002)  yang  meneliti pengaruh  sosial  terhadap  niat  beli  kembali  di  beberapa  UMKM  dengan  menggunakan faktor  kenyamanan  dan  nilai  sebagai  anteseden  pengaruh  sosial.  Temuannya menunjukkan  jika  faktor-faktor  tersebut  mempengaruhi  niat  beli  kembali  secara signifikan. Dengan demikian kami mengusulkan hipotesis sebagai berikut:
H6 : Pengaruh  sosial  berhubungan  signifikan  dengan  niat  menggunakan  kembali aplikasi transportasi daring.

## METODE PENELITIAN
Studi  ini  berfokus  pada  responden  yang  menggunakan  aplikasi  transportasi daring.  Studi  ini  meneliti  pengguna  aplikasi  transportasi  daring  yang  merupakan generasi  Z di  Indonesia.  Penelitian ini tidak membatasi wilayah atau  lokasi  penelitian, karena  kuesioner  disebarkan  secara  daring  melalui  beberapa  jaringan  media  sosial seperti  Instagram,  Facebook,  Whatsapp  dan  Twitter.  Kuesioner  menggunakan  skala Likert 5 poin  dari 1  (sangat  tidak setuju) hingga  5 (sangat  setuju)  (Likert, 1934).  Item diadopsi  dari  penelitian  sebelumnya,  persepsi  kemudahan  penggunaan  dan  persepsi manfaat  diukur  melalui  skala  yang  diadopsi  dari  penelitian  Wu  (2005).  kompatibilitas dan pengaruh sosial diukur melalui skala dari penelitian Min, So and Jeong (2019). Niat untuk menggunakan kembali item pengukuran dari (Chang & Tung, 2008). Skala yang diusulkan  (Chang  &  Tung,  2008)  digunakan  untuk  mengukur  niat  perilaku menggunakan  aplikasi  transportasi  daring.  Sampel  dipilih  menggunakan  teknik nonprobability  sampling  dengan  teknik purposive  sampling .  Kuesioner  awalnya dikembangkan  dalam  bahasa  Inggris  dan  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  Indonesia. Analisis  kuantitatif  didasarkan  pada  kuesioner  daring  yang  dilakukan  di  Indonesia. Responden  merupakan  generasi  Z  yang  pernah  menggunakan  layanan  aplikasi transpotasi daring setidaknya sekali dan berumur minimal 17 tahun, hal ini dikarenakan kami menganggap  responden dengan usia dibawah 17 tahun belum  dapat memberikan pendapat  dengan  baik.  Untuk  memastikan  validitas,  kuesioner  dengan  karakteristik berikut  dihapus:  jawaban  tidak  lengkap  dan  jawaban  yang  sama  untuk  semua pertanyaan  (Luo  &  Ye,  2019).  Sebanyak  280  kuesioner  yang  valid  dikumpulkan kembali.  Penelitian  ini  menggunakan  PLS  sebagai  metode  penelitian  dan  perangkat lunak  SmartPLS  untuk  analisis  data  (Ringle,  Wende,  &  Becker,  2015).  SmartPLS adalah  alat  yang  tepat  yang  sering  digunakan  dalam  e-commerce,  media  sosial  dan perdagangan sosial (Hajli, Lin, Featherman, & Wang, 2014).

