## ITEJ july-2022, Volume 7 Nomor 1 Page 32 - 52

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id

## Analisis Faktor-Fator yang Mempengaruhi Penggunaan Aplikasi Investasi Reksadana Online pada Generasi Millenial dan Generasi Z
Jasmine Aubrey Andrea
Jarot S. Suroso
Information Systems Management Department, BINUS Graduate Program – Master of Information Systems
Management, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia 11480 Jasmine.andrea@binus.ac.id Information Systems Management Department, Binus Graduate Program, Bina Nusantara University, Jakarta Jakarta, Indonesia 11480
jsembodo@binus.edu
Abstract— This  study  aims  to  analyze  the  driving  factors  that  can  influence  individuals  in  using  mutual  funds  Bibit application.  The  proposed  model  has  factors  from  the  The  theory  of  technology  adoption  (TAM)  is  implemented  in  this study to analyze how technology adoption of online mutual fund investment with millennial as the main object of research. This  research  is  a  quantitative  research  with  a  survey  method  by  distributing  online  questionnaires.  Sampling  using purposive  sampling  method.  This  study  Used  5  internal  variables  and  3  external  variables  which  are  Perceived  Security, Perceived Trust and User Interface After gathering 168 data respondents, it is found that there are several factors that have positive  significance  to  Actual  System  Use  to  adopt  online  mutual  fund  application,  namely  Perceived  Security,  User Interface, Perceived Usefulness, Perceived Ease of use, Attitude Toward Use and Behavioral Intention to Use. Meanwhile, Perceived  Trust  have  no  significance  to  Actual  System  Usage  of  Bibit  application.  This  finding  will  be  useful  for  online mutual fund application developers to transform conventional mutual fund to online platforms format.
Keywords— Online  Mutual  Fund  Application  ,Millennial  generation,  Gen  Z,  Technology  Acceptance  Model  (TAM), Technology Adoption

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Seiring berkembangnya zaman, jumlah sektor jasa keuangan di Indonesia yang menerapkan teknologi informasi telahi meningkat secara signifikan karena besarnya manfaat yang diberikan fintech  yaitu  meningkatkan  efisiensi  ekosistem  keuangan.  Salah  satu  implementasi  fintech  di bidang jasa keuangan adalah melalui Platform Investasi Online. Investasi online saat ini sedang ramai diperbincangkan oleh masyarakat dan investor. Jenis investasi online yang paling banyak diminati saat ini adalah investasi reksa dana online.
Salah  satu  penyumbang  tertinggi  sektor  investasi  di  Indonesia  berasal  dari  investasi  reksa dana,  PT  Kustodian  Sentral  Efek  Indonesia  (KSEI)  mencatat  hingga  Juli  2021  jumlah  Single Investor Identification (SID) bagi investor Reksa Dana per Juli 2021 meningkat sebesar 62,68% dari 3.175.428  SID  pada  tahun  2020  menjadi  5.165.798  SID  pada  tahun  2021.  Demografi  usia investor didominasi oleh masyarakat dengan usia di bawah 30  (58,58%) dan 31  – 40 (21,63%) [1] seperti terlihat pada gambar 1 dan 2 di bawah :
Gambar 1. Data SID dari Kustodian Sentral Efek (KSEI)
Gambar 2. Demografi SID dari Kustodian Sentral Efek (KSEI)
Data  di  atas  menunjukkan  bahwa  jumlah  investor  reksa  dana  telah  meningkat  sejak kemajuan  dan  keberadaan  platform  investasi  reksa  dana  online.  Dengan  tumbuhnya  inovasi, membaiknya  industri  pasar  modal,  dan  hadirnya  fintech,  calon  investor  semakin  mudah membuka rekening sekuritas [2].
Salah  satu  keberhasilan  implementasi  investasi  reksa  dana  online  di  Indonesia  adalah Aplikasi  Bibit,  Aplikasi  yang  dimiliki  oleh  PT.  Bibit  Tumbuh  bersama  yang  diluncurkan  pada tahun  2019.  Bibit  merupakan  salah  satu  Aplikasi  reksa  dana  di  Indonesia  dengan  tingkat penerimaan tercepat di masyarakat Indonesia, meskipun Bibit diluncurkan ke publik pada tahun 2019,  jumlah  pengguna  yang  bergabung  dengan  Aplikasi  dan  Penggunaan  Bibit  untuk bertransaksi reksa dana telah mengalahkan pesaing lain yang telah lama berkecimpung di bidang reksa  dana  seperti  Bareksa,  Tanamduit,  Ajaib  dan  sebagainya  [3].  Oleh  karena  itu  penulis memutuskan untuk menggunakan Bibit sebagai subjek penelitian ini.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  memproyeksikan  generasi  Milenial  dan  generasi  muda  akan menjadi generasi mayoritas dalam struktur demografi di Indonesia [4]. Oleh karena itu, tingginya jumlah  generasi  milenial  dan  generasi  muda  dapat  menjadi  landasan  yang  kuat  untuk menggunakan  Aplikasi  keuangan  berbasis  teknologi,  oleh  karena  itu  penting  untuk memfokuskan pengembangan platform reksa dana sesuai dengan calon pengguna yang tepat.
Namun  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  juga  melaporkan  pada  laporan  sensus  penduduk  2020 (SP2020), Indonesia tercatat memiliki lebih dari 270 juta penduduk dimana 25,87% terdiri dari generasi  milenial  dan  27,94%  adalah  generasi  Z  [5]  menjadikannya  sepertiga  dari  seluruh penduduk Indonesia. Artinya, jumlah investor reksa dana masih relatif sedikit jika dibandingkan dengan jumlah populasi milenial di Indonesia.
Sektor  investasi  memiliki  peran  penting  dalam  perekonomian  suatu  negara,  terutama  di negara  berkembang  seperti  Indonesia.  Tanpa  prospek  investasi  yang  baik,  sulit  untuk meningkatkan perekonomian dalam skala tinggi yang akan membawa kemakmuran bagi negara- negara  berkembang.  Salah  satu  sarana  yang  digunakan  untuk  mempercepat  langkah  perbaikan dan  perekonomian  tersebut  adalah  melalui  pasar  modal  dengan  kegiatan  seperti  penawaran umum  dan  perdagangan  efek,  dimana  perusahaan  publik  akan  menangani  kegiatan  yang berkaitan dengan masalah sekuritas baik itu institusi maupun profesi yang berhubungan dengan sekuritas.
Dalam  rangka  meningkatkan  jumlah  SID  Indonesia  dan  menarik  perhatian  calon  investor melalui  reksa  dana  online,  penelitian  ini  akan  memberikan  informasi  mengenai  faktor-faktor
yang  mempengaruhi  penggunaan  Aplikasi  investasi  reksa  dana  Bibit  pada  generasi  millennial dan generasi Z sehingga hasilnya penelitian ini dapat digunakan untuk selanjutnya pengembang Aplikasi reksa dana online. untuk menarik calon investor Milenial dan Generasi Z.

