Copyright © The Author(s) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
UTAUT2 dan DOI : Analisis Pengguna Aktual Layanan Food Delivery (GoFood) di Kota Surabaya
Anisa Fitri Ramadhani*, Nurul Azizah anisafitriramadhani@gmail.com * *Penulis korespondensi
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur - Indonesia
Diterima: 26 Mar 2022 | Direvisi: 01 Apr – 01 Mei 2022 Disetujui: 26 Mei 2022 | Dipublikasi: 30 Juni 2022 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
The innovation that is applied is not the main idea of the successful application of technology, but how the community responds to the technological innovation. This study aims to determine how much  the  model  variable  The  Extended  Unified  Theory  of  Accaptance  and  Use  of  Technology (UTAUT2) combined with the Diffusion of Innovation (DOI) model has a positive and significant effect on Behavioral Intention to Adopt (BIA), and to find out the structural influence of BIA on the Actual Usage (AU) of GoFood service users in Surabaya. The variables from the UTAUT2 and DOI models become  factors that  support  the  behavioral  intention  of  users to  adopt  and  use  a system in real terms, in this case the GoFood service with users in Surabaya. The results of this study indicate that the hedonic motivation, habit, and compatibility variables are positive and significant on behavioral intention to adopt. The variables of effort expectancy, price value, and relative advantage were declared positive and not significant on behavioral intention to adopt. The performance expectancy variable is stated to be negative and not significant to the behavioral intention  to  adopt.  In  addition,  the  compatibility  variable  was  stated  to  be  significant  and acceptable on performance expectancy and effort expectancy. Keywords: The  Extended  Unified  Theory  of  Accaptance  and  Use  of  Technology,  Diffusion  of Innovation, GoFood service

## ABSTRAK
Inovasi yang diterapkan bukanlah hal utama dari keberhasilan penerapan teknologi, melainkan bagaimana  respon  masyarakat  terhadap  inovasi  teknologi  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengetahui seberapa besar variabel model The Extended Unified Theory of Accaptance and Use of Technology (UTAUT2) yang dikombinasikan dengan model Diffusion of Innovation (DOI)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Behavioral  Intention  to  Adopt  (BIA),  juga untuk  mengetahui  pengaruh  struktural  BIA  terhadap  Actual  Usage  (AU)  pengguna  layanan GoFood di Surabaya. Variabel dari model UTAUT2 dan DOI menjadi faktor yang mendukung niat perilaku pengguna untuk mengadopsi dan menggunakan suatu sistem secara nyata, dalam hal ini pada layanan GoFood dengan pengguna di Surabaya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan variabel hedonic motivation, habit, dan compatibility dinyatakan positif dan signifikan terhadap behavioral  intention  to  adopt.  Variabel  effort  expectancy,  price  value,  dan  relative  advantage dinyatakan  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  behavioral  intention  to  adopt.  Variabel performance expectancy dinyatakan negatif dan tidak signifikan terhadap behavioral intention to adopt. Selain itu, variabel compatibility dinyatakan signifikan dan dapat diterima terhadap performance expectancy dan effort expectancy.
Kata  Kunci: The  Extended  Unified  Theory  of  Accaptance  and  Use  of  Technology,  Diffusion  of Innovation, layanan GoFood
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Vol. 8, No. 1, Juni 2022 Hal. 1 - 12

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi pada era saat ini mendorong perubahan transformasi era digital di berbagai bidang. Perubahan ini dapat dilihat dari digitalisasi hal-hal yang biasa dilakukan  oleh  masyarakat  secara  manual.  Teknologi  memudahkan  kehidupan masyarakat,  sehingga  memegang  peranan  penting  untuk  kemajuan  bisnis  suatu perusahaan  (Setiawan,  2017).  Dengan  adanya  teknologi,  berbagai  perusahaan  mulai menerapkan model bisnis baru untuk mendukung bisnis mereka dengan inovasi unik yang  berbeda  dari  bisnis  sejenis.  Akan  tetapi,  inovasi  yang  diterapkan  bukanlah  hal utama dari keberhasilan penerapan teknologi, melainkan bagaimana respon masyarakat terhadap  inovasi  teknologi  tersebut.  Besarnya  penerimaan  dan  penggunaan  inovasi teknologi oleh pengguna dapat menggambarkan keberhasilan akan penerapan teknologi tersebut. Makanyeza & Mutambayashata (2018) juga menjelaskan salah satu tolak ukur utama  dalam  penerapan  teknologi  dilihat  dari  penerimaan  teknologi  tersebut  oleh pengguna.
Gojek sebagai perusahaan startup asal Indonesia yang telah didirikan sejak tahun 2010 lalu telah menerapkan inovasi teknologi di dalam bisnisnya. Pada awalnya, Gojek hanya menghadirkan layanan pemesanan ojek secara online dan terus berinovasi hingga merilis  layanan food  delivery pada  tahun  2015  (Adriansyah  &  Saputri,  2020). Terbentuknya  layanan food  delivery (GoFood)  dilatarbelakangi  oleh  besarnya permintaan  makanan  melalui  fitur  pada  aplikasi  Gojek,  yaitu  GoShop.  Antusiasme masyarakat  akan  layanan  pesan  antar  makanan  yang  pada  saat  itu  tidak  diimbangi dengan  adanya  platform  khusus  yang  menyajikan  berbagai  menu  makanan  menjadi peluang bagi Gojek untuk meluaskan lini produknya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  variabel  model The Extended  Unified  Theory  of  Accaptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT2) yang dikombinasikan  dengan  model Diffusion  of  Innovation  (DOI) berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap Behavioral  Intention  to  Adopt  (BIA) ,  juga  untuk  mengetahui pengaruh  struktural BIA terhadap Actual  Usage  (AU) pengguna  layanan  GoFood  di Surabaya.  Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  dengan  penerimaan penggunaan teknologi oleh pengguna, antara lain pada penelitian Aristio et al. (2019) yang menjelaskan bahwa kesesuaian dengan gaya hidup (compatibility) menjadi faktor positif  signifikan  yang  mempengaruhi  pengguna  dalam  mengadopsi  aplikasi mobile payment dalam  melakukan  pembayaran,  dan  keamanan  sebuah  teknologi (perceived technology security) dan inovasi baru yang diberikan kepada pengguna (innovativeness) menjadi faktor lain yang berpengaruh positif terhadap adopsi aplikasi mobile payment . Pada  penelitian  Alfiana  &  Rikumahu  (2020)  menjelaskan  bahwa compatibility, facilitating  conditions,  hedonic  motivation, dan innovativeness memiliki  pengaruh signifikan  terhadap behavioral intention  to  adopt sedangkan performance  expectancy, effort  expectancy,  social  influence,  price  value, dan perceived  technology  security tidak memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap behavioral  intention  to  adopt. Beberapa penelitian  lain  terkait  dengan  penerimaan  teknologi,  antara  lain:  (Liliani,  2020; Nanggong, 2018; Priyono, 2017; Sani et al., 2020).
Beberapa penelitian terkait dengan model penerimaan penggunaan teknologi dapat digunakan  yaitu UTAUT2 .  Beberapa  penelitian  dilakukan  oleh  (Ismarmiaty  &  Etmy, 2018)  yang  melakukan  modifikasi  pada UTAUT2 dengan  menambahkan  faktor tambahan, seperti trust of internet dan trust of intermediary . Selain itu terdapat beberapa penelitian juga membahas mengenai model penerimaan seperti pada penelitian (Aswani et al., 2018; Dhiman et al.,  2019; Duarte & Pinho, 2019; Owusu Kwateng et al., 2019; Ramírez-Correa  et  al.,  2019).  Di  dalam  penelitian  digunakan  model UTAUT2 dikombinasikan DOI . Kedua model ini memiliki variabel yang saling melengkapi, dimana teori DOI menjelaskan suatu ide, praktek, atau objek  yang  dianggap  baru  oleh  individu
UTAUT2 dan DOI : Analisis Pengguna Aktual Layanan Food Delivery (GoFood) …
atau kelompok pengadopsi. Variabel dari model UTAUT2 dan DOI menjadi faktor yang mendukung niat perilaku pengguna untuk mengadopsi dan menggunakan suatu sistem secara nyata, dalam hal ini pada layanan GoFood dengan pengguna di Surabaya.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif,  yang  fokus  pada penilaian  berdasarkan  studi  statistik  dan  menilai  hubungan  antar  variabel  yang digunakan. Analisis data menggunakan SEM-PLS 3.0, dengan pengumpulan data melalui penyebaran  kuesioner  kepada  145  responden  pengguna  GoFood  yang  berada  di Surabaya.  Kuesioner  disebarkan  kepada  seluruh  responden  melalui Google  Form (Gform) . Adapun pertimbangan responden yang mengisi harus memiliki aplikasi mobile Gojek sebagai akses layanan GoFood, dan pengguna yang pernah melakukan transaksi pada  layanan  GoFood  hingga  selesai  minimal  3  kali  transaksi.  Pengukuran  jawaban responden menggunakan skala likert yang tiap pernyataan diukur dengan 5 skala untuk mengukur tingkat kesesuaian penerimaan pengguna tehadap pernyataan yang diajukan.

## Tahapan Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan adanya fenomena penggunaan layanan food delivery yang sangat masif. Dengan menggunakan layanan food delivery , pengguna dimudahkan melakukan  pesan  antar  makanan  sesuai  dengan  permintaan  mereka  melalui  aplikasi mobile yang mereka miliki. Tahapan penelitian yang telah dilakukan, dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Rancangan Model Penelitian
Variabel  di  dalam  penelitian  ini  merujuk  pada  model UTAUT2 yang  dimodifikasi dengan  penambahan  model DOI .  Teori DOI menjelaskan  bagaimana  pengguna  dapat membuat  keputusan  untuk  menolak  atau  menerima  teknologi  baru  melalui  jangka waktu  tertentu  berdasarkan  kepercayaan  yang  mereka  bentuk  tentang  inovasi (teknologi  baru)  tersebut.  Teori DOI mempunyai  lima  karakteristik  inovasi,  yaitu complexity,  triability,  observability,  compatibility, dan relative  advantage (Indriyati  & Aisyah, 2019). Model penelitian yang digunakan di dalam  penelitian  ini,  dibentuk  dari
M
U LA I
Rumusan Masalah Landasan Teori Perumusan Hipotesis Pengumpulan Data Penentuan Populasi dan Sampel Analisis  SEM 1. Konseptualisasi Model 2. Pembentukan Path Diagram 3. Identifikasi Model 4. Outer Model dan Inner Model 5. Interpretasi Model Kesimpulan dan Saran SELESAI
penelitian-penelitian terdahulu, dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Model Penelitian
Model  penelitian  ini  dibentuk  berdasarkan  penelitian  terdahulu,  kemudian dilakukan  modifikasi UTAUT2 dengan  menambahkan  2  konstruk  dari  teori DOI , yaitu kesesuaian (compatibility) dan  keuntungan  relatif (relative  advantage) .  Terdapat  9 konstruk yang digunakan di dalam penelitian ini, yaitu:
1) Performance Expectancy
Merupakan ukuran tingkat dimana seseorang dapat percaya terhadap nilai tambah atau  manfaat  yang  diberikan  oleh  teknologi  dalam  membantu  pekerjaan  atau aktivitas manusia (Andrianto, 2020).
2) Effort Expectancy
Merupakan  ukuran  tingkat  kelancaran  atau  kemudahan  terkait  dalam  pengguna sistem (Andrianto, 2020).
3) Hedonic Motivation
Merupakan  dorongan  akan  kepuasan  yang  didapat  dari  penggunaan  sistem  atau teknologi (Andrianto, 2020).
4) Price Value
Dikatakan positif apabila manfaat atau nilai yang diberikan suatu teknologi lebih besar daripada biaya yang dikeluarkannya (Andrianto, 2020).
5) Habit Menjelaskan bagaimana seseorang telah terbiasa menggunakan suatu sistem atau teknologi dalam kehidupannya sehari-hari (Andrianto, 2020).
6) Compatibility
Merupakan  tingkat  dimana  sebuah  pembaruan  atau  inovasi  dianggap  sejalan dengan  keyakinan  dan  nilai  yang  berlaku  dalam  kehidupan  masyarakat,
UTAUT2 dan DOI : Analisis Pengguna Aktual Layanan Food Delivery (GoFood) …
pengalaman  pelanggan  atau  masyarakat  akan  sebuah  inovasi,  dan  kebutuhan pengguna akan sebuah inovasi tersebut (Setyawan & Saputra, 2022).
7) Relative Advantage
Merupakan  keunggulan  yang  dianggap  lebih  unggul  daripada  produk  alternatif lainnya (Perdana & Suharni, 2021).
8) Behavioral Intention to Adopt Merupakan sikap konsumen yang dapat menerima (mengadopsi) suatu sistem atau teknologi  dan  menjalankan  sistem  atau  teknologi  tersebut  dengan  niat  terus menerus sebagai perilaku positif akan kepuasan yang dirasakan (Hasan, 2020).
9) Actual Usage
Merupakan perilaku nyata individu sebagai aksi dari adanya minat perilaku untuk menggunakan suatu sistem atau teknologi, dan diukur dengan waktu penggunaan dan frekuensi dalam penggunaan sistem atau teknologi tersebut (Saintz, 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Penelitian
Responden dalam penelitian ini terdiri dari 27,4% laki-laki dan 72,4% perempuan. Rentang  usia  responden  yang  terbanyak  yaitu  usia  21-25  tahun  dengan  presentase sebesar 81,38%. Mayoritas status pekerjaan responden merupakan pelajar/mahasiswa dengan  presentase  sebesar  87,57%.  Mayoritas  responden  telah  menggunakan  fitur GoFood selama lebih dari 2 tahun dengan presentase sebesar 43,4%. Frekuensi transaksi penggunaan fitur GoFood oleh responden paling banyak dilakukan sebanyak 1-3 kali per bulan  dengan  presentase  sebesar  64,8%.  Pengeluaran  perbulan  paling  banyak dikeluarkan  oleh  responden  melalui  transaksi  GoFood  yaitu  kurang  dari  Rp.  100.000 dengan presentase sebesar 53,1%. Responden dalam penelitian ini merupakan seluruh cakupan wilayah di Kota Surabaya.

## Outer Model dan Inner Model
Outer Model merupakan sebuah model pengujian untuk mendapatkan nilai validitas dan reliabilitas dalam penelitian. Selanjutnya, setelah melakukan pengukuran validitas dan reliabilitas data, dilakukan pengukuran model structural (Inner Model) . Hasil dari model  struktural  diperoleh  dari  pengujian goodness-fit  model yang  selanjutnya  akan mendapatkan hasil R-Square sebagai nilai variabel endogen yang diuji.

## 1) Uji Validitas
Pada  uji  validitas,  dikatakan  dapat  memenuhi  persyaratan  apabila  memiliki  nilai outer loading > 0,7 dan nilai Average Variance Extracted (AVE) > 0,5. Hasil pengukuran awal  diperoleh  nilai outer  loading belum  sepenuhnya  memenuhi  ambang  batas  nilai diatas 0,7. Indikator yang memiliki nilai dibawah 0,7, yaitu X23 dengan nilai 0,696, X51 dengan nilai 0,665, X53 dengan nilai 0,685, dan Z11 dengan nilai 0,695 dikeluarkan dari model serta dilakukan re-estimasi kembali untuk memenuhi validitas konvergen, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Re-estimasi Outer Loading Variabel Indikator Nilai Outer Loading AVE Performance Expectancy X11 0,834 0,648 X12 0,814 X13 0,812 X14 0,758
Tabel 1. Lanjutan Hasil Re-estimasi Outer Loading Variabel Indikator Nilai Outer Loading AVE Effort Expectancy X21 0,916 0,798 X22 0,87 Hedonic Motivation X31 0,845 0,66 X32 0,866 X33 0,717 Price Value X41 0,9 0,722 X42 0,895 X43 0,744 Habit X52 1,000 1,000 Compatibility X61 0,848 0,652 X62 0,772 X63 0,802 Relative Advantage X71 0,753 0,571 X72 0,764 X73 0,749 Behavioral Intention to Adopt Y11 0,753 0,629 Y12 0,781 Y13 0,843 Actual Usage Z12 0,856 0,657 Z13 0,786 Z14 0,787
Gambar 3. Hasil Re-estimasi Model Konstruk Reflektif
Pada Tabel 1, menunjukkan bahwa setiap varibel dan indikator masing-masing telah memenuhi syarat validitas konvergen dengan nilai outer loading diatas 0,7 dan nilai AVE diatas  0,5.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  tiap  indikator  dinyatakan  layak  untuk
UTAUT2 dan DOI : Analisis Pengguna Aktual Layanan Food Delivery (GoFood) …
merefleksikan  variabel  laten.  Kemudian,  penggambaran  model  konstruk  untuk hubungan setiap variabel dapat dilihat pada Gambar 3.

## 2) Uji Reliabilitas
Sebuah  instrumen  dikategorikan reliabel atau  kredibel  jika  variabel  memperoleh nilai composite reliability lebih besar dari 0.7. Seperti yang ditujukan pada Tabel 2 bahwa semua  variabel  memiliki  nilai composite  reliability lebih  dari  0,7.  Hasil  pada  Tabel  2 membuktikan  bahwa  semua  variabel  yang  diuji  dinyatakan  layak  untuk  pengujian selanjutnya.
Tabel 2. Hasil Composite Reliability Variabel Composite Reliability Performance Expectancy (X1) 0,88 Effort Expectancy (X2) 0,888 Hedonic Motivation (X3) 0,852 Price Value (X4) 0,885 Habit (X5) 1,000 Compatibility (X6) 0,849 Relative Advantage (X7) 0,799 Behavioral Intention to Adopt (Y) 0,836 Actual Usage (Z) 0,851

## 3) Goodness of Fit Model
Pengukuran goodness of fit diperoleh dari nilai koefisien determinasi (R2). Melalui pengujian ini akan didapatkan seberapa besar variabel eksogen yang dapat mempunyai pengaruh  terhadap  variabel  endogen.  Sebagai  contoh,  dari  Tabel  3  dapat  dijelaskan bahwa  variabel Performance  Expectancy (X1)  memiliki  nilai  sebesar  0,245.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  variabel Performance  Expectancy (X1)  dapat  dijelaskan  oleh variabel Compatibility (X6)  sebesar  24,5%,  sedangkan  sisanya  sebesar  75,5% dipengaruhi oleh konstruk lain di luar penelitian ini. Hasil R-Square dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil R-Square Variabel R Square Performance Expectancy (X1) 0,245 Effort Expectancy (X2) 0,205 Behavioral Intention to Adopt (Y) 0,406 Actual Usage (Z) 0,389

## 4) Estimated for Path Coefficient
Hasil analisis koefisien jalur digunakan untuk menunjukkan pengaruh dari setiap variabel eksogen terhadap variabel endogen. Hasil estimasi analisis koefisien jalur pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4. Hasil analisis koefisien jalur ini, kemudian akan menentukan hubungan antar variabel mana yang akan diterima atau ditolak.
Sebagai  contoh  dalam  analisis  X1  (PE)  ->  Y  (BIA)  menunjukkan  bahwa  variabel performance expectancy terhadap behavioral intention to adopt mempunyai nilai < 0,1 atau sebesar -0,135 < 0,1. Nilai statistik yang dihasilkan sebesar 1,380 dan nilai p-value sebesar  0,168.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  dinyatakan  bahwa  H1  yaitu
performance  expectancy berpengaruh  positif  terhadap behavioral  intention  to  adopt layanan food delivery (GoFood) di Kota Surabaya ditolak. Hasil analisis jalur dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Path Analysis Path Coefficient T-statistic  P-value Keterangan X1 (PE) -> Y (BIA) -0.135 1.380 0.168 Ditolak X2 (EE) -> Y (BIA) 0.118 1.302 0.194 Ditolak X3 (HM) -> Y (BIA) 0.211 2.241 0.025 Diterima X4 (PV) -> Y (BIA) 0.04 0.399 0.690 Ditolak X5 (HBT) -> Y (BIA) 0.363 5.044 0,00 Diterima X6 (CPBT) -> X1 (PE) 0.495 7.298 0,00 Diterima X6 (CPBT) -> X2 (EE) 0.452 6.449 0,00 Diterima X6 (CPBT) -> Y (BIA) 0.223 2.058 0.040 Diterima X7 (RA) -> Y (BIA) 0.068 0.680 0.497 Ditolak Y (BIA) -> Z (AU) 0.623 10.774 0,00 Diterima Pembahasan Performance  Expectancy terhadap Behavioral  Intention  to Adopt
Berdasarkan  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa performance  expectancy tidak berpengaruh terhadap behavioral intention to adopt . Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian  yang  dilakukan  Aristio  et  al.  (2019).  Dapat  dijelaskan  bahwa  seorang pengguna tidak hanya mempertimbangkan manfaat/keuntungan dalam menggunakan layanan food delivery (GoFood) yang dapat membantu aktivitasnya, melainkan karena adanya kebutuhan pribadi dalam memenuhi kebutuhan mereka. Dapat diketahui seperti halnya  pada  masa  pandemi  covid-19,  bahwa  layanan food  delivery (GoFood)  menjadi kebutuhan pengguna untuk layanan pesan antar makanan. Hal ini sejalan dengan tulisan Yuswohady  (2020)  yang  menjelaskan  bahwa  konsumen  selama  ini  menggunakan layanan food  delivery untuk  “kegemaran”  (mencoba  jenis  makanan  baru,  resto  ba ru) kemudian  sejak  pandemi  covid-19  terjadi, maka  bergeser  menjadi  “kebutuhan”  yang digunakan untuk kebutuhan sehari-hari mereka.
Pembahasan Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention to Adopt
Berdasarkan  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa effort  expectancy tidak  memiliki pengaruh  terhadap behavioral  intention  to  adopt .  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian  yang dilakukan  Alfiana  &  Rikumahu  (2020).  Dari  hasil  ini  dapat  dijelaskan bahwa  suatu  sistem/aplikasi  layanan  dibangun  dengan  mempertimbangkan  tampilan dan  menu  yang  ramah  pengguna.  Oleh  karena  itu,  tingkat  kemudahan  bukanlah  hal utama  yang  mempengaruhi  pengguna  dalam  menggunakan  suatu  sistem/aplikasi layanan food  delivery (GoFood).  Selain  itu,  pada  penelitian  ini  hasil  demografi menunjukkan usia responden pengguna GoFood terbanyak yaitu 21-25 tahun. Hal ini berarti  bahwa  pengguna  dengan  jenjang  usia  tersebut  sudah  terbiasa  dengan penggunaan teknologi, sehingga bukan hal sulit bagi mereka untuk menggunakan suatu sistem/aplikasi.
Pembahasan Hedonic Motivation terhadap Behavioral Intention to Adopt
Berdasarkan  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa hedonic  motivation memiliki pengaruh terhadap behavioral intention to adopt . Motivasi hedonis mewakili kenikmatan yang dirasakan konsumen (Makanyeza & Mutambayashata, 2018). Hasil penelitian ini sejalan  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  (Alfiana  &  Rikumahu,  2020;  Putri  &
UTAUT2 dan DOI : Analisis Pengguna Aktual Layanan Food Delivery (GoFood) …
Suardikha, 2020)  yang    menjelaskan   bahwa   sistem/aplikasi   memberikan   kepuasan terhadap  pengguna.  Temuan  hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa sistem/aplikasi layanan food delivery (GoFood) mampu membuat pengguna merasa puas dalam  penggunaan  layanan  tersebut.  Kepuasan  tersebut  dapat  mendorong  pengguna untuk terus melakukan transaksi melalui sistem/aplikasi tersebut.
Pembahasan Price Value terhadap Behavioral Intention to Adopt Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa price value tidak memiliki pengaruh terhadap behavioral intention to adopt . Hasil penelitian ini sependapat dengan penelitian Aristio et al. (2019) yang menyatakan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan price value terhadap behavioral intention to adopt . Penggunaan layanan food delivery (GoFood) oleh pengguna sebagai aksi dari adanya keharusan beradaptasi pada masa pandemi yang memanfaatkan  teknologi  untuk  membantu  pekerjaan  manusia  sebagai  langkah  untuk meminimalisir kontak langsung antar manusia.
Pembahasan Habit terhadap Behavioral Intention to Adopt
Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa habit memiliki pengaruh terhadap behavioral  intention  to  adopt .  Pada penelitian  Ispriandina  (2019)  menjelaskan  bahwa habit mempunyai pengaruh yang  paling besar yang mendukung minat pengguna akan berulang untuk menggunakan mobile wallet di Kota Bandung. Pada penelitian ini juga sejalan  dengan  penelitian  yang  pernah  dilakukan.  Hal  ini  yang  menjadi  dasar penggunaan  layanan food  delivery (GoFood).  Kebiasaan  dalam  menggunakan sistem/aplikasi layanan food delivery (GoFood) akan menimbulkan pemakaian berulang platform digital yang sama.
Pembahasan Compatibility terhadap Performance Expectancy
Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa compatibility berpengaruh positif terhadap performance  expectancy .  Penelitian  Aristio  et  al.  (2019)  dan  Alfiana  & Rikumahu  (2020)  juga  menemukan  bahwa  terdapat  pengaruh compatibility terhadap performance expectancy . Inovasi layanan food delivery (GoFood) telah lama diluncurkan, akan  tetapi  layanan  ini  mulai  banyak  diminati  ketika  terjadi  pembatasan  gerak masyarakat  yang  menyebabkan  masyarakat  cenderung  untuk  menggunakan  layanan online .  Hal  ini  apabila  terjadi  secara  berulang  akan  mendorong  masyarakat  percaya bahwa sistem/aplikasi layanan food delivery (GoFood) dapat membantu mereka dalam memenuhi kebutuhan pesan antar yang mereka harapkan.
Pembahasan Compatibility terhadap Effort Expectancy
Berdasarkan  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa compatibility memiliki  pengaruh terhadap effort expectancy . Hal ini menunjukkan bahwa semakin besar kesesuaian yang didapatkan  oleh  masyarakat  dalam  penggunaan  sebuah  sistem/aplikasi  maka  tingkat harapan  akan  kemudahan  penggunaan  sistem/aplikasi  juga  semakin  besar.  Hal  ini sejalan dengan penelitian Alfiana & Rikumahu  (2020) yang berpendapat sama bahwa terdapat pengaruh compatibility terhadap effort expectancy .
Pembahasan Compatibility terhadap Behavioral Intention to Adopt
Berdasarkan  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa compatibility memiliki  pengaruh terhadap behavioral intention to adopt . Hasil ini sejalan dengan penelitian Aristio et al. (2019) yang berpendapat bahwa terdapat pengaruh compatibility terhadap behavioral intention  to  adopt .  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  layanan food  delivery (GoFood) sesuai dengan kebutuhan masyarakat pada saat ini dan cocok digunakan pada aktivitas pemenuhan kebutuhan makanan sehari-hari mereka.
Pembahasan Relative Advantage terhadap Behavioral Intention to Adopt
Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa relative advantage tidak memiliki pengaruh terhadap behavioral intention to adopt . Hal ini sesuai dengan pengamatan yang dilakukan pada penelitian ini terhadap layanan food delivery (GoFood), bahwa tidak ada perbedaan  terhadap  produk  alternatif  sejenis  lainnya  dalam  memberikan  potongan harga kepada penggunanya. Pengguna baru pada layanan cenderung diberikan potongan harga yang lebih besar dibandingkan dengan pengguna lama. Setiap pengguna lama akan mendapatkan  potongan  harga  dan  keuntungan  yang  berbeda-beda  tergantung  dari transaksi yang telah mereka lakukan.
Pembahasan Behavioral Intention to Adopt terhadap Actual Usage
Berdasarkan  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa behavioral  intention  to  adopt memiliki pengaruh terhadap actual usage . Pada penelitian Saintz  (2019) menjelaskan bahwa behavioral  intention  to  adopt dapat  mempengaruhi actual  usage .  Hal  ini merupakan tahapan yang biasa dilalui, bahwa untuk mencapai actual usage (pengguna nyata) maka niat perilaku pengguna sistem/aplikasi layanan harus lebih dulu muncul. Pada penelitian ini melalui kuesioner yang telah disebarkan, dapat diketahui pengguna layanan food  delivery (GoFood)  minimal  melakukan  3  kali  transaksi  berhasil  melalui aplikasi online yang telah tersedia pada smartphone mereka.

## KESIMPULAN
Dari penelitian ini menunjukkan bahwa hedonic motivation , habit , dan compatibility dinyatakan positif dan signifikan terhadap behavioral intention to adopt . Sementara itu, variabel behavioral  intention  to  adopt terhadap actual  usage berpengaruh  sebesar 10.774. Hasil penelitian ini hanya mewakili pengguna layanan food delivery (GoFood) di wilayah Kota Surabaya saja. Pada penelitian selanjutnya, diharapkan mencakup wilayah yang  lebih  luas  lagi  pengguna  layanan food  delivery (GoFood).  Pada  penelitian selanjutnya juga  bisa  ditambahkan  teori Diffusion  of  Innovation  (DOI) lainnya  yang di dalam penelitian ini belum diteliti seperti complexity, triability, dan observability .

## DAFTAR RUJUKAN
Adriansyah, D., & Saputri, M. E. (2020). Pengaruh Promosi Penjualan Terhadap Kepuasan Pelanggan  Melalui  Keputusan  Pembelian  Sebagai  Variabel  Intervening  Pada Pengguna Go-Food di Kota Bandung. Journal of Entrepeneurship, Management, and Industry (JEMI) , 3 (3), 123 – 128. http://journal.bakrie.ac.id/index.php/JEMI/article/view/2109
Alfiana, A. D., & Rikumahu, B. (2020). Analisis Faktor Pengaruh Perilaku Pengguna Dalam
Mengadopsi dan Niat Merekomendasikan Teknologi Mobile Payment Go-Pay di Kota Bandung. E-Proceeding of Management , 7 (2), 2022 – 2029.
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/management/a rticle/view/12049
Andrianto, A. (2020). Faktor yang Memengaruhi Behavior Intention untuk Penggunaan Aplikasi Dompet Digital Menggunakan Model UTAUT2. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis , 25 (2), 111 – 122. https://doi.org/10.35760/eb.2020.v25i2.2412 Aristio,  A.  P.,  Mudjahidin,  M.,  &  Ibtisamah,  N.  (2019).  Analisis  Intensi  Perilaku  untuk Mengadopsi  dan  Merekomendasikan  Aplikasi  Mobile  Payment  dengan  Metode Structural Equation Modelling. Jurnal SISFO , 9 (1), 51 – 64. https://doi.org/10.24089/j.sisfo.2019.09.005
UTAUT2 dan DOI : Analisis Pengguna Aktual Layanan Food Delivery (GoFood) …
Aswani, R., Ilavarasan, P. V., Kar, A. K., & Vijayan, S. (2018). Adoption of public WiFi using UTAUT2: An exploration in an emerging economy. Procedia Computer Science , 132 , 297 – 306. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.180
Dhiman, N., Arora, N., Dogra, N., & Gupta, A. (2019). Consumer adoption of smartphone fitness apps: an extended UTAUT2 perspective. Journal of Indian Business Research ,
12 (3), 363 – 388. https://doi.org/10.1108/JIBR-05-2018-0158 Duarte, P., & Pinho, J. C. (2019).  A mixed methods UTAUT2-based approach to assess mobile  health  adoption. Journal  of  Business  Research , 102 ,  140 – 150. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.05.022
Hasan, G. (2020). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Masyarakat untuk Menggunakan Mobile Payment pada Online Shop di Batam. Journal of Sustainable Business Hub ,
1 (1), 1 – 11. http://journal.pdmi-pusat.org/index.php/jsbh/article/view/5 Indriyati,  R.  N.,  &  Aisyah,  M.  N.  (2019).  Determinan  Minat  Individu  Menggunakan Layanan  Financial  Technology  Dengan  Kerangka  Innovation  Diffusion  Theory. Nominal:  Barometer  Riset  Akuntansi  Dan  Manajemen , 8 (2),  209 – 223.
https://doi.org/10.21831/nominal.v8i2.26660
Ismarmiaty, I., & Etmy, D. (2018). Model Pendekatan UTAUT2 Modifikasi pada Analisis Penerimaan  dan  Penggunaan  Teknologi  E-Government  di  Nusa  Tenggara  Barat. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer , 18 (1),
106 – 114. https://doi.org/10.30812/matrik.v18i1.347
Ispriandina,  A.,  &  Sutisna,  M.  (2019).  Faktor-Faktor  Penerimaan  Teknologi  yang Memengaruhi  Intensi  Kontinuitas  Penggunaan  Mobile  Wallet  di  Kota  Bandung. Prosiding Industrial Research  Workshop and National Seminar , 10 (1), 1046 – 1055.
https://jurnal.polban.ac.id/ojs-3.1.2/proceeding/article/view/1462
Liliani,  P.  (2020).  Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Niat  Pengguna  pada  GOPAY dengan  Pendekatan  Technology  Acceptance  Model. Jurnal  Bina  Manajemen , 9 (1),
44 – 60. https://doi.org/10.52859/jbm.v9i1.114
Ma kanyeza, C., & Mutambayashata, S. (2018). Consumers’ acceptance and use of plastic money in Harare, Zimbabwe. International Journal of Bank Marketing , 36 (2), 379 – 392. https://doi.org/10.1108/IJBM-03-2017-0044
Nanggong,  A.  (2018).  Perilaku  Pasca-Adopsi  Teknologi  Personal  Terhadap  Intensi Sustainable Behavior. Jurnal Manajemen Teknologi , 17 (1), 10 – 26.
https://doi.org/10.12695/jmt.2018.17.1.2
Owusu Kwateng, K., Osei Atiemo, K. A., & Appiah, C. (2019). Acceptance and use of mobile banking: an application of UTAUT2. Journal of Enterprise Information Management , 32 (1), 118 – 151. https://doi.org/10.1108/JEIM-03-2018-0055
Perdana,  A.  L.,  &  Suharni,  S.  (2021).  Analisis  Adopsi  Inovasi  Teknologi  Informasi Menggunakan Innovation and Diffusion Theory (IDT) Pada PPDB Online SMKN  3
Gowa. Jurnal  Pendidikan  Dan  Teknologi  Indonesia , 1 (7),  269 – 274. https://doi.org/10.52436/1.JPTI.57 Priyono, A. (2017). Analisis pengaruh trust dan risk dalam penerimaan teknologi dompet elektronik Go-Pay. Jurnal Siasat Bisnis , 21 (1), 88 – 106. https://doi.org/10.20885/JSB.VOL21.ISS1.ART6
Putri,  N.  K.  R.  D.,  &  Suardikha,  I.  M.  S.  (2020).  Penerapan  Model  UTAUT  2  Untuk Menjelaskan  Niat  Dan  Perilaku  Penggunaan  E-Money  di  Kota  Denpasar. E-Jurnal Akuntansi , 30 (2), 540 – 555. https://doi.org/10.24843/EJA.2020.V30.I02.P20 Ramírez-Correa, P., Rondán-Cataluña, F. J., Arenas-Gaitán, J., & Martín-Velicia, F. (2019). Analysing  the  acceptation  of  online  games  in  mobile  devices:  An  application  of UTAUT2. Journal  of  Retailing  and  Consumer  Services , 50 ,  85 – 93. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.04.018
Saintz, J. (2019). Analisa Pengaruh Intial Trust Terhadap Actual Usage Melalui Behavioral Intention Dalam Aplikasi Digital Payment OVO. Jurnal Strategi Pemasaran , 6 (1), 1 –
9.
https://publication.petra.ac.id/index.php/manajemen- pemasaran/article/view/7902
Sani, A., Wiliani, N., Budiyantara, A., & Nawaningtyas, N. (2020). Pengembangan Model Adopsi  Teknologi  Informasi  Terhadap  Model  Penerimaan  Teknologi  di  Antara UMKM. JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan  Teknologi  Komputer) , 5 (2),  151 – 158. https://doi.org/10.33480/JITK.V5I2.1055
Setiawan,  A.  B.  (2017).  Kebijakan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  Untuk Mendorong Pembentukan Model Bisnis Masa Depan. Journal Pekommas , 2 (2), 193 – 204. https://doi.org/10.30818/jpkm.2017.2020210
Setyawan, M. Y. H., & Saputra, M. H. K. (2022). Kombinasi IDT-TAM untuk Analisis Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Penggunaan  Aplikasi  Perusahaan. Mnemonic :  Jurnal Teknik Informatika , 5 (1), 39 – 44. https://doi.org/10.36040/MNEMONIC.V5I1.4445 Yuswohady, Y. (2020). Consumer Behavior after COVID-19 . https://www.yuswohady.com/2020/04/18/consumer-behavior-in-the-new- normal-the-30-predictions/