## HASIL
Tabel  1  menunjukkan  karakteristik  responden  dalam  penelitian  ini.  Wanita mendominasi  keseluruhan  jumlah  responden  dalam  penelitian  ini  dengan  presentase 72.1%  atau  berjumlah  sebanyak  202  orang,  sedangkan  sisanya  yaitu  78  orang merupakan  pria.  Generasi  Z  pada  penelitian  ini  berkisar  pada  umur  produktif  yaitu antara  umur  17-25,  dengan  umur  pada  rentang  23-25  memiliki  jumlah  yang mendominasi  pada  penelitian  ini  yaitu  sebanyak  55.7%  yang  kemudian  diikuti  di rentang  umur  17-19  sebanyak  19.2%  dan  sisanya  rentang  umur  20-22  sebanyak  2.5%. Responden  dengan  profesi  sebagai  Mahasiswa  memiliki  jumlah  terbanyak  pada
Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
penelitian  ini,  yaitu  sebanyak  55.7%,  yang  selanjutnya  adalah  sebagai  murid  SMA sebanyak  32.5%  dan  lainnya  sebanyak  11.7%.  Aplikasi  Gojek  menjadi  aplikasi  yang banyak  dipilih  oleh  responden  penelitian  ini  dengan  presentase  sebanyak  61.7%,  yang kemudian disusul oleh Grab sebesar 30.7%, dan lainnya sebesar 7.5%.
Tabel 1. karakteristik Responden Profil Demografi N % Jenis Kelamin Pria 78 27.8 Wanita 202 72.1 Total 280 100 Umur 17–19 54 19.2 20–22 70 2.5 23–25 156 55.7 Total 280 100 Pendidikan SMA 91 32.5 Sarjana 156 55.7 Lainnya 33 11.7 Total 280 100 Aplikasi Transportasi Daring Gojek 173 61.7 Grab 107 38.3 Total 280 100
Untuk  mengkonfirmasi  kesesuaian  model  pengukuran,  langkah-langkah reliabilitas  dan  validitas  diterapkan  (Tabel  2  dan  Tabel  3).  Reliabilitas  diperiksa menggunakan  reliabilitas  komposit  (CR)  dan  Cronbach's  Alpha  (CA).  Nilai  ambang untuk  CR  adalah  0,70  agar  tercapai  (Hair,  Hult,  Ringle,  &  Sarstedt,  2014).  Validitas diuji  melalui validitas  konvergen dan diskriminan. Varians rata-rata diekstraksi  (AVE) adalah kriteria untuk mengukur validitas konvergen dan harus lebih dari 0,50   (Hair et al ., 2017). Validitas diskriminan dinilai dengan outer loading (Hair et al ., 2014) dengan nilai outer loading> 0.7.  (Chin, 1998) dan kriteria Fornell-Larcker (Fornell & Larcker, 1981). Hasilnya menunjukkan bahwa ada validitas diskriminan yang dapat diterima.
Tabel 2. Hasil uji validitas dan reliabilitas
Construct Items Factor Loading AVE CR  Cronbach’s Alpha Persepsi kemudahan penggunaan Aplikasi transportasi daring mudah dipelajari 0.830 0.781  0.912 0.873 Mudah menemukan transportasi apa yang saya inginkan melalui aplikasi transportasi daring 0.841 Mudah untuk menjadi terampil dalam menggunakan aplikasi transportasi daring 0.857 Aplikasi transportasi daring mudah digunakan 0.863 Persespi manfaat Akses transportasi lebih cepat dengan aplikasi transportasi daring 0.823 0.778  0.932 0.826 Aplikasi transportasi daring memudahkan saya untuk meminta transportasi. 0.789 Aplikasi transportasi daring memberikan opsi transportasi yang diinginkan. 0.821 Aplikasi transportasi daring menghemat waktu 0.912 Aplikasi transportasi daring meningkatkan efisiensi. 0.811
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
Construct Items Factor Loading AVE CR  Cronbach’s Alpha Kompatibilitas  Aplikasi transportasi daring sangat cocok dengan saya 0.782 0.785  0.851 0.841 Aplikasi transportasi daring kompatibel dengan gaya hidup saya. 0.878 Aplikasi transportasi daring cocok dengan kebutuhan layanan saya 0.801 Pengaruh sosial Saya telah melihat orang lain menggunakan aplikasi transportasi daring. 0.825 0.812  0.931 0.872 Di grup sosial, saya melihat aplikasi transportasi daring banyak digunakan. 0.904 Mudah bagi saya untuk mengamati orang lain menggunakan aplikasi transportasi daring dalam kelompok sosial saya. 0.782 Niat menggunakan kembali Kesediaan konsumen untuk menggunakan kembali aplikasi transportasi daring 0.856 0.789  0.972 0.845 Keinginan konsumen untuk merekomendasikan aplikasi transportasi daring 0.924 Tabel 3. Uji kriteria Fornell-Larck Persepsi kemudahan penggunaan Persepsi manfaat Kompatibilitas  Pengaruh sosial Niat menggunakan kembali Persepsi kemudahan penggunaan 0.732 Persepsi manfaat 0.815 0.877 Kompatibilitas 0.721 0.758 0.812 Pengaruh sosial 0.743 0.816 0.801 0.956 Niat menggunakan kembali 0.623 0.834 0.782 0.761 0.881
Menentukan  signifikansi  hubungan  yang  dihipotesiskan,  model  struktural  telah diuji terlebih dahulu untuk multikolinieritas; prosedur ini diperlukan untuk memastikan bahwa  koefisien  jalur  tidak  bias  (Hair et  al .,  2017).  Jika  nilai  variance  inflation  factor (VIF)  lebih  besar  dari  5,  ada  masalah  collinearity  dengan  variabel  laten.  Semua  VIF penelitian ini berada di bawah ambang 5 dan karena itu dapat dikatakan semua variabel laten  tidak  memiliki  multikolinieritas.  Evaluasi  koefisien  jalur  dinilai  oleh  prosedur bootstrap;  menurut  Hair et  al .  (2017),  bootstrap  adalah  teknik  resampling  untuk memperkirakan kesalahan standar tanpa menyampaikan asumsi distribusi.
Menurut  hasil  (Gambar  1  dan  Tabel  4),  persepsi  kemudahan  penggunaan memiliki  dampak  positif  pada  persepsi  manfaat  (0.00  <  0.05),  persepsi  kemudahan penggunaan  memiliki  dampak  signifikan  pada  niat  menggunakan  kembali  (0,30). Persepsi manfaat memiliki dampak signifikan pada niat menggunakan kembali (0.00 < 0.05). Kompatibilitas memiliki dampak signifikan pada persepsi manfaat (0.00 < 0.05), dan kompatibilitas memiliki dampak signifikan pada niat menggunakan kembali (0.00 < 0.05).  Pengaruh  sosial    memiliki  dampak  signifikan  pada  persepsi  manfaat  (0.00  < 0.05). Mengenai nilai R 2 , 46% dari varians dalam persepsi manfaat diperhitungkan oleh persepsi kemudahan penggunaan dan 52% diperhitungkan oleh kompatibilitas, dan 61% dari  niat  menggunakan  aplikasi  transportasi  daring  diperhitungkan  oleh  persepsi manfaat, persepsi kemudahan penggunaan, kompatibilitas dan pengaruh sosial.
Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
Gambar 1. Hasil Analisis PLS
Tabel 4. Uji hipotesis
Hipotesis T-Statistics P-Values Hasil Hipotesis 1 5.247 0.000 Diterima Hipotesis 2 5.363 0.000 Diterima Hipotesis 3 6.494 0.000 Diterima Hipotesis 4 4.527 0.000 Diterima Hipotesis 5 4.828 0.000 Diterima Hipotesis 6 5.956 0.000 Diterima

## PEMBAHASAN
Persepsi  kemudahan  penggunaan  mempengaruhi  persepsi  manfaat  generasi  Z untuk  menggunakan  aplikasi  transportasi  daring.  Semakin  tinggi  kemudahan menggunakan  aplikasi  transportasi  daring  maka  akan  semakin  tinggi  manfaat  yang didapat.  Pengguna  cenderung  untuk  mempertimbangkan  teknologi  atau  aplikasi  yang paling  mudah  digunakan  dengan  mengamsumsikan  persepsi  manfaat  oleh  generasi  Z akan  tinggi.  Jika  generasi  Z  merasakan  kerumitan  dalam  menggunakan  aplikasi transportasi  daring,  maka  akan  berpengaruh  negatif  terhadap  manfaat  pada  aplikasi tersebut. Dengan  demikian  penyedia  layanan  aplikasi  transportasi  daring  perlu memperhatikan  dari  segi  kemudahan  dalam  menggunakan  aplikasi  tersebut  agar manfaat  yang  dirasakan  oleh  penggunanya  akan  tinggi.  Kemudahan  tersebut  dapat  di
Persepsi Kemudahan Penggunaan Persepsi Manfaat Kompatibilitas Niat Untuk Menggunakan Kembali Aplikasi Transportasi Daring Pengaruh Sosial 0.487 0.242 0.517 0.371 0.292 0.557
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
lihat  dari  berbagai  aspek  seperti  tampilan  aplikasi,  kinerja  aplikasi,  kemudahan  dalam mengoprasikannya  dan  lain  sebagainya.  Temuan  dalam  penelitian  ini  sesuai  dengan studi sebelumnya (Rachbini et al ., 2019).
Penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  persepsi  kemudahan  penggunaan memiliki  efek  signifikan  pada  niat  generasi  Z  untuk  menggunakan  kembali  aplikasi transportasi  daring. Kemudahan sistem aplikasi  transportasi  daring akan  meningkatkan seseorang  untuk  menguasai  aplikasi  tanpa  adanya  kesulitan  atau  kendala,  karena  jika seseorang  merasa  mudah  menggunakannya  maka  intensitas  penggunaannya  akan  naik, misal  motivasinya  untuk  tetap  menggunakan  maupun  memotivasi  pengguna  lain, semakin tinggi kemudahan yang dirasakan maka semakin tinggi niat berperilaku untuk menggunakan. Menurut Burton-Jones & Hubona (2005) menyatakan bahwa kemudahan untuk  dipelajari  dan  menjadi  terampil  dalam  menggunakan  teknologi,  dimana  jika pengguna  semakin  mudah  menggunakan  aplikasi  transportasi  daring  maka  niat  untuk menggunakannya  semakin  tinggi.  Dengan  demikian  kemudahan  dalam  menggunakan aplikasi  merupakan  faktor  penting  dalam  membangun  niat  generasi  Z  untuk menggunakan  kembali  layanan  tersebut.  Strategi-strategi  khusus  perlu  dilakukan  oleh penyedia layanan transportasi daring agar aplikasinya dapat dinilai memiliki kemudahan dalam  menggunakannya.  Temuan  penelitian  ini  sesuai  dengan  apa  yang  ditemukan (Chang & Tung, 2008; Venkatesh & Davis, 2000) dalam penelitian mereka.
Persepsi  manfaat  juga  ditemukan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap niat  generasi  Z  untuk  menggunakan  kembali  layanan  aplikasi  transportasi  daring. (Barkhi,  Belanger,  &  Hicks,  2008)  menunjukkan  bahwa  generasi  Z  akan mengembangkan niat untuk menggunakan produk atau jasa yang mereka percaya untuk memberikan  manfaat  yang  cukup.  Aplikasi  transportasi  daring  yang  mampu menyediakan  fitur-fitur  yang  mudah  digunakan  dan  jelas  dipahami  akan  mempunyai manfaat  bagi  generasi  Z  dan  fitur-fitur  yang  tidak  tersedia  melalui  transportasi tradisional  akan  dianggap  mempunyai  manfaat  bagi  pengguna  dan  mengarahkan  pada niat  untuk  menggunakan  aplikasi  transportasi  daring.  Dengan  demikian  persepsi manfaat  menjadi  salah  satu  faktor  yang  dapat  meningkatkan  niat  generasi  Z  untuk menggunakan  kembali  layanan  aplikasi  transportasi  daring.  Temuan  ini  sesuai  dengan studi sebelumnya (Chang & Tung, 2008).
Kompatibilitas  memiliki  pengaruh  signifikan  pada  persepsi  manfaat  dan  niat generasi Z untuk menggunakan kembali aplikasi transportasi daring. Dengan kata lain, semakin  tinggi  kompatibilitas  pengguna  aplikasi  transportasi  daring,  semakin  tinggi manfaat yang dirasakan. Kompatibilitas yang tinggi juga akan meningkatkan niat untuk menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring.  Praktisi  perlu  fokus  memahami kebutuhan  pengguna,  pengalaman  masa  lalu,  gaya  hidup,  dan  kepercayaan  konsumen untuk  memastikan  bahwa  konsumen  pada  kelompok  generasi  Z  menganggap  aplikasi transportasi  daring  sesuai  untuk  memenuhi  harapan. Mengumpulkan  data  informasi pengguna  dan  mencari  karakteristik  umum  mereka  dapat  membantu  aplikasi transportasi daring untuk menyediakan layanan yang dibutuhkan pelanggan. Temuan ini konsisten dengan hasil penelitian (Chang & Tung, 2008).
Temuan lain dalam penelitian ini yaitu pengaruh sosial memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap  niat  generasi  Z  untuk  menggunakan  kembali  layanan  aplikasi transportasi  daring.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  sosial  merupakan pengaruh  penting  pada  niat  generasi  Z untuk  menggunakan  kembali  layanan  aplikasi transportasi  daring.  Generasi  Z  dapat  dipengaruhi  oleh  kelompok  sosialnya  seperti keluarga,  teman  dll  untuk  menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring.  Dengan demikian,  pengaruh  sosial  dianggap  sebagai  faktor  penting  saat  menjelaskan  niat menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring.  Hasil  temuan  ini  mendukung penelitian  sebelumnya  yang  menemukan  jika  faktor-faktor  pengaruh  sosial  yaitu kenyamanan dan nilai mempengaruhi niat beli kembali secara signifikan (Butcher et al., 2002).
Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57

## SIMPULAN
Studi  ini  menerapkan  konsep  model  penerimaan  teknologi,  difusi  teori  inovasi serta pengaruh sosial untuk meneliti faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi generasi z  terhadap  niat  menggunakan  kembali  layanan  aplikasi  transportasi  daring.  Berdasar hasil  penelitian  ini,  model  penerimaan  teknologi,  difusi  inovasi  teori,  dan  pengaruh sosial  dinilai  sesuai  atau  cocok  digunakan  untuk  meneliti  niat  generasi  Z  untuk menggunakan  layanan  aplikasi  transportasi  daring.  Faktor-faktor  yang  diuji  pada penelitian  ini  antara  lain,  persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi  manfaat, kompatibilitas dan pengaruh sosial, dimana faktor-faktor ini diuji dampaknya pada niat generasi  Z  untuk  menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring.  Hasil  studi menunjukkan  jika  persepsi  kemudahan  penggunaan,  persepsi  manfaat,  kompatibilitas dan  pengaruh  sosial  memiliki  dampak  signifikan  terhadap  niat  perilaku  menggunakan aplikasi transportasi daring.
Penelitian selanjutnya dapat memperluas faktor-faktor yang mempengaruhi niat generasi  Z  untuk  menggunakan  kembali  aplikasi  transportasi  daring.  Peneliti selanjutnya  juga  dapat  meneliti  generasi  yang  lain  atau  membandingkannya,  seperti perbandingan generasi Z dengan Y dalam adopsi aplikasi transportasi daring. Penelitian selanjutnya  juga  dapat  membandingkan  dari  perspektif  gender  atau  budaya.  Pengaruh sosial  dalam  penelitian  ini  berfokus  pada  kelompok  sosial  yang  memiliki  hubungan dengan responden. Penelitian selanjutnya dapat  melakukan studi  pada kelompok sosial yang tidak dikenal atau tidak memiliki hubungan dengan responden.

## DAFTAR PUSTAKA
Akar,  E.,  &  Mardikyan,  S.  (2014).  Analyzing  Factors  Affecting  Users’  Behavior Intention to Use Social Media: Twitter Case. International Journal of Business and Social Science , 5 (11), 85–95.
Barkhi,  R.,  Belanger,  F.,  &  Hicks,  J.  (2008).  A  Model  of  the  Determinants  of Purchasing  from  Virtual  Stores. Journal  of  Organizational  Computing  and Electronic Commerce , 18 (3), 177–196.
https://doi.org/10.1080/10919390802198840
Berkup,  S.  B.  (2014).  Working  With  Generations  X  And  Y  In  Generation  Z  Period : Management Of Different Generations In Business Life. Mediterranean Journal of Social Sciences , 5 (19), 218–229. https://doi.org/10.5901/mjss.2014.v5n19p218
Burton-Jones,  A., &  Hubona, G. S. (2005).  Individual  differences and usage behavior.
ACM SIGMIS Database , 36 (2), 58–77. https://doi.org/10.1145/1066149.1066155
Butcher,  K.,  Sparks,  B.,  &  O’Callaghan,  F.  (2002).  Effect  of  social  influence  on repurchase  intentions. Journal  of  Services  Marketing , 16 (6),  503–514. https://doi.org/10.1108/08876040210443382
Chang, S. C., & Tung, F. C. (2008). An empirical investigation of students’ behavioural intentions  to  use  the  online  learning  course  websites. British  Journal  of Educational Technology , 39 (1), 71–83. https://doi.org/10.1111/j.1467-
8535.2007.00742.x
Chin,  W.  W.  (1998).  The  Partial  Least  Squares  Approach  to  Structural  Equation Modeling. Modern Methods for Business Research , 295 (2), 295–336.
Cooper,  R.  B.,  &  Zmud,  R.  W.  (1990).  Information  Technology  Implementation Research: A Technological Diffusion Approach. Management Science , 36 (2), 123– 139. https://doi.org/10.1287/mnsc.36.2.123
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology:  A  Comparison  of  Two  Theoretical  Models. Management  Science ,
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
35 (8), 982–1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
Fornell,  C.,  &  Larcker,  D.  F.  (1981).  Structural  Equation  Models  With  Unobservable Variables  and  Measurement  Error:  Algebra  and  Statistics. Journal  of  Marketing Research , 18 (3), 382–388.
Francis,  T.,  &  Hoefel,  F.  (2018).  ‘True  Gen’:  Generation  Z  and  its  implications  for companies. McKinsey & Company.
Hair,  Joe  F.,  Sarstedt,  M.,  Hopkins,  L.,  &  Kuppelwieser,  V.  G.  (2014).  Partial  Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM): An Emerging Tool in Business
Research. European Business Review , 26 (2), 106–121. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
Hair, Joseph F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2014). A Primer on Partial Least  Squares  Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) .  Sage  Publications, Thousand Oaks, CA.
Hajli,  N.,  Lin,  X.,  Featherman,  M.,  &  Wang,  Y.  (2014).  Social  Word  of  Mouth:  How Trust  Develops  in  the  Market. International  Journal  of  Market  Research , 56 (5), 673–689. https://doi.org/10.2501/IJMR-2014-045
Hall, J., Kendrick, C., & Nosko, C. (2015). The effects of Uber’s surge pricing: A case study. The University of Chicago Booth School of Business.
Hardgrave,  B.  C.,  Davis,  F.  D.,  &  Riemenschneider,  C.  K.  (2003).  Investigating Determinants  of  Software  Developers’  Intentions  to  Follow  Methodologies.
Journal of Management Information Systems , 20 (1), 123–151.
https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045751
Ihsanuddin. (2017). Jokowi “Transportasi online tidak bisa kita hindari.”
Joseph  F.  Hair,  J.,  Celsi,  M.,  Ortinau,  D.  J.,  &  Bush,  R.  P.  (2017). Essentials  of Marketing Research (4th ed.). Published by McGraw-Hill Education, 2 Penn Plaza, New York, NY.
Kahar,  A.,  Wardi,  Y.,  &  Patrisia,  D.  (2019).  The  Influence  of  Perceived  Usefulness, Perceived  Ease  of  Use,  and  Perceived  Security  on  Repurchase  Intention  at Tokopedia.com. Advances in Economics, Business and Management Research , 64 , 429–438.
Kelman, H. C. (1958). Compliance, identification, and internalization three processes of attitude change. Journal of Conflict Resolution , 2 (1), 51–60. https://doi.org/10.1177/002200275800200106
Lai,  Y.-H.  (2017).  The  Social  Influence  on  the  Behavioral  Intention  to  Use  Mobile Electronic Medical Records (D. Król et, pp. 141–150). https://doi.org/10.1007/978- 3-319-56660-3_13
Lee, Y. H., Hsieh, Y. C., & Hsu, C. N. (2011). Adding Innovation Diffusion Theory To The Technology  Acceptance Model: Supporting Employees’  Intentions to  Use E- Learning Systems. Journal of Educational Technology & Society , 14 (4), 124–137.
Levickaitė, R. (2010). Generations x, y, z: How social networks form the concept of the world  without  borders  (the  case  of  Lithuania). Limes , 3 (2),  170–183. https://doi.org/10.3846/limes.2010.17
Li,  J.,  Wang,  J.,  Wangh,  S.,  &  Zhou,  Y.  (2019).  Mobile  Payment  with  Alipay:  An Application of Extended Technology Acceptance Model. IEEE Access , 7 , 50380– 50387. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2902905
Likert,  R.  (1934).  A  Simple  and  Reliable  Method  of  Scoring  the  Turnstone  Attitude Scales. Journal of Social Psychology , 5 , 228.
Lu,  J.,  Yao,  J.  E.,  &  Yu,  C.-S.  (2005).  Personal  innovativeness,  social  influences  and adoption  of  wireless  Internet  services  via  mobile  technology. The  Journal  of Strategic Information Systems , 14 (3), 245–268.
Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
https://doi.org/10.1016/j.jsis.2005.07.003
Luo, Y., & Ye, Q. (2019). The Effects of Online Reviews, Perceived Value, and Gender on  Continuance  Intention  to  Use  International  Online  Outshopping  Website:  An Elaboration  Likelihood  Model  Perspective. Journal  of  International  Consumer Marketing , 31 (3), 250–269. https://doi.org/10.1080/08961530.2018.1503987
Marangunić, N., & Granić, A. (2015). Technology acceptance model: a literature review from  1986  to  2013. Universal  Access  in  the  Information  Society , 14 ,  81–95. https://doi.org/10.1007/s10209-014-0348-1
Mcfarland,  D.  (2001).  The  Role  of  Age  and  Efficacy  on  Technology  Acceptance;
Implications for E-Learning. In Proceedings of WebNet 2001 - World Conference on the WWW and Internet .
Min,  S.,  So,  K.  K.  F.,  &  Jeong,  M.  (2019).  Consumer  Adoption  of  the  Uber  Mobile Application:  Insights  From  Diffusion  of  Innovation  Theory  and  Technology Acceptance  Model. Journal  of  Travel  and  Tourism  Marketing , 36 (7),  770–783. https://doi.org/10.1080/10548408.2018.1507866
Morris,  michael g., & Venkatesh, V. (2000). Age Differences In Technology Adoption Decisions:  Implications  For  A  Changing  Work  Force. Personnel  Psychology , 53 (2), 375–403. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2000.tb00206.x
Movanita, A. N. K. (2019). Survei: 32 Persen Masyarakat Ketergantungan Transportasi Online.
Nielsen. (2016). Gen Z: Konsumen Potensial Masa Depan.
Parment,  A.  (2013).  Generation  Y  vs.  Baby  Boomers:  Shopping  behavior,  buyer involvement  and  implications  for  retailing. Journal  of  Retailing  and  Consumer Services , 20 (2), 189–199. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2012.12.001
Paskalis, Y. (2018). Intip Peta Kekuatan Armada Gojek Versus Grab.
Pratama, A. M. (2019). Grab Jadi Startup Decacorn Pertama di Asia Tenggara. Rachbini,  W.,  Salim,  F.,  Haque,  M.  G.,  &  Rahmawati,  E.  (2019).  Analisis  Niat Pembelian Ulang E-Comerce Mobile dengan Pendekatan Technology  Acceptance Model  (TAM). Jurnal  Aplikasi  Bisnis  Dan  Manajemen , 5 (3),  530–540. https://doi.org/10.17358/jabm.5.3.530
Ringle,  C.  M.,  Wende,  S.,  &  Becker,  J.-M.  (2015).  SmartPLS  3.  B€onningstedt: SmartPLS.
Rogers, E. M. (1995). Diffusion of innovations . New York, NY: Free Press.
Rogers,  E.  M.,  &  Shoemaker,  F.  (1983). Diffusion  of  innovation:  A  cross-cultural approach . New York, NY: Free Press.
Rogers,  Everett  M.  (2002).  Diffusion  of  preventive  innovations. Addictive  Behaviors , 27 (6), 989–993. https://doi.org/10.1016/S0306-4603(02)00300-3
Salancik, G. R., & Pfeffer, J. (1978). A Social Information Processing Approach to Job Attitudes  and  Task  Design. Administrative  Science  Quarterly , 23 (2),  224. https://doi.org/10.2307/2392563
Sarker,  S.,  &  Wells,  J.  D.  (2003).  Understanding  mobile  handheld  device  use  and adoption.
Communications of the ACM , 46 (12), 35. https://doi.org/10.1145/953460.953484
Sharit,  J.,  &  Czaja,    sara  j.  (1994).  Ageing,  computer-based  task  performance,  and stress: issues and challenges.
Ergonomics , 37 (4), 559–577.
https://doi.org/10.1080/00140139408963674
Sindonews. (2019). Millennial, Gen Z is Coming.
Skinner,  H.,  Sarpong,  D.,  &  White,  G.  R.  T.  (2018).  Meeting  the  needs  of  the Millennials  and  Generation  Z:  gamification  in  tourism  through  geocaching.
ISSN 2579-5791 (Paper) ISSN 2550-0856 (Online) Vol. 4, No. 1, 2020, pp. 44 - 57
Journal  of  Tourism  Futures , 4 (1),  93–104.  https://doi.org/10.1108/JTF-12-2017- 0060
Sulaiman, S., Abidin, Z., & Suharno, S. (2019). Investigasi Faktor Yang Mempengaruhi Behavioral Intention Pada Pengguna Grab Bike. J-MKLI (Jurnal Manajemen Dan Kearifan Lokal Indonesia) , 3 (2), 94. https://doi.org/10.26805/jmkli.v3i2.68
Tornatzky,  L.  G.,  &  Klein,  K.  J.  (1982).  Innovation  characteristics  and  innovation adoption-implementation:  A  meta-analysis  of  findings. IEEE  Transactions  on Engineering Management , EM - 29 (1), 28–45.
https://doi.org/10.1109/TEM.1982.6447463
Venkatesh,  V.,  &  Davis,  F.  D.  (2000).  A  Theoretical  Extension  of  the  Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science , 46 (2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Wu,  J.-H.,  &  Wang,  S.-C.  (2005).  What  drives  mobile  commerce? Information  & Management , 42 (5), 719–729. https://doi.org/10.1016/j.im.2004.07.001
Young,  H.  P.  (2009).  Innovation  Diffusion  in  Heterogeneous  Populations:  Contagion, Social  Influence,  and  Social  Learning. American  Economic  Review , 99 (5),  1899– 1924. https://doi.org/10.1257/aer.99.5.1899