## B. Landasan Teori
a) Investasi Reksa Dana
Singh menyatakan [7] dalam sebuah makalah penelitian yang dilakukan oleh Rahadi dan Dewi [2] bahwa Reksa dana adalah tempat di mana banyak investor yang memiliki tujuan  keuangan  yang  sama  dapat  mengumpulkan  tabungan  mereka  kemudian menginvestasikan  uang  yang  dikumpulkan  dari  investor  dalam  produk  pasar  modal seperti saham, surat berharga dan obligasi. Keuntungan modal dan realisasi investasi ini akan  diprorata  oleh  pemegang  saham.  Minat  investor  pada  kepercayaan  investasi  terus tumbuh karena kesederhanaan dan kemudahan penggunaannya, itulah sebabnya  mereka sangat populer di sebagian besar investor. Jenis reksa dana berdasarkan tujuan dan risiko investasi, yaitu reksa dana saham, reksa dana obligasi dan uang dana pasar.
b) Aplikasi Reksa Dana Bibit
Bibit sendiri merupakan salah satu Aplikasi Reksa Dana terpopuler di Indonesia yang diterbitkan  oleh  PT  Bibit  Tumbuh  Bersama.  Bibit  merupakan  transformasi  dari Bibitnomic,  platform  tabungan  investasi  yang  diakuisisi  oleh  Stockbit,  pada  Oktober 2018.  Platform  tersebut  diluncurkan  dengan  nama  Bibit  ke  publik  pada  Januari  2019. Pengguna  Bibit  tersebar  di  berbagai  wilayah  Indonesia  dari  518  kota  dan  provinsi  dari Aceh hingga Papua, dengan demografi lebih dari 90 persen berusia di bawah 35 tahun. Sebagian  besar  pengguna  tinggal  di  wilayah  Jabodetabek.  Berdasarkan  wawancara dengan  Bisnis  pada  Maret  2020,  CEO  Bibit  saat  itu,  Wellson  Lo,  menjelaskan  bahwa Bibit merupakan marketplace atau marketplace yang menjual produk reksa dana. Sejauh ini Bibit telah menjual lebih dari 100 produk reksa dana dari 18 manajer investasi, antara lain  PT  Majoris  Asset  Management,  PT  Pinnacle  Investment  Indonesia,  PT  Batavia Prosperindo,  PT  Sucor  Asset  Management,  PT  Manulife  Asset  Management  Indonesia, PT Sinarmas Asset Management, dan lainnya.

## c) Generasi Millenial dan Gen Z
Generasi  Millenial  adalah  mereka  yang  lahir  antara  tahun  1981-1996,  atau  saat  ini berusia  25  hingga  40  tahun.  Millenial  (juga  dikenal  sebagai  Generasi  Y)  adalah kelompok demografis setelah Generasi X. Generasi Z adalah generasi yang lahir setelah tahun  1997  –  2012,  atau  saat  ini  berusia  9  hingga  24  tahun  [5].  Menurut  Kustodian Sentral  Efek  (KSEI)  lebih  dari  separuh  investor  di  Indonesia  didominasi  oleh  kalangan milenial dan Gen Z, namun jumlah tersebut tidak seberapa dibandingkan dengan seluruh penduduk Indonesia. Diperkuat dengan survei dari Indonesia Millenial Report [4] hanya 2%  milenial  Indonesia,  atau  sekitar  8,5  juta  orang,  menyisihkan  pendapatannya  untuk berinvestasi. Meski ditetapkan sebagai generasi mayoritas dalam struktur demografis di Indonesia,  namun  generasi  ini  terkenal  dengan  perilaku  konsumtifnya  dengan  istilah- istilah yang saat ini populer di kalangan anak muda, seperti YOLO (Kamu hanya hidup sekali) dan FOMO (Fear of Missing Out) mereka secara mengejutkan tidak terbuka dan terpapar pada kegiatan investasi.
d) Technology Acceptance Model (TAM)
Technology Acceptance Model (TAM) oleh Davis [8] adalah salah satu model yang paling  banyak  digunakan  untuk  mengukur  penerimaan  teknologi.  Salah  satu  alasan mengapa  model  ini  menjadi  populer  adalah  karena  hubungan  antar  variabel  dapat digambarkan sebagai model. Masing-masing variabel juga memiliki hubungan langsung yang kuat satu sama lain karena telah disempurnakan dan diskalakan dengan menemukan efek  dan  signifikansi  positif  dari  satu  variabel  ke  variabel  lainnya.  Selain  itu,  variabel internal dalam model TAM dapat digabungkan dengan variabel eksternal lainnya untuk menemukan  efek  langsung  yang  baru.  Sejak  pengungkapan  pertama,  banyak  variabel
eksternal  telah  ditambahkan  ke  model  TAM  untuk  memprediksi  dan  menjelaskan penerimaan  diikuti  dengan  niat  untuk  menggunakan  teknologi  informasi  lebih  baik  [9]. TAM  telah  diterapkan  pada  banyak  penelitian  terkait  teknologi  finansial  untuk membantu  memeriksa  penerimaan  pengguna  layanan  pembayaran  menggunakan  model kemungkinan  elaborasi  [10].  Variabel  utama  yang  digunakan  oleh  Fred  Davis  untuk mengukur  penggunaan  sistem  yang  sebenarnya  adalah  Perceived  Usefulness,  Perceived Easy of Use, Attitude Toward Using dan Behavioral Intention to Use.
e) Perceived Usefulness
Davis [11] mendefinisikan Perceived Usefulness yang dirasakan sebagai sejauh mana seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  sistem  tertentu  akan  meningkatkan  kinerja pekerjaannya.  Seseorang  akan  menggunakan  suatu  sistem  jika  ia  yakin  bahwa  sistem tersebut  bermanfaat,  dan  sebaliknya  tidak  akan  menggunakannya  jika  ia  merasa  sistem tersebut kurang bermanfaat [12]. Hasil penelitian Shulhan & Oetama [13] menunjukkan bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  perceived  usefulness  dengan  minat menggunakan aplikasi investasi Bukareksa.
f) Perceived Ease of Use
Davis  [11]  mendefinisikan  persepsi  Perceived  Ease  of  Use  sebagai  sejauh  mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan bebas dari usaha. Individu yang  percaya  bahwa  sistem  tersebut  mudah  digunakan,  maka  individu  tersebut  akan menggunakannya,  dan  sebaliknya  jika  individu  percaya  bahwa  sistem  tersebut  tidak mudah  digunakan  maka  individu  tersebut  tidak  akan  menggunakannya  [12].  Hasil penelitian  Shulhan  &  Oetama  [13]  menemukan  bahwa  Perceived  Ease  of  Use berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  minat  menggunakan  aplikasi  investasi Bukareksa.

## g) User Interface
User  Interface  didefinisikan  oleh  Cho  et  al.,  [14]  sebagai  persepsi  desain  struktural Interface  sistem  informasi  yang  menyajikan  fitur  dan  fungsi  sistem.  Dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Cheng  [15]  menyatakan  bahwa  elemen  kunci  dalam  menentukan tingkat  kegunaan  dan  kemudahan  penggunaan  suatu  sistem  adalah  kualitas  desain  User Interface.  Studi  lain  oleh  Shulhan  dan  Oetama  [13]  telah  menggunakan  User  Interface untuk  mengukur  bagaimana  hal  itu  akan  mempengaruhi  variabel  kunci  TAM  dengan berfokus  pada  niat  perilaku  pengguna  untuk  menggunakan  suatu  sistem,  ditemukan bahwa User Interface memang memiliki pengaruh pada Behavioral Intention secara tidak langsung melalui efek langsung pada Perceive Ease of Use dan perceived Usefulness.
h) Perceived Trust
Persepsi  kepercayaan  menjadi  pertimbangan  utama  bagi  pengguna  untuk menggunakan  sistem  atau  tidak.  Menurut  Lau  dan  Lee  [16],  kepercayaan  adalah kesediaan  seseorang  untuk  menyerahkan  dirinya  kepada  pihak  lain  dengan  risiko tertentu. Kepercayaan sangat penting dalam transaksi online [17]. Hasil penelitian Dewi &  Rahadi  [6]  membuktikan  bahwa  persepsi  kepercayaan  juga  akan  menjadi  faktor penentu lain yang mempengaruhi niat perilaku mengadopsi aplikasi investasi online.
i) Perceived Security
Menurut  Nambiar,  Lu  dan  Liang  [18]  keamanan  merupakan  pertimbangan  penting untuk aplikasi seluler yang dapat menimbulkan risiko saat digunakan saat mengirimkan informasi  pembayaran  penting  atau  hal  penting  dan  rahasia  lainnya.  Dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Handoko  &  Mozes  [19]  menunjukkan  bahwa  persepsi  keamanan berpengaruh positif signifikan terhadap minat menggunakan reksa dana online.
j) Attitude Toward Using
Attitude  Toward  Using  dalam  TAM  dikonseptualisasikan  sebagai  sikap  terhadap penggunaan  sistem  dalam  bentuk  penerimaan  atau  penolakan  sebagai  akibat  ketika seseorang  menggunakan  teknologi  dalam  pekerjaannya  [20].  Hoppe  dkk.  [21] mendefinisikan  bahwa  sikap  menjelaskan  penerimaan  seseorang  terhadap  teknologi informasi.  Yahyapour  [20]  mendefinisikan  sikap  sebagai  bentuk  evaluasi  konsekuensi dari melakukan suatu perilaku.

## k) Behavioral Intentional to Use
Behavioral  intention  to  use  merupakan  kecenderungan  perilaku  untuk  terus menggunakan  suatu  teknologi  [11]  Kita  dapat  memprediksi  tingkat  penggunaan seseorang  dalam  suatu  teknologi  komputer  dari  sikap  perhatian  pengguna  terhadap teknologi tersebut, hal ini dapat dilihat dari keinginan orang tersebut untuk menggunakan teknologi  komputer.  menambahkan  faktor  pendukung,  motivasi  untuk  tetap menggunakan  teknologi,  dan  keinginan  untuk  memotivasi  pengguna  lain.  Arief Hermawan,  2008  dalam  Suseno  [21]  mendefinisikan  bahwa  niat  perilaku  untuk menggunakan teknologi (behavioral intention to use) adalah minat (keinginan) seseorang untuk melakukan perilaku tertentu.

## l) Actual System Usage
Actual  System  Use  adalah  perilaku  nyata  dalam  mengadopsi  suatu  sistem.  Actual System  Use  didefinisikan  sebagai  bentuk  respons  psikomotorik  eksternal  yang  diukur oleh  seseorang  dengan  penggunaan  nyata  [11]  Actual  System  Use  adalah  Penggunaan sistem aktual dapat diukur dengan frekuensi dan durasi aktivitas pengguna menggunakan teknologi  [22].  Kepuasan  dalam  menggunakan  suatu  sistem  dapat  dirasakan  oleh pengguna  apabila  percaya  bahwa  sistem  tersebut  mudah  digunakan,  meningkatkan produktivitas, yang tercermin dari penggunaan sistem tersebut.

## II. M ETODOLOGI

## A. Sumber Data Penelitian
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif.  Sumber  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  diperoleh  dengan  menyebarkan kuesioner dalam bentuk elektronik menggunakan Google form kepada pengguna Aplikasi Bibit dalam  melakukan  kegiatan  investasi.  Dalam  penyusunan  kuesioner  ini  menggunakan  skala Likert.  Selanjutnya  responden  akan  memberikan  penilaian  terhadap  pernyataan  yang  telah disusun.  Karena  belum  tersedianya  data  pasti  pengguna  dari  Aplikasi  Bibit,  maka  peneliti mengambil total populasi dari jumlah pengguna reksa dana yang diambil dari data KSEI (2021) per  Juli  2021  dengan  usia  31  –  40  tahun  dan  <=  30  tahun  berdomisili  di  Jawa,  dengan  total 2.903.340 pengguna di Indonesia.

## B. Populasi dan Pengambilan Sample
Dalam  penelitian  ini  teknik  sampling  yang  digunakan  adalah  pengambilan  purposive sampling  yaitu  teknik  penyampelan  berdasarkan  kriteria  tertentu  [23]  Pertimbangan  tertentu dalam penelitian ini adalah responden yang diminta mengisi kuesioner memiliki kriteria sebagai pengguna Aplikasi Bibit. Pengambilan sampel yang diperoleh dengan kriteri sebagai berikut :.
1) Masyarakat yang lahir pada tahun 1982 – 2000 (Generasi Millenial) dan 2001 - 2004 (Generasi Z yang sudah memiliki KTP).
2) Masyarakat yang berdomisili di Pulau Jawa, Indonesia (70,07% Investor Indonesia menurut data KSEI, 2021)
3) Masyarakat yang menggunakan aplikasi Bibit dalam melakukan kegiatan investasi
4) Besar sample yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan jumlah total 2.903.340 pengguna di Indonesia
Teknik  yang  digunakan  untuk  menentukan  ukuran  sampel  adalah  dengan  menggunakan metode  perhitungan  dari  Slovin  dan  Hair  et  al.,  (2014),  penggunaan  metode  slovin  untuk menghitung  sample  perwakilan  atau  representative  yang  sesuai  untuk  model  sedangkan penggunaan model hair untuk menghitung persyaratan minimum sample untuk model.
Teknik pertama yaitu Slovin, Sample yang mewakili populasi merupakan pengguna aplikasi Bibit  dengan  umur  31  –  40  tahun  dan  <=30  tahun  yang  berdomisili  Jawa.  Dengan  populasi pengguna  berdomisili  di  Jawa  sebanyak  2.903.340,  dan  dengan  penentuan  banyaknya  sample menggunakan rumus slovin, maka perhitungannya menjadi :
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  berikut  adalah  perhitungan  ukuran  sampel  menggunakan rumus slovin :

## )    )    ))
n=99,996  Dibulatkan menjadi 100 responden
Untuk  metode  Hair  et  al.,  (2014),  dalam  Analisis  Data  Multivariatnya  disebutkan  bahwa persyaratan minimum yang diperlukan untuk sampel adalah lima kali jumlah indikator penelitian dan rasio yang digunakan adalah 5:1. Mereka juga menyebutkan bahwa semakin banyak sampel yang  dikumpulkan,  semakin  akurat  hasilnya.  Terdapat  28  indikator  dalam  penelitian  ini,  maka besar sampel untuk penelitian ini adalah :
5 x 28 = 140 responden
Dengan demikian, besar sampel minimal penelitian ini adalah 140 responden menggunakan metode Hair et al., (2014).
Jadi,  jumlah  total  responden  dalam  penelitian  ini  Max  (100,  140)  =  140  pengguna  untuk menjadi  responden  dan  dengan  menggunakan  toleransi  kesalahan  sebesar  10%.  Penggunaan margin  error  10%  dengan  tingkat  kepercayaan  hasil  90%  dirasa  peneliti  sudah  cukup  untuk mewakili  populasi  yang  besar  ini,  terutama  karena  mayoritas  pengguna  berdomisili  di  pulau Jawa.

## C. Analytical Approach
Data  akan  dianalisis  dengan  menggunakan  PLS-SEM.  Kemudian  SEM-PLS  (Structural Equation Modeling-Partial Least Square) menganalisis data menggunakan aplikasi smartPLS 3. Menganalisis  data  menggunakan  SEM-PLS,  mengambil  jalur  model  yang  berguna  sehingga diagram  dapat  menampilkan  hipotesis  dan  hubungan  variabel  yang  akan  diuji.  Untuk mengevaluasi model pengukuran akan dilakukan uji seri menggunakan SmartPLS, yaitu uji outer model  yang  berisi  uji  validitas  konvergen  menggunakan  nilai  outer  loading  dan  Average Variance  Extracted  (AVE),  uji  validitas  diskriminan  menggunakan  nilai  cross  loading  variabel dan  uji  Reliabilitas  menggunakan  Cronbach's  alpha  (α)  dan  nilai  Composite  reliability  (CR). Sedangkan untuk pengukuran untuk pengujian hipotesis diuji pada inner model dengan melihat nilai  T-Statistic  dan  P  pada  analisis  koefisien  Path,  pada  tahap  ini  juga  diuji  koefisien determinasi  (R2)  dan  effect  size  (f2)  untuk  mengetahui  besarnya  signifikansi  masing-masing variabel.

## D. Model Penelitian
Setelah  melakukan  studi  literatur,  penelitian  ini  akan  mengadopsi  Technology  Acceptance Model (TAM) oleh davis [8] dan menggunakan semua variabel independen dan dependen yaitu Perceived  ease  of  use  (PEOU),  Perceived  usefulness  (PU),  Attitude  Toward  Using  (ATU), Behavioral  Intention  to  Use  (BIU)  dan  Actual  System  Usage  (AU)  dengan  tambahan  faktor eksternal  yang  ditambahkan  oleh  penulis  sebagai  kontribusi  dan  kebaruan  penelitian  seperti Perceived Trust (PT), User interface (UI) dan Perceived Security (PS) seperti yang ditunjukkan pada model gambar 3 di bawah ini :

## Gambar 3 Model Penelitian

## E. Hipotesis Penelitian
Hipotesis dikembangkan dari setiap hubungan langsung antara dua variabel pada model yang ditunjukkan pada gambar 3. Setiap hipotesis mengukur pengaruh positif signifikan dari variabel di  mana  panah  dimulai  dari  satu  variabel  ke  mana  panah  menunjuk  pada  variabel  yang terpengaruh. Hasilnya, 12 hipotesis dikembangkan sebagai berikut :
H1 : Perceived  Security  (PS)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Perceived Usefulness  (PU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi  millennial dan generasi z.
H2 : Perceived  Security  (PS)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Perceived  Easy of Use (PEOU) Aplikasi Investasi reksadana online Bibit pada generasi millennial dan generasi z
H3 : User Interface (UI) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perceived Usefulness (PU) Aplikasi Investasi reksadana online Bibit pada generasi millennial dan generasi z
H4 : User  Interface  (UI)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Perceived  Easy  of Use  (PEOU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi  millennial  dan generasi z
H5 : Perceived  Trust  (PT)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Perceived Usefulness  (PU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi  millennial dan generasi z
H6 : Perceived  Trust  (PT)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Perceived  Easy  of Use  (PEOU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi  millennial  dan generasi z
H7 : Perceived Easy of Use (PEOU) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perceived Usefulness  (PU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi  millennial dan generasi z
H8 : Perceived Easy of Use (PEOU) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude Toward  Using  (ATU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi millennial dan generasi z
H9 : Perceived  Usefulness  (PU)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Attitude Toward  Using  (ATU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi millennial dan generasi z
H10 : Perceived  Usefulness  (PU)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Behavioural Intention  to  Use  (BIU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi millennial dan generasi z
H11 : Attitude  Toward  Using  (ATU)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Behavioural  Intention  to  Use  (BIU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada generasi millennial dan generasi z
H12 : Behavioural  Intention  to  Use  (BIU)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Actual  System  Usage  (AU)  Aplikasi  Investasi  reksadana  online  Bibit  pada  generasi millennial dan generasi z
Penelitian ini menggunakan total 28 pertanyaan yang dikembangkan dari beberapa penelitian sebelumnya tentang TAM seperti terlihat pada tabel I.
Tabel I. Pernyataan Penelitian
No  Pernyataan kuisioner Sumber 1 Dengan menggunakan Aplikasi Bibit, saya dapat menyelesaikan transaksi reksa dana lebih cepat  (PU1) [8], [18] 2 Menggunakan  Aplikasi  Bibit  membuat  transaksi  reksa  dana lebih mudah (PU2)
3 Transaksi reksa dana lebih efektif menggunakan Aplikasi Bibit (PU3)
4 Secara  Keseluruhan  Aplikasi  Bibit  sangat  berguna  untuk melakukan transaksi reksa dana (PU4) 5 Mempelajari  Aplikasi  Bibit  adalah  suatu  hal  yang  mudah (PEOU1) [8], [18] 6 Mudah untuk memahami langkah-langkah penggunaan aplikasi Bibit (PEOU2) 7 Tidak  memerlukan  usaha  lebih  dalam  menggunakan  Aplikasi Bibit untuk bertransaksi reksa dana (PEOU3)
8 Secara Keseluruhan, Aplikasi Bibit mudah digunakan (PEOU4) 9 Desain  tampilan  yang  ada  pada  Aplikasi  Bibit  mudah  untuk dilihat dan dibaca (UI1) [9]
10 Aplikasi  Bibit  menyediakan  tata  letak  halaman  yang  baik
(layout page) (UI2)
11 Aplikasi  Bibit  menyediakan  navigasi  menu  dan  ikon  yang dirancang  dengan  baik  serta  struktur  informasi  yang  jelas. (UI3) 12 Saya menggunakan Aplikasi Bibit karena keamanan dan privasi dijamin oleh otoritas Jasa Keuangan (OJK) (PT1) [8], [18] 13 Saya  percaya  kualitas  produk  reksa  dana  yang  dikelola  oleh manajer  investasi  yang  bekerja  sama  dengan  Aplikasi  Bibit (PT2)
14 Saya  percaya  bahwa  Aplikasi  Bibit  dapat  dipercaya  secara hukum yang berlaku (PT3) 15 Saya  merasa  aman  saat  melakukan  transaksi  di  Aplikasi  Bibit (PS1) [17] 16 Saya  percaya  bahwa  informasi  pribadi  yang  ada  di  Aplikasi Bibit tidak akan tersebar ke orang lain (PS2) 17 Saya  merasa  keamanan  informasi  di  Aplikasi  Bibit  dapat diandalkan (PS3)
18 Saya percaya bahwa customer service dari Aplikasi Bibit akan membantu  saya  apabila  terdapat  masalah  dalam  bertransaksi dalam Aplikasi Bibit (PS4) 19 Saya suka menggunakan Aplikasi Bibit (ATU1) [17] 20 Menurut  saya,  sangat  disarankan  menggunakan  bibit  dalam melakukan transaksi reksa dana (ATU2) 21 Secara  keseluruhan,  penggunaan  Aplikasi  Bibit  sangat menyenangkan (ATU3) 22 Saya  berkeinginan  untuk  menggunakan  Aplikasi  Bibit  dalam melakukan transaksi reksa dana (BIU1) [17], [25] 23 Saya akan sering berinvestasi reksadana Aplikasi Bibit (BIU2)
24 Saya  akan  menggunakan  Aplikasi  Bibit  di  masa  mendatang
(BIU3)
25 Saya  merekomendasikan  Aplikasi  Bibit  kepada  orang  lain
(BIU4) 26 Saya  sering  menggunakan  Aplikasi  Bibit  selama  seminggu terakhir (AU1) [8], [22]
27 Saya  sering  menggunakan  Aplikasi  bibit  selama  sebulan terakhir (AU2)
28 Secara  keseluruhan  saya  puas  dengan  kinerja  Aplikasi  Bibit
(AU3)

## III. H ASIL P ENELITIAN

## A. Profil Responden
Hasil  di bawah ini  menunjukkan  profil  demografis  dari  168  responden  yang  sesuai  dengan kriteria  sampel  peneliti  dimana  responden  harus  berusia  17  –  40  tahun.  Periode  pengumpulan kuesioner berlangsung selama empat minggu dari tanggal 22 Oktober hingga 12 November 2021 yang dibagikan menggunakan Google form. Tabel II berikut berisi rincian data responden yang layak untuk dianalisis lebih lanjut.
Tabel II. Profil Responden
Kategori Pilihan # % Gender Laki - Laki 90 52,9 Perempuan 80 47,1 Usia 17 - 22 Tahun 88 51,8 23 - 28 Tahun 58 34,1 29 - 34 Tahun 23 13,5 35 - 40 Tahun 1 0,6 Pekerjaan Pelajar atau Mahasiswa 87 51,2 Wirausaha 22 12,9 Pegawai 56 32,9 Ibu Rumah Tangga 4 2,4 Lainnya 1 0,6 Domisili DKI Jakarta 103 57,9 Jawa Barat 54 31,8 Jawa Tengah 12 7,1 Jawa Timur 0 0 Lainnya 1 0,6
Hasil  yang  diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner  adalah  52,9%  responden  berjenis  kelamin laki-laki  dan  sisanya  berjenis  kelamin  perempuan,  sedikit  lebih  dari  separuh  responden;  usia antara  17-22  tahun,  34,1%  berusia  23-28  tahun  menunjukkan  mayoritas  responden  adalah generasi z dan sisanya adalah generasi milenial. Lebih dari separuh responden adalah mahasiswa yang  menyiratkan  Bibit  memberikan  kesempatan  kepada  nasabah  yang  lebih  muda  untuk menjadi bagian dari transaksi reksa dana, sebagian besar responden lainnya adalah karyawan dan 12,9%  adalah  Pengusaha. Lebih  dari  separuh responden  berasal  dari  DKI  Jakarta  dan sebagian besar  lainnya  sebesar  31,8%  berasal  dari  Jawa  Barat  dan  sebagian  kecil  berasal  dari  Jawa Tengah.

## B. Outer Model
a) Uji Validitas Konvergen
Dalam  mengevaluasi  model  pengukuran  dilakukan  uji  validitas  diskriminan  dan konvergen dimana untuk mengukur validitas konvergen nilai Outer loading harus lebih besar dari  0,7  untuk  setiap  indikator,  dan  Average  Variance  Extracted  (AVE)  harus  lebih  besar dari  0,5  nilai  harus  dipenuhi  agar  dapat  diterima,  jika  nilai  kondisi  tidak  terpenuhi  maka indikator tersebut harus dikeluarkan dari proses analisis [26].
Variabel Indikator Outer Loading AVE Perceived Usefulness PU1 0,900 0,680 PU2 0,800 PU3 0,779 PU4 0,814 Perceived Ease of Use PEOU1 0,813 0,611 PEOU2 0,747 PEOU3 0,788 PEOU4 0,776 User Interface UI1 0,846 0,695 UI2 0,839 UI3 0,814 Perceived Trust PT1 0,844 0,671 PT2 0,762 PT3 0,849 Perceived Security PS1 0,854 0,705 PS2 0,803 PS3 0,877 PS4 0,821 Attitude Toward Using ATU1 0,858 0,726 ATU2 0,854 ATU3 0,845 Behavioural Intention to Use BIU1 0,858 0,670 BIU2 0,791 BIU3 0,786 BIU4 0,837 Actual System Usage AU1 0,836 0,696 AU2 0,814 AU3 0,852
Tabel III menunjukkan nilai outer loading dan AVE hasil kuesioner, dapat dilihat bahwa semua  indikator  memenuhi  nilai  yang  dipersyaratkan  untuk  validitas  outer  loading  yaitu lebih  dari  0,7  pada  setiap  item  dalam  penelitian.  Begitu  juga  dengan  nilai  AVE,  tidak  ada indikator  yang  harus  dihilangkan  karena  nilai  valid  dari  AVE  pada  setiap  item  lebih  besar dari 0.5

## b) Uji Validitas Diskriminan
Validitas diskriminan yang diperoleh dari model pengukuran dengan indikator refleksif dapat diketahui berdasarkan nilai Cross Loading pada konstruk, jika nilai yang terdapat pada Cross  Loading  lebih  kecil dari  indikator  lainnya  maka  indikator tersebut  harus dihilangkan [26].

## Tabel III. Nilai Cross Loadings
ATU AU BIU PEOU  PS PT PU UI ATU1 0,858  0,743  0,698 0,671  0,624  0,684  0,762  0,725 ATU2 0,854  0,681  0,751 0,668  0,740  0,747  0,751  0,716 ATU3 0,845  0,702  0,642 0,663  0,696  0,693  0,717  0,702 AU1 0,600  0,836  0,625 0,587  0,542  0,534  0,557  0,618 AU2 0,612  0,814  0,582 0,625  0,583  0,592  0,613  0,562 AU3 0,838  0,852  0,749 0,675  0,695  0,763  0,782  0,774 BIU1 0,702  0,662  0,858 0,615  0,728  0,688  0,672  0,728 BIU2 0,652  0,646  0,791 0,610  0,624  0,601  0,606  0,566 BIU3 0,658  0,635  0,786 0,619  0,664  0,586  0,603  0,676 BIU4 0,669  0,641  0,837 0,631  0,725  0,653  0,717  0,709 PEOU1 0,595  0,631  0,605 0,813  0,594  0,565  0,640  0,594 PEOU2 0,571  0,575  0,575 0,747  0,551  0,488  0,616  0,590 PEOU3 0,616  0,559  0,566 0,788  0,599  0,629  0,664  0,619 PEOU4 0,657  0,599  0,615 0,776  0,697  0,648  0,705  0,649 PS1 0,755  0,638  0,731 0,685  0,854  0,732  0,727  0,664 PS2 0,651  0,539  0,727 0,632  0,803  0,660  0,680  0,673 PS3 0,710  0,652  0,740 0,665  0,877  0,771  0,729  0,757 PS4 0,579  0,633  0,610 0,653  0,821  0,618  0,590  0,597 PT1 0,723  0,592  0,635 0,596  0,694  0,844  0,689  0,661 PT2 0,569  0,601  0,575 0,607  0,582  0,762  0,537  0,642 PT3 0,740  0,684  0,684 0,642  0,754  0,849  0,737  0,768 PU1 0,756  0,666  0,713 0,678  0,693  0,691  0,900  0,748 PU2 0,696  0,687  0,603 0,756  0,621  0,615  0,800  0,645 PU3 0,708  0,613  0,633 0,700  0,688  0,676  0,779  0,615 PU4 0,717  0,640  0,668 0,650  0,682  0,670  0,814  0,763 UI1 0,707  0,619  0,703 0,656  0,710  0,739  0,741  0,846 UI2 0,695  0,733  0,741 0,681  0,685  0,711  0,683  0,839 UI3 0,694  0,627  0,603 0,627  0,611  0,661  0,680  0,814
Validitas diskriminan yang diperoleh dari model pengukuran dengan indikator refleksif dapat diketahui berdasarkan nilai Cross Loading pada konstruk, jika nilai yang terdapat pada Cross Loading lebih kecil dari indikator lainnya maka indikator tersebut harus dihilangkan

## c) Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  juga  dilakukan  terhadap  soal-soal  yang  digunakan  untuk  menentukan kualitas,  suatu  variabel  dikatakan  reliabel  jika  nilai  cronbach's  alpha  (α)  di  atas  0,6 sedangkan  jika  0,6-0,7  dianggap  dapat  diterima  dan  0,7-0,9  puas  diikuti  dengan  nilai Composite Reliability (CR) lebih besar dari 0,7 [27].
Tabel IV. Nilai Conbach's alpha dan Composite Reliability Variabel Indikator CR  Perceived Usefulness PU1 0,895 0,842 PU2 PU3 PU4 Perceived Ease of Use PEOU1 0,862 0,787 PEOU2 PEOU3 PEOU4 User Interface UI1 0,872 0,780 UI2 UI3 Perceived Trust PT1 0,859 0,755 PT2 PT3 Perceived Security PS1 0,905 0,860 PS2 PS3 PS4 Attitude Toward Using ATU1 0,888 0,812 ATU2 ATU3 Behavioral Intention to Use BIU1 0,890 0,835 BIU2 BIU3 BIU4 Actual System Usage AU1 0,873 0,783 AU2 AU3
Tabel  di  atas  menunjukkan  nilai  Cronbach’s  Alpha  (α)  dan  composite  reliability  dari masing-masing  indikator  penelitian,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  semua  indikator memenuhi kriteria dan reliabel untuk digunakan lebih lanjut dalam penelitian
d) Framework Struktural Outer

## Gambar 4. Framework Struktural Outer
Gambar 4 menampilkan kerangka struktural akhir untuk model penelitian outer bersama dengan nilai-p, Outer Loadings dan Average Variance Extracted (AVE) dari masing-masing indikator.

## C. Inner Model
a) Nilai Path Coefficient
Untuk  pengujian  Inner  structural  model,  penulis  menggunakan  fitur  boostrapping  pada smartPLS  dan  menggunakan  5000  (lima  ribu)  subsampel  untuk  menghitung  t-statistik  dan nilai p dengan level signifikansi 5% dimana nilai t-statistik harus lebih besar dari 1,96 dan p-
value  kurang  dari  0,05  untuk  variabel  yang  dapat  diterima  dan  dianggap  memiliki  dampak positif
Tabel V. Nilai Path Coefficient O M SD T-Stat P-val Hasil ATU -> BIU 0,52 8 0,521 0,109 4,840 0,000 Diterima BIU  -> AU 0,78 9 0,794 0,043 18,569 0,000 Diterima PEOU -> ATU 0,16 4 0,162 0,104 1,576 0,115 Ditolak PEOU -> PU 0,37 5 0,370 0,102 3,675 0,000 Diterima PS -> PEOU 0,39 5 0,397 0,136 2,908 0,004 Diterima PS -> PU 0,17 5 0,181 0,096 1,834 0,067 Ditolak PT -> PEOU 0,09 0 0,089 0,121 0,743 0,458 Ditolak PT -> PU 0,12 1 0,122 0,095 1,274 0,203 Ditolak PU  -> ATU 0,73 4 0,736 0,094 7,835 0,000 Diterima PU  -> BIU 0,33 4 0,342 0,112 2,989 0,003 Diterima UI -> PEOU 0,39 3 0,395 0,111 3,538 0,000 Diterima UI -> PU 0,30 4 0,302 0,100 3,040 0,002 Diterima
Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah pengaruh positif Perceived Security (PS), User Interface (UI),  Perceived Trust (PT), Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), Attitude Toward Using (ATU), Behavioral Intention to Use (BIU) terhadap Actual  System  Use  (AU)  Aplikasi  Bibit.  Tabel  V  menunjukkan  bahwa  4  dari  12  hipotesis ditolak karena nilai t-statistiknya tidak lebih besar dari 1,96 diikuti oleh nilai p-nya lebih dari tingkat signifikansi penelitian yaitu 0,05.
b) Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Pada  tahap  ini  peneliti  juga  menggunakan  nilai  koefisien  determinasi  (R2)  untuk mewakili  kesesuaian  data  penelitian  pada  model  dan  untuk  menunjukkan  persentase signifikan  antara  variabel  independen  yang  digunakan  di  dalam  dan  di  luar  penelitian terhadap  variabel  dependen  [28].  Nilai  R2  dapat  digunakan  untuk  mengukur  pengaruh variabel  independen  tertentu  terhadap  variabel  dependen  dengan  menghilangkan  variabel independen dari model secara individual dan memeriksa apakah ada perbedaan dalam nilai R2. Akurasi prediksi untuk variabel laten endogen dianggap tinggi untuk nilai R2 yang lebih tinggi atau sama dengan 0,75, dianggap sedang untuk nilai antara 0,75 dan 0,5, dan dianggap Lemah untuk nilai antara 0,25 dan 0,5 (Joe F Hair et al., 2011) . Hasil koefisien determinan disajikan seperti tabel di bawah ini:
Tabel VI. Nilai Koefisien Determinasi
Variabel Nilai  Koefisien  Determinasi (R 2 ) Keterangan ATU 0,770 Tinggi AU 0,623 Sedang BIU 0,698 Sedang PEOU 0,686 Sedang PU 0,812 Tinggi
Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai  R 2 untuk Attitude Toward Using (ATU) adalah 0,770 yang menunjukkan Perceived Security (PS), User Interface (UI), Perceived Trust (PT), Perceived  Ease  of  Use  (PEOU),  Perceived  Usefulness  (PU)  mempengaruhi  77%  hasil Attitude  Toward  Using  pada  Aplikasi  Bibit  sedangkan  sisanya  sebesar  23%  berasal  dari variabel di luar penelitian ini. Hal yang sama berlaku untuk Actual System Use (AU) dimana 62,3% hasil akhir dipengaruhi oleh variabel dalam penelitian ini, untuk variabel Behavioral Intention to Use 30,2% hasil berasal dari variabel di luar penelitian ini. Variabel Perceived Usefulness (PU) memiliki nilai R2 tertinggi yaitu 81,2% sedangkan hasil Perceived Ease of Use (PEOU) hanya dipengaruhi oleh variabel dalam penelitian ini sebesar 68,6%.
c) Uji Effect Size (f 2 )
The last test done by the author in the inner model is Effect size (f 2 ) test to see how big the size of influnce of each independent variables towards dependent variables. The values greater than 0.02 represent the magnitude of weak influences of dependent variables, values greater than 0.15 represent the magnitude of medium influences of dependent variables, and values greater than 0.35 represent the magnitude of large influences of  dependent variables whereas the value less than 0,02 is considered too weak to be mentioned or descripted in the table [28].

## Tabel VII. Nilai Effect Size (f2)
Jalur Variabel f 2 Keterangan ATU →BIU 0,220 Medium BIU →AU 1,655 Besar PEOU →ATU 0,034 Lemah PEOU →PU 0,235 Medium PS →PEOU 0,136 Lemah PS →PU 0,039 Lemah PT →PEOU 0,006 - PT →PU 0,017 - PU → ATU 0,679 Besar PU → BIU 0,088 Lemah UI → PEOU 0,124 Lemah UI → PU 0,110 Lemah
Dari tabel di atas dapat kita simpulkan beberapa hal :
o Terdapat pengaruh sedang dari variabel nilai Attitude Toward Using (ATU) terhadap variabel hasil Behavioral Intention to Use (BIU)
o Terdapat  pengaruh  yang  sangat  besar  antara  variabel  nilai  Behavioral  Intention  to Use (BIU) terhadap variabel hasil Actual System Use (AU)
o Terdapat pengaruh yang lemah antara nilai variabel Perceived Ease of Use (PEOU) terhadap variabel hasil Attitude Toward Using (ATU)
o Ada  pengaruh  sedang  variabel  nilai  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU)  terhadap variabel hasil Perceived Usefulness (PU)
o Terdapat  pengaruh  yang  lemah  antara  nilai  variabel  Perceived  Security  (PS) terhadap variabel hasil Perceived Ease of Use (PEOU)
o Ada  pengaruh  lemah  nilai  variabel  Perceived  Security  (PS)  terhadap  variabel  hasil Perceived Usefulness (PU)
o Terdapat  pengaruh  yang  sangat  lemah  antara  nilai  variabel  Perceived  Trust  (PT) terhadap variabel hasil Perceived Ease of Use (PEOU)
o Terdapat  pengaruh  yang  sangat  lemah  antara  nilai  variabel  Perceived  Trust  (PT) terhadap variabel hasil Perceived Usefulness (PU)
o Terdapat  pengaruh  yang  besar  antara  nilai  variabel  Perceived  Usefulness  (PU) terhadap variabel hasil Attitude Toward Using (ATU)
o Terdapat pengaruh lemah variabel nilai Perceived Usefulness (PU) terhadap variabel hasil Behavioral Intention to Use (BIU)
o Terdapat  pengaruh  yang  lemah  dari  nilai  variabel  User  Interface  (UI)  terhadap variabel Perceived Ease of Use (PEOU)
o Terdapat  pengaruh  yang  lemah  dari  nilai  variabel  User  Interface  (UI)  terhadap variabel hasil Perceived Usefulness (PU)
d) Uji Effect Tidak Langsung (Indirect Effect)
Hasil efek tidak langsung dicapai melalui teknik bootstrap untuk mengetahui signifikansi efek  mediasi  pada jalur  hubungan.  T-statistik  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh signifikan  dari  pengaruh  tidak  langsung.  Jika  nilai  t-Statistik  lebih  tinggi  dari  1,96  seperti yang  dijelaskan  pada  bagian  4.5.2.2  t-Statistik,  ukuran  pengaruh  tidak  langsung  antar variabel  dianggap  signifikan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  33  pengaruh tidak langsung yang tidak signifikan dan 20 pengaruh tidak langsung yang signifikan.
Tabel VIII. Nilai Effect Tidak Langsung Terhadap AU
No Jalur Variabel t- Statistics Keterangan 1. ATU -> BIU -> AU 4,362 Signifikan 2. PEOU  ->  PU  ->  ATU  -> BIU -> AU 2,423 Signifikan 3. PEOU -> PU -> BIU -> AU 2,381 Signifikan 4. PU -> ATU -> BIU -> AU 3,682 Signifikan 5. PU -> BIU -> AU 3,024 Signifikan 6. UI -> PEOU -> PU -> ATU - > BIU -> AU 2,203 Signifikan 7. UI -> PU -> ATU -> BIU -> AU 2,276 Signifikan 8. UI -> PU -> BIU -> AU 2,008 Signifikan
Dari  20  hasil  signifikan  tersebut  hanya  8  hasil  yang  memiliki  efek  tidak  langsung terhadap variable dependen atau Actual System of Use, hasil ini membuktikan bahwa adanya signifikansi terhadap variable dependen dengan mediasi variable lain, yaitu :
1. ATU -> BIU -> AU
Attitude Toward Using berpengaruh secara tidak langsung terhadap Actual System Use melalui variable Behavioural Intention to Use.
2. PEOU -> PU -> ATU -> BIU -> AU
Perceived Ease of Use berpengaruh secara tidak langsung terhadap Actual System  Use melalui  variable  Percieved  Usefulness,  Attitude  Toward  Using  dan  Behavioural Intention to Use.
3. PEOU -> PU -> BIU -> AU
Perceived Ease of Use berpengaruh secara tidak langsung terhadap Actual System  Use melalui variable Percieved Usefulness, dan Behavioural Intention to Use.
4. PU -> ATU -> BIU -> AU
Perceived  Usefulness  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  Actual  System  Use melalui variable Attitude Toward Using dan Behavioural Intention to Use.
5. PU -> BIU -> AU Perceived  Usefulness  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  Actual  System  Use melalui variable Behavioral Intention to Use.
6. UI -> PEOU -> PU -> ATU -> BIU -> AU
User  Interface  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  Actual  System  Use  melalui Variable  Percieved  Ease  of  Use,  Perceived  Usefulness,  Attitude  Toward  Use  dan Behavioural Intention to Use.
7. UI -> PU -> ATU -> BIU -> A User  Interface  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  Actual  System  Use  melalui variable Perceived Usefulness, Atittude Toward Using dan Behavioural Intention to Use.
8. UI -> PU -> BIU -> AU
User  Interface  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  Actual  System  Use  melalui variable Perceived Usefulness dan Behavioural Intention to Use.
e) Framework Struktural Inner

## Gambar 5. Framework Struktural Inner
Gambar 4 menampilkan kerangka struktural akhir untuk model penelitian  Inner beserta Path Coefficