## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 685-694 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## The analysis of Flip application acceptance using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 3 model

## Analisis Penerimaan Aplikasi Flip Menggunakan Model Unified of Acceptance and Use of Technology 3
Nalis Kristi 1* , Diqy Fakhrun Shiddieq 2 , Dwi Nurhayati 3
1,2,3 Program Studi Bisnis Digital, Fakultas Ekonomi, Universitas Garut, Indonesia
E-Mail: 1 naliskristi8@gmail.com, 2 diqy@uniga.ac.id, 3 dwinurhayati@uniga.ac.id
Received Dec 28th 2023; Revised Mar 12th 2024; Accepted Apr 3rd 2024 Corresponding Author: Nalis Kristi

## Abstract
This research aims to measure the level of acceptance of Flip applications by UMKM in the Garut district using UTAUT model  3.  The  cross-sectional  quantitative  explanatory  method  is  used  with  the  collection  of  primary  data  through questionnaires based on a Likert scale of 1 to 5, as well as secondary data obtained from journals, articles, and information related to research topics. Further data is analyzed using SmartPLS 3.0. This research is an extension of previous research on Flip Application Acceptance Analysis using the UTAUT 2 method, in which the research does not take into account the personal variable innovativeness, personal innovativeness considered important in measuring the extent to which one is prone to accepting and adopting innovations. The results indicate that four hypotheses were accepted, namely behavioral intention towards use behavior, habit towards use behavior, personal innovativeness towards behavioral intention, and price value towards behavioral intention. Meanwhile, eight hypotheses were rejected, namely effort expectancy towards behavioral  intention,  facilitating  conditions  towards  behavioral  intention,  facilitating  conditions  towards  use  behavior, habit  towards  behavioral  intention, hedonic  motivation  towards behavioral  intention,  performance  expectancy  towards behavioral intention, personal innovativeness towards use behavior, and social influence towards behavioral intention.
Keyword: Fintech, Flip Aplication, SmartPLS, UTAUT 3

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat penerimaan aplikasi Flip oleh UMKM di Kabupaten Garut menggunakan model  UTAUT  3.  Metode  kuantitatif  eksplanatori  cross-sectional  digunakan  dengan  pengumpulan  data  primer  melalui kuesioner berdasarkan skala likert 1 sampai 5, serta data sekunder didapatkan dari jurnal, artikel, dan informasi terkait topik penelitian,  selanjutnya  data  di  analisis  menggunakan  SmartPLS  3.0.  Penelitian  ini  merupakan  lanjutan  dari  penelitian terdahulu  mengenai  Analisis  Tingkat  Penerimaan  Penerapan  aplikasi  Flip  menggunakan  metode  UTAUT  2,  dalam penelitian tersebut tidak mempertimbangkan variabel personal innovativeness , personal innovativeness di anggap penting dalam mengukur sejauh mana seseorang cenderung menerima dan mengadopsi inovasi baru. Hasil menunjukkan terdapat empat  hipotesis  di  terima,  yakni behavioral  intention terhadap use  behaviour , habit terhadap use  behaviour , personal innovativeness terhadap behavioral  intention ,  dan price  value terhadap behavioral  intention .  Sementara  itu,  delapan hipotesis  ditolak,  yakni effort  expectancy terhadap behavioral  intention , facilitating  conditions terhadap behavioral intention , facilitating conditions terhadap use behaviour , habit terhadap behavioral intention , hedonic motivation terhadap behavioral  intention , performance  expectancy terhadap behavioral  intention , personal  innovativeness terhadap use behaviour , dan social influence terhadap behavioral intention.
Kata Kunci: Aplikasi Flip, Fintech, SmartPLS, UTAUT 3

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi di era disrupsi telah membawa terobosan baru khususnya di bidang financial technology (fintech). Fintech dengan fokus pada transaksi digital dan memainkan peran yang krusial dalam membantu pertumbuhan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) [1]. Teknologi ini memberikan peluang bagi  UMKM  untuk  beroperasi  secara  efisien  dan  terhubung  ke  pasar  global  melalui  aplikasi  pembayaran, transfer uang, dan layanan keuangan digital. Keterkaitan antara UMKM dan Penyedia Jasa Pembayaran (PJP)
uang  elektronik  berpotensi  meningkatkan  inklusivitas,  pertumbuhan  keuangan,  dan  ekonomi  di  Indonesia. Transformasi  ini  terlihat  dalam  pergeseran  model  transaksi  keuangan  dari  konvensional ke  modern  melalui aplikasi mobile  banking ,  dompet  digital,  dan  layanan  pembayaran  elektronik  [2],  [3].  Dampaknya  sangat signifikan, mengurangi keterkaitan dengan transaksi tunai dan meningkatkan ketersediaan akses keuangan.
Fintech telah mengalami pertumbuhan pesat dengan menciptakan berbagai aplikasi dan platform digital untuk memfasilitasi transaksi keuangan. Berdasarkan hasil Annual Members Survey tahun 2021 oleh Asosiasi Financial  Technology Indonesia  (Aftech),  mayoritas  pengguna  fintech  sekitar  73%  berusia  25-35  tahun. Meskipun  begitu,  perusahaan  fintech  juga  mengarahkan  layanannya  kepada  kelompok  usia  yang  lebih  tua, khususnya usia 35-50 tahun dengan 23% diantaranya menjadi pengguna fintech. Hal ini menunjukkan bahwa fintech  menerima  dengan  baik  berbagai  kelompok  usia  dalam  mengadopsi  teknologi  keuangan.  Dengan demikian,  terlihat  bahwa  fintech  tidak  hanya  menerima  generasi  muda,  tetapi  juga  berupaya  memenuhi kebutuhan kelompok usia yang lebih tua.
Salah satu fintech yang saat ini sedang banyak digunakan adalah aplikasi Flip, sebuah aplikasi transaksi keuangan  berbasis  android  yang  menyediakan  transfer  antar  bank  tanpa  biaya  administrasi  [4].  Flip berkolaborasi dengan 14 lembaga perbankan di Indonesia guna memfasilitasi transfer antar bank tanpa biaya tambahan.  Pada  tahun  2016,  Flip  meraih  lisensi  resmi  dari  Bank  Indonesia  (BI)  untuk  operasional  dan keamanan. Flip telah memberikan layanan kepada lebih dari 13 juta pengguna dan 1000 perusahaan serta UKM [5]. Awal bulan Maret 2023, aplikasi Flip berhasil menarik lebih dari 10 juta pengguna di Indonesia dengan penilaian 4.4/5.0 sera 445 ribu ulasan di Google Play Store [6].
Mengacu pada pengamatan yang dilakukan oleh peneliti pada ulasan di Google Play Store pada tahun 2023,  aplikasi  Flip  terdapat  dua  jenis  ulasan  yaitu  positif  dan  negatif.  Ulasan positif  menyoroti  kemudahan dalam transaksi antar bank, banyaknya pilihan fitur, layanan cepat, pengalaman transaksi hemat, dan praktis. Di  sisi  lain,  ulasan  negatif  menyampaikan  keluhan  tentang  tampilan  yang  kurang  menarik,  waktu  transaksi lambat,  keterlambatan  bukti  transfer,  dan  masalah  lainnya.  Dampak  negatif  tersebut  merupakan  sebuah masalah yang dapat merugikan UMKM, mengancam keberlanjutan operasional, dan mempengaruhi kepuasan pengguna. Sehingga, menegaskan pentingnya perbaikan dan inovasi pada aplikasi Flip.
Aplikasi  Flip  mencerminkan perubahan perilaku  konsumen  dan  bisnis  yang  di dorong  oleh  platform digital [7]. Penelitian pada aplikasi Flip membantu memahami kebutuhan dan tantangan yang dihadapi oleh UMKM  dalam  mengadopsi  teknologi  keuangan  modern.  Adopsi  teknologi  seperti  aplikasi  Flip  memiliki dampak positif dan negatif, termasuk efisiensi operasional dan tantangan seperti masalah teknis dan kepuasan pengguna.  Pemahaman  ini  penting  untuk  memberikan  rekomendasi  bagi  UMKM  dalam  memanfaatkan teknologi fintech [8]. Meskipun terdapat kritik, banyak UMKM yang menggunakan aplikasi Flip, namun masih belum sepenuhnya menyadari manfaatnya. Penelitian ini akan mengevaluasi cara UMKM dapat lebih efektif memanfaatkan inovasi teknologi dari aplikasi Flip untuk mempermudah transaksi bisnis mereka.
Preferensi  individu  dalam  memanfaatkan  produk  fintech  berkaitan  dengan  sikap  individu  dalam mengadopsi teknologi. Salah satu teori yang membahas mengenai adopsi teknologi adalah Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Model UTAUT 3 diperkenalkan oleh (Farooq, 2017) terdapat delapan konstruk kunci, yaitu : performance expectancy (harapan performa), effort expectancy (harapan usaha), social  influence (pengaruh  social), facilitating  conditions (kondisi  fasilitas), hedonic  motivation (motivasi hedonis), price value (nilai harga), habit (kebiasaan), dan personal innovativeness (inovasi pribadi) terhadap behavior intention (niat perilaku), dan use behavior (perilaku pengguna) dalam menggunakan teknologi. Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  menggunakan  model  penelitian  UTAUT  3,  diantaranya: penelitian yang dilakukan oleh Eka Prasetyaningrum pada tahun 2022 untuk mengetahui perilaku adopsi digital marketing pada pelaku UMKM di Kabupaten Kotawaringin Timur dengan menggunakan model UTAUT 3 di Era New Normal, penelitian yang dilakukan oleh Lina Zulaikah pada tahun 2023 dengan fokus pada analisa kesuksesan implementasi SAP yang dilihat dari sikap pengguna dalam menerima implementasi SAP dimasa pandemi Covid-19 melalui model UTAUT 3, penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Ainul Fahmi pada tahun 2023  untuk memahami  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan live Unpad di kalangan siswa SMK yang terdaftar di Universitas Padjadjaran dengan menggunakan pendekatan UTAUT 3, dan penelitian yang dilakukan oleh Asanka Gunasinghe pada tahun 2020 untuk memahami penerimaan dosen terhadap lingkungan belajar virtual (VLE) di Universitas Negeri Sri Lanka dengan menerapkan model UTAUT 3  [9]–[12].  Dari  uraian  penelitian  sebelumnya,  terlihat  bahwa  penggunaan  model  UTAUT  3  relevan  dalam mengkaji  penerimaan  teknologi  yang  secara  langsung  terkait  dengan  topik  penelitian  ini,  yaitu  analisis penerimaan teknologi aplikasi Flip.
Penelitian  ini  merupakan  sebuah  keterbaruan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh Aulia Dewi Puspitasari mengenai Analisis tingkat penerimaan penerapan aplikasi Flip menggunakan metode Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology 2  (UTAUT  2)  [13].  Penelitian  sebelumnya  tidak mempertimbangkan  variabel personal  innovativeness yang  dapat  memberikan  pemahaman  lebih  mendalam mengenai pengaruh karakteristik pribadi pada adopsi aplikasi Flip. Perbedaan tersebut menjadi fokus dalam penelitian ini. Dengan menggunakan  model UTAUT 3, variabel personal innovativeness di anggap penting dalam mengukur sejauh mana seseorang cenderung menerima dan  mengadopsi inovasi baru [14]. Penelitian
ini  diharapkan  dapat  memberikan  konstribusi  tambahan  untuk  pemahaman  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi penerimaan aplikasi Flip.
Berdasarkan penjelasan sebelumnya, dengan menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 3 (UTAUT 3), penelitian ini bertujuan untuk mengukur sejauh mana penggunaan aplikasi Flip di terima oleh UMKM di Kabupaten Garut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode  kuantitatif eksplanatori  cross-sectional yang  dilakukan  selama periode tahun 2023 di Kabupaten Garut. Pada penelitian ini aplikasi Flip dijadikan sebagai objek penelitian. Subjek  penelitian  ini  yaitu  pengusaha  serta  pemilik  UMKM  di  Kabupaten  Garut  yang  secara  aktif menggunakan  aplikasi  Flip.  Kemudian  data  sekunder  di  peroleh  dari  jurnal,  artikel,  begitu  juga  dengan informasi yang berkaitan dengan penelitian. Data yang sudah didapatkan selanjutnya di olah dan di analisis dengan  menggunakan  alat  pengujian  SmartPLS  3.0  untuk  menguji  keterkaitan  antar  variabel  dalam  model penelitian UTAUT 3. Tahapan penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1, meliputi:
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Deskripsi Responden
Responden berjumlah 100 responden, diklasifikasikan berdasarkan tabel berikut:
Tabel 1. Karakteristik Responden Variabel Klasifikasi Jumlah Responden Persentase Jenis Kelamin Perempuan 55 55% Laki-laki 45 45% Jumlah 100 100% Usia <20 Tahun 29 29% 20-30 Tahun 59 59% 31-40 Tahun 8 8% 41-50 Tahun 2 2% >50 Tahun 2 2% Jumlah 100 100% Identifikasi Masalah
Studi Literatur Penentuan Populasi dan Sampling Menyusun Kuesioner Pengumpulan Data Analisis dan Olah Data
Interpretasi Hasil
Kesimpulan dan
Saran
Variabel Klasifikasi Jumlah Responden Persentase Jenis Usaha Kuliner 42 42% Perdagangan 25 25% Fashion dan Pakaian 23 23% Jasa 9 9% Pertanian dan Perikanan 1 1% Jumlah 100 100% Lama Usaha <1 Tahun 38 38% 1-5 Tahun 52 52% >6 Tahun 10 10% Jumlah 100 100% Tenaga Kerja <5 Tenaga kerja 84 84% 5-10 Tenaga kerja 10 10% 11-20 Tenaga kerja 2 2% 21-30 Tenaga kerja 2 2% >30 Tenaga kerja 2 2% Jumlah 100 100%
Hasil  menunjukkan  aplikasi  Flip  cenderung  digunakan  oleh  pelaku  UMKM  yang  didominasi  oleh perempuan berusia 20 sampai 30 tahun, terutama dalam sektor kuliner yang telah menjalankan usaha 1 sampai 5 tahun dan memiliki jumlah tenaga kerja 1 sampai 5 tenaga kerja. Menunjukkan bahwa generasi milenial atau dengan rentang usia 20 sampai 30 tahun, kerap menghadapi keterbatasan waktu dan memerlukan kebutuhan efisiensi tinggi dalam mengelola usaha. Aplikasi Flip hemat biaya administrasi menjadi sebuah alat transaksi yang dapat membantu mereka dalam meningkatkan efisiensi operasional.

## 3.2. Validitas Konvergen (Convergent Validity)
Convergent validity di ukur berdasarkan sejauh mana indikator yang digunakan untuk mengukur suatu konstruk menunjukkan korelasi yang tinggi satu sama lain. Angka loading factor yang tinggi idealnya di atas 0,7 menunjukkan bahwa indikator dengan konstruk yang sama saling terkait dengan kuat.
Tabel 2. Hasil Outer Loading BI EE FC HB HM PE PI PV SI UB BI.1 0.895 BI.2 0.848 BI.3 0.861 EE.1 0.815 EE.2 0.816 EE.3 0.896 FC.1 0.785 FC.2 0.809 FC.3 0.821 HB.1 0.849 HB.2 0.894 HB.3 0.914 HM.1 0.877 HM.2 0.912 HM.3 0.863 PE.1 0.794 PE.2 0.856 PE.3 0.810 PE.4 0.790 PI.1 0.930 PI.2 0.917 PV.1 0.870 PV.2 0.876 PV.3 0.865 SI.1 0.831 SI.2 0.865 SI.3 0.671 UB.1 0.913 UB.2 0.907 UB.3 0.889
Menunjukkan sebagian besar indikator setiap variabel pada penelitian ini terdapat loading factor di atas 0,7  menggambarkan  variabel  dalam  model  saling  terkait  secara  signifikan,  saling  mendukung,  dan  mampu
memprediksi satu sama lain dengan kuat. Oleh karena itu, variabel-variabel tersebut dapat dipertimbangkan sebagai penentu yang penting dalam memprediksi hasil yang di amati dalam konteks penelitian aplikasi Flip pada UMKM. Terdapat satu indikator di bawah 0,7 yaitu SI.3 perlu dihilangkan dan di hitung kembali, maka setelah itu terdapat peningkatan nilai loading factor dari sebelumnya pada SI.1 dan SI.2 yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil PLS Algoritma

## 3.3. Uji Konstruk Reliabilitas dan Validitas
Pengujian  reliabilitas  dan  validitas  bertujuan  untuk  memastikan  instrumen  atau  pertanyaan  yang digunakan  dapat  diandalkan  dan  mengukur  konstruk  yang  diinginkan  dengan  akurat.  Pengukuran menggunakan  kriteria  tertentu,  seperti  pengujian  reliabilitas  dengan  angka  cronbach’s  alpha  di  atas  0,7, evaluasi  rho_a  mempertimbangkan  hubungan  antar  indikator  yang  lebih  kompleks, composite  reliability dengan nilai mendekati 1 di anggap memiliki keandalan yang tinggi, sedangkan pengujian validitas dengan indikator yang mempunyai average variance extracted (AVE) di atas 0,5 menunjukkan pengukuran variabilitas konstruk  yang  memadai.  Hubungan  antara  reliabilitas  dan  validitas  memastikan  konsistensi  dan  ketepatan pengukuran terhadap konstruk yang terkait.
Tabel 3. Nilai Reliabilitas dan Validitas Cronbach’s Alpha Rho_A Composite Reliability AVE Behavioral Intention 0.837 0.841 0.902 0.754 Effort Expectancy 0.796 0.803 0.880 0.711 Facilitating Conditions 0.728 0.728 0.847 0.648 Habit 0.863 0.867 0.916 0.785 Hedonic Motivation 0.861 0.864 0.915 0.783 Performance Expectancy 0.829 0.834 0.886 0.661 Personal Innovativeness 0.827 0.831 0.920 0.852 Price Value 0.840 0.842 0.904 0.758 Social Influence 0.760 0.761 0.893 0.807 Use Behavior 0.888 0.896 0.930 0.816
Hasil  analisis  menunjukkan  konsistensi  yang  baik  dalam  pengukuran  variabel  laten  dengan  angka cronbach’s alpha dan composite reliability di atas 0,7 serta rho_a yang menunjukkan keandalan yang tinggi. Validitas  pengukuran  terkonfirmasi  dengan  nilai average  variance  extracted (AVE)  di  atas  0,5  yang menyatakan  efektivitas  indikator  dalam  mengukur  variasi  dalam  konstruknya.  Dengan  demikian,  alat  yang digunakan dapat diandalkan dan valid.

## 3.4. Pengukuran R-square
Nilai R-square diterapkan sebagai indikator  untuk mengevaluasi sejauh mana struktur model yang di bangun  dapat  menjelaskan  variasi  pada  variabel  terikat  dengan  mengacu  pada  variabel  bebasmya.  Rentang karakteristik nilai R-square adalah antara 0 hingga 1. Maka lebih tinggi nilai R-square, lebih baik kemampuan model dalam menjelaskan variasi dari variabel yang sedang di amati.
Tabel 4. Nilai R-square R-Square Behavioral Intention 0.809 Use Behavior 0.620
Hasil menunjukkan nilai R-square pada variabel behavioral intention sebesar 0,809 atau sekitar 80,9% variasi dari perilaku ini dapat dijelaskan oleh faktor-faktor independen dalam model. Sedangkan, nilai R-square pada use behavior sebesar 0.620 atau sekitar 62% variasinya dapat dijelaskan oleh variabel independen yang terlibat. Dengan nilai R-square yang signifikan, model ini memberikan gambaran yang kuat tentang variabel- variabel yang mempengaruhi penerimaan aplikasi Flip.

## 3.5. Uji Hipotesis
Uji hipotesis diterapkan dengan menggunakan nilai path coefficient dan t-statistic melalui perangkat lunak  SmartPLS  3.0  dengan  menerapkan  metode bootstrapping .  Untuk  memastikan  validitas  hipotesis, dilakukan  verifikasi  terhadap  angka t-statistic yang  mencapai  1.96  dan  angka p-value di  bawah  0.05.  Jika kriteria tersebut terpenuhi, maka Ha dapat di terima, sedangkan Ho akan di tolak. Akan tetapi, apabila nilai t- statistic berada kurang dari 1.96 dan nilai p-value di bawah 0.05 pada taraf signifikan 5% (a5%),  maka Ho dapat di terima, sedangkan Ha harus di tolak.
Tabel 5. Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis Variabel Original Sampel (O) Sampel Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T-Statistic P-Value H1 BI -> UB 0.331 0.334 0.165 2.002 0.046 H2 EE -> BI 0.118 0.120 0.095 1.245 0.214 H3a FC -> BI 0.065 0.073 0.116 0.561 0.575 H3b FC -> UB 0.208 0.193 0.126 1.648 0.100 H4a HB -> BI 0.176 0.161 0.123 1.433 0.152 H4b HB -> UB 0.322 0.323 0.147 2.185 0.029 H5 HM -> BI 0.139 0.145 0.148 0.941 0.347 H6 PE -> BI -0.007 -0.013 0.116 0.061 0.951 H7a PI -> BI 0.313 0.309 0.115 2.723 0.007 H7b PI -> UB 0.000 0.013 0.132 0.002 0.998 H8 PV -> BI 0.246 0.245 0.103 2.400 0.017 H9 SI -> BI -0.011 -0.001 0.093 0.117 0.907

## Pengaruh behavioral intention terhadap use behavior
Hasil H1 menyatakan behavioral intention berpengaruh terhadap use behavior , dengan angka t-statistic 0.002 dan angka p-value 0.046. Ketika pengguna memiliki keinginan yang kuat untuk menggunakan aplikasi, mereka  akan  cenderung  menggunakan  fitur-fitur  yang  tersedia  secara  optimal.  Aplikasi  Flip  di  anggap memiliki tampilan sederhana dengan fitur transfer yang efisien dan mudah digunakan. Penelitian ini di dukung dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  [15]  yang  juga  menyatakan  bahwa behavioral  intention berpengaruh terhadap use behavior . Oleh karena itu, H1 dapat di terima.

## Pengaruh effort expectancy terhadap behavioral intention
Hasil H2 menyatakan effort expectancy tidak berpengaruh terhadap behavioral intention , dengan angka t-statistic 1.245 dan angka p-value 0.214. Penggunaan layanan aplikasi Flip di anggap sulit, seperti intruksi penggunaan  yang  kurang  jelas,  keterbatasan  aksesibilitas,  serta  kesulitan  terkoneksi  dengan  fitur  yang diinginkan,  sehingga  faktor dari  harapan  usaha  tidak mampu  membentuk niat  pengguna  dalam  mengadopsi aplikasi Flip. Penelitian ini di dukung dengan penelitian sebelumnya oleh [16] yang juga menyatakan bahwa effort expectancy tidak berpengaruh terhadap behavioral intention . Oleh karena itu, H2 di tolak.
Pengaruh facilitating conditions terhadap behavioral intention Hasil H3a menyatakan facilitating conditions tidak berpengaruh terhadap behavioral intention , dengan angka t-statistic 0.561  dan  angka p-value 0.575.  Melalui  analisis  masalah  yang  dikaji  bahwa  adanya ketidaknyamanan  pengguna  dalam  menunggu  bukti  transaksi  pada  aplikasi  Flip.  Mengakibatkan  kurangnya
kepercayaan terhadap keandalan serta kegunaan aplikasi Flip. Sehingga faktor dari kondisi yang memfasilitasi tidak  mampu  membentuk  niat  pengguna  dalam  mengadopsi  aplikasi  Flip.  Penelitian  ini  di  dukung  dengan penelitian  sebelumnya  oleh  [17]  yang  juga  menyatakan facilitating  conditions tidak  berpengaruh  terhadap behavioral intention . Oleh karena itu, H3a di tolak.

## Pengaruh facilitating conditions terhadap use behavior
Hasil H3b menyatakan facilitating conditions tidak berpengaruh terhadap use behavior , dengan angka t-statistic 1.648  dan  angka p-value 0.100.  Kondisi  ini  terjadi  karena  kurangnya  fasilitas  atau  fitur  yang mendukung proses transaksi, seperti gangguan pada sistem pembayaran, kegagalan dalam proses pengiriman atau penerimaan transaksi, dan keterlambatan pengecekkan transaksi menyebabkan kesulitan dalam melakukan transfer  antar  bank.  Sehingga  faktor  dari  kondisi  yang  memfasilitasi  tidak  mampu  membentuk  perilaku pengguna dalam  mengadosi  aplikasi  Flip.  Penelitian  ini  di dukung dengan  penelitian  sebelumnya oleh  [18] yang juga menyatakan bahwa facilitating conditions tidak berpengaruh terhadap use behavior . Oleh karena itu, H3b di tolak.

## Pengaruh habit terhadap behavioral intention
Hasil H4a menyatakan habit tidak berpengaruh terhadap behavioral intention , dengan angka t-statistic 1.433  dan  angka p-value 0.152.  Ketika  pengguna  menghadapi  kesulitan  dengan  aplikasi,  terutama  saat menyesuaikan dengan perubahan, seperti penyesuaian dalam tampilan fitur-fitur aplikasi dan proses transaksi. Panduan yang mudah dipahami dan singkat sangat diperlukan untuk membantu membangun kebiasaan baru dalam menggunakan aplikasi Flip. Akibatnya, faktor dari kebiasaan tidak mampu membentuk niat pengguna dalam mengadopsi aplikasi Flip. Penelitian ini di dukung dengan penelitian sebelumnya oleh [19] yang juga menyatakan bahwa habit tidak berpengaruh terhadap behavioral intention . Oleh karena itu, H4a di tolak.

## Pengaruh habit terhadap use behavior
Hasil  H4b  menyatakan habit berpengaruh  terhadap use  behavior ,  dengan  angka t-statistic 2.185 dan angka p-value 0.029. Pengguna sudah terbiasa dalam menggunakan secara teratur dan merasa sesuai dengan fitur-fitur  atau  layanan  yang  tersedia  di  aplikasi  Flip,  seperti  melakukan  aktivitas  transfer,  top-up  saldo, membeli pulsa, paket data, listrik, serta membayar tagihan melalui aplikasi Flip. Sehingga faktor dari kebiasaan mempengaruhi  terbentuknya  perilaku  pengguna  dalam  mengadopsi  aplikasi  Flip.  Penelitian  ini  di  dukung dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  [20]  yang  juga  menyatakan  bahwa habit berpengaruh  terhadap use behavior . Oleh karena itu, H4b dapat di terima.

## Pengaruh hedonic motivation terhadap behavioral intention
Hasil  H5  menyatakan hedonic  motivation tidak  berpengaruh  terhadap behavioral  intention ,  dengan angka t-statistic 0.941  dan  angka p-value 0.347.  Melalui  analisis  masalah  yang  di  kaji  bahwa  aplikasi  Flip terdapat kekurangan dalam kenyamanan pengguna saat menggunakan aplikasi Flip, seperti tata letak fitur pada aplikasi  Flip  yang  sulit  dioperasikan,  sehingga  faktor  dari  motivasi  hedonis  tidak  mampu  membentuk  niat pengguna dalam mengadopsi aplikasi Flip. Penelitian ini di dukung dengan penelitian sebelumnya oleh [21] yang juga menyatakan hedonic motivation tidak berpengaruh terhadap behavioral intention . Oleh karena itu, H5 di tolak.

## Pengaruh performance expectancy terhadap behavioral intention
Hasil H6 menyatakan performance expectancy tidak berpengaruh terhadap behavioral intention , dengan angka t-statistic 0.061 dan angka p-value 0.951. Aplikasi Flip di anggap tidak memenuhi ekspektasi pengguna, seperti  dalam  aspek  kecepatan  transaksi,  kehandalan  sistem,  dan  kemudahan  penggunaan.  Hal  ini,  dapat mengakibatkan ketidakcocokan antara harapan pengguna dan kinerja sebenarnya dari aplikasi Flip. Sehingga faktor  dari  ekspektasi  kinerja  tidak  mampu  membentuk  niat  pengguna  dalam  mengadopsi  aplikasi  Flip. Penelitian ini di dukung dengan penelitian sebelumnya oleh [22] yang juga menyatakan bahwa performance expectancy tidak berpengaruh terhadap behavioral intention . Oleh karena itu, H6 di tolak .

## Pengaruh personal innovativeness terhadap behavioral intention
Hasil  H7a  menyatakan personal  innovativeness berpengaruh  terhadap behavioral  intention ,  dengan angka t-statistic 2.723 dan angka p-value 0.007. Pengguna memiliki minat dan keinginan mempelajari sebuah inovasi atau fitur baru yang disediakan oleh aplikasi Flip untuk memenuhi kebutuhannya, sehingga faktor dari inovasi pribadi mempengaruhi terbentuknya niat pengguna dalam mengadopsi aplikasi  Flip. Penelitian ini di dukung  dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  [23]  yang  juga  menyatakan  bahwa personal  innovativeness berpengaruh terhadap behavioral intention . Oleh karena itu, H7a dapat di terima.

## Pengaruh personal innovativeness terhadap use behavior
Hasil H7b menyatakan personal innovativeness tidak berpengaruh terhadap use behavior , dengan angka t-statistic 0.002  dan  angka p-value 0.998.  Meskipun  terdapat  perkembangan  teknologi  atau  fitur-fitur  baru, namun  tidak  memicu  pengguna  aplikasi  Flip  untuk  menggunakan  secara  berkelanjutan,  hal  tersebut  terjadi ketika pengguna merasa bahwa fitur baru yang tersedia di aplikasi Flip tidak memenuhi ekspektasi atau tidak memberikan  manfaat  yang  signifikan.  Sehingga  faktor  inovasi  pribadi  tidak  mampu  membentuk  perilaku pengguna dalam mengadopsi aplikasi Flip. Penelitian ini di dukung dengan penelitian sebelumnya oleh [24] yang juga menyatakan bahwa personal innovativeness tidak berpengaruh terhadap use behavior . Oleh karena itu, H7b di tolak.

## Pengaruh price value terhadap behavioral intention
Hasil H8 menyatakan price value berpengaruh terhadap behavioral intention , dengan angka t-statistic 2.400 dan angka p-value 0.017. Pengguna menganggap bahwa biaya yang mereka bayarkan, termasuk biaya transaksi  dan  biaya  layanan  sesuai  dengan  kualitas  yang didapatkan.  Sehingga  faktor dari  nilai  harga  dapat mempengaruhi terbentuknya niat pengguna dalam mengadopsi aplikasi Flip. Penelitian ini di dukung dengan penelitian sebelumnya oleh [25] yang juga menyatakan bahwa price value berpengaruh terhadap behavioral intention . Oleh karena itu, H8 dapat di terima.

## Pengaruh social influence terhadap behavioral intention
Hasil H9 menyatakan social influence tidak berpengaruh terhadap behavioral intention , dengan angka t-statistic 0.117 dan angka p-value 0.907. Disebabkan kurangnya dukungan atau testimoni yang kuat, seperti rekomendasi dari rekan kerja, saudara, teman, dan lainnya. Sehingga faktor dari pengaruh sosial tidak mampu membentuk  niat  pengguna  dalam  mengadopsi  aplikasi  Flip.  Penelitian  ini  di  dukung  dengan  penelitian sebelumnya oleh [26] yang juga menyatakan social influence tidak berpengaruh terhadap behavioral intention . Oleh karena itu, H9 di tolak.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  analisis  penerimaan  aplikasi  Flip  pada  UMKM  di  Kabupaten  Garut  dengan  model UTAUT 3 menguji sembilan hipotesis. Terbukti empat hipotesis di terima, yaitu behavioral intention terhadap use behaviour , habit terhadap use behaviour , personal innovativeness terhadap behavioral intention , dan price value terhadap behavioral  intention .  Hubungan  faktor-faktor  tersebut  memegang  peran  penting  dalam menentukan  efektivitas  aplikasi  Flip. Behavioral  intention mencerminkan  keinginan  pengguna  dalam menggunakan aplikasi Flip, yang menjadi faktor kunci dalam menentukan tingkat aktivitas pengguna. Habit memengaruhi konsistensi pengguna aplikasi Flip, mencerminkan pola rutin dalam penggunaan sehari-hari oleh pelaku UMKM. Tingkat personal innovativeness atau kreativitas mepengaruhi tingkat keaktifan penggunaan aplikasi  Flip.  Selain  itu, price  value menjadi  pertimbangan  penting  dalam  mendapatkan  manfaat  yang signifikan,  mendorong  pelaku  UMKM  untuk  mengadopsi  aplikasi  Flip  sebagai  bagian  yang  integral  dalam menjalankan bisnis.
Sementara  itu  delapan  hipotesis  di  tolak,  yaitu effort  expectancy terhadap behavioral  intention , facilitating  conditions terhadap behavioral  intention , facilitating  conditions terhadap use  behaviour , habit terhadap behavioral  intention , hedonic  motivation terhadap behavioral  intention , performance  expectancy terhadap behavioral intention , personal innovativeness terhadap use behaviour , dan social influence terhadap behavioral intention . Berdasarkan penolakan tersebut, terdapat aspek-aspek yang perlu diperbaiki pada aplikasi Flip  dari  masalah  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya.  Upaya  perbaikan  termasuk  peningkatan  kemudahan penggunaan aplikasi Flip dengan instruksi yang lebih jelas, dukungan teknis yang memadai, ketersediaan fitur pusat bantuan yang mudah dipahami, serta peningkatan kenyamanan penggunaan aplikasi Flip dengan tampilan yang lebih user-friendly . Semua ini diharapkan dapat meningkatkan adopsi dan penerimaan aplikasi Flip pada UMKM  di  Kabupaten  Garut.  Keterbatasan  dalam  penelitian  ini  adalah  bersifat cross-sectional yang  hanya dilakukan pada satu titik waktu tertentu, sehingga perubahan yang mungkin terjadi di masa depan tidak dapat diamati.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  menggunakan  pendekatan longitudinal untuk mengumpulkan data dari waktu ke waktu dan mengamati perubahan dalam jangka waktu tertentu. Selain itu, dapat memperluas objek penelitian dan sampel guna memberikan informasi yang lebih luas.

## REFERENSI
[1] M.  I.  Rezky,  “Pengembangan  Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  Indonesia  berbasis Financial  Technology,” J.  Princ.  Manag.  Bussines ,  vol.  02,  no.  02,  pp.  64–77,  2023,  doi: https://doi.org/10.55657/jpmb.v2i01.124.
[2] M.  G.  Pangestu  and  J.  P.  K.  Pasaribu,  “Behavior  Intention  penggunaan  Digital  Payment  QRIS berdasarkan  model  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT)  (Studi  pada UMKM Sektor Industri Makanan & Minuman di Kota Jambi),” J. Ilm. Manaj. dan Kewirausahaan , vol. 1, no. 1, pp. 29–37, 2022, doi: https://doi.org/10.33998/jumanage.2022.1.1.23.
[3] N. Anisah and H. F. Crisnata, “Analisis tingkat literasi keuangan pengguna fintech payment OVO,” JAD  J. Ris. Akunt. dan Keuang. Dewantara , vol. 4, no. 1, pp. 47–60, 2021, doi: 10.26533/jad.v4i1.752.
[4] R. D. Putra and D. R. Prehanto, “Analisis kepuasan pengguna aplikasi Flip.id menggunakan metode TAM dan EUCS,” vol. 2, no. 4, pp. 19–26, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/43245
[5] F. Flip, “Tentang Flip,” Flip.id , 2023. https://flip.id/tentang-flip (accessed Dec. 15, 2023).
[6] S. A. Helmayanti, F. Hamami, and R. Y. Fa’rifah, “Penerapan algoritma Tf-Idf dan Naïve Bayes untuk analisis  sentimen  berbasis  aspek  ulasan  aplikasi  Flip  pada  Google  Play  Store,” J.  Indones.    Manaj. Inform. dan Komun. , vol. 4, no. 3, pp. 1822–1834, 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i3.415.
[7] I. Safitri, H. W. A. Ningsih, and Hawignyo, “Pengaruh E-Trust dan E-Satisfaction terhadap E-Loyalty (  Studi :  Pengguna  Flip  .  Id  ),” J.  Ilm.  Manaj.  DAN  BISNIS ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  457–466,  2023,  doi: https://doi.org/10.37479/jimb.v6i1.19896.
[8] A.  S.  D.  Purnomo  and  D.  D.  Ramadani,  “Pengaruh  manfaat,  kemudahan  terhadap  minat  pemakaian Financial Technology pada penggunaan pembayaran digital UMKM di Sumenep,” J. Ilmu-Ilmu Ekon. , vol. 14, no. 2, pp. 17–30, 2022, doi: https://doi.org/10.35457/xxx.
[9] E.  Prasetyaningrum  and  S.  A.  Hilaliyah,  “Analisis  perilaku  adopsi  digital  marketing  pada  UMKM menggunakan model UTAUT 3 di era new normal,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 226–233, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3955.
[10] L.  Zulaikah,  W.  Puspitasari,  and  L.  Septiningrum,  “Evaluasi  kesuksesan  implementasi  SAP  di  masa pandemi  Covid-19  menggunakan  model  UTAUT  3  pada  PT.  KAI,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan Pembelajaran Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 242–253, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i1.3278.
[11] M.  A.  Fahmi,  F.  Nisa,  R.  Sukmadewi,  and  Z.  I.  Hasan,  “Acceptance  and  Use  of  Live  Unpad  in Vocational Education Student: Extended Utaut-3 Approach,” J. Teknol. Pendidik. , vol. 12, no. 2, pp. 194–222,
2023, [Online]. Available: https://ejournal2.uika-
bogor.ac.id/index.php/TEK/article/view/160
[12] A.  Gunasinghe,  J.  A.  Hamid,  A.  Khatibi,  and  S.  M.  Ferdous  Azam,  “The  viability  of  UTAUT-3  in understanding  the  lecturer’s  acceptance  and  use  of  virtual  learning  environments,” Int.  J.  Technol. Enhanc. Learn. , vol. 12, no. 4, pp. 458–481, 2020, doi: 10.1504/IJTEL.2020.110056.
[13] A.  D.  Puspitasari  and  D.  F.  Suyatno,  “Analisis  tingkat  penerimaan  penerapan  aplikasi  Flip menggunakan  metode  Unified  Theory  Of  Acceptance  and  Use  Of  Technology  2  (  UTAUT2  ),” J. Emerg.  Inf.  Syst.  Bus.  Intell. ,  vol.  04,  no.  03,  pp.  1–8,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/54176
[14] R. M. Ramdani, U. Sumarwan, and I. Hermadi, “Analisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap sikap pengguna  aset  digital  non-fungible  token  berbasis  blockchain  pada  komunitas  NFT  Indonesia,” J. Manaj. dan Organ. , vol. 14, no. 3, pp. 268–286, 2023, doi: 10.29244/jmo.v14i3.46793.
[15] A.  Inzaghi  and  A.  Priyono,  “Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  mobile  payment : memperluas model meta-UTAUT dengan faktor personal innovativeness , anxiety , trust , dan grievance redressal,” Sel. Manaj. J. Mhs. Bisnis Manaj. , vol. 01, no. 02, pp. 186–205, 2022, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/selma/article/view/24777
[16] N.  F.  Julyazti,  M.  F.  Alfarisi,  and  F.  Adrianto,  “Pengaruh  behavioral  intention  dan  user  behavioral terhadap gender sebagai variabel moderasi,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 187–197, 2023, doi: 10.37034/infeb.v5i1.220.
[17] S.  Sutanto,  I.  Ghozali,  and  R.  S.  Handayani,  “Faktor-faktor  yang  memengaruhi  penerimaan  dan penggunaan  sistem  informasi  pengelolaan  keuangan  daerah  (Sipkd)  dalam  perspektif  the  Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2  (Utaut  2)  di  Kabupaten  Semarang,” J.  Akunt.  Dan Audit. , vol. 15, no. 1, pp. 37–68, 2018, doi: 10.14710/jaa.15.1.37-68.
[18] M.  K.  Sandy,  N.  Dalimunthe,  and  E.  Saputra,  “Analisa  penerimaan  mahasiswa  terhadap  sistem informasi kuliah online menggunakan metode UTAUT pada kampus UMRI,” Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 59–66, 2022, doi: 10.57152/ijirse.v2i1.236.
[19] S.  R. Supriyanto, D. Rolliawati, and N. Yalina, “Evaluasi penerimaan modul kepegawaian SIESTA menggunakan model UTAUT 2,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.1989.
[20] N. W. D. M. Y. Pertiwi and D. Ariyanto, “Penerapan model UTAUT 2 untuk menjelaskan minat dan perilaku penggunaan Mobile Banking di Kota Denpasar,” E-Jurnal Akunt. Univ. Udayana , vol. 18, no.
2, pp. 1369–1397, 2017, [Online]. Available:
https://ojs.unud.ac.id/index.php/Akuntansi/article/view/25548
[21] H.  Donan,  E.  S.  Negara,  T.  Sutabri,  and  F.  Firdaus,  “Analysis  of  Behavioral  Use  of  Academic Information Systems with the Implementation of UTAUT 2 Integration at the Muhammadi-Palembang Institute of Health Science and Technology,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 12, no. 3, pp. 462–470, 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i3.1978.
[22] H. A. Widyanto, K. A. Kusumawardani, and A. Septyawanda, “Encouraging behavioral intention to use mobile payment: an extension of UTAUT 2,” J. Muara Ilmu Ekon. dan Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 87–97, 2020, doi: 10.24912/jmieb.v4i1.7584.
[23] A. Amid and R. Din, “Acceptance and use of massive open online courses: extending UTAUT 2 with personal  innovativeness,” J.  Pers.  Learn. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  57–66,  2021,  [Online].  Available: https://spaj.ukm.my/jplearning/index.php/jplearning/article/view/165
[24] L. K. Wardana, “Analisis adopsi teknologi layanan digital banking dengan model Unified Theory of Acceptance  and  Use  of  Technology  3  (  Utaut-3  )  pada  studi  kasus  PT  Bank  Raya  Indonesia  Tbk.,” JEISBI  J.  Emerg.  Inf.  Syst.  Bus.  Intell. ,  vol.  04,  no.  03,  pp.  73–82,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/54241
[25] A.  Andrianto,  “Faktor  yang  mempengaruhi  behavior  intention  untuk  penggunaan  aplikasi  dompet digital menggunakan model UTAUT 2,” J. Ilm. Ekon. Bisnis , vol. 25, no. 2, pp. 111–122, 2020, doi: 10.35760/eb.2020.v25i2.2412.
[26] A.  M.  Musyaff,  D.  A.  P.  Sari,  and  D.  K.  Respati,  “Understanding  of  digital  payment  usage  during COVID-19 pandemic: a study of UTAUT extension model in Indonesia,” J. Asian Financ. Econ. Bus. , vol. 8, no. 6, pp. 475–482, 2021, doi: 10.13106/jafeb.2021.vol8.no6.0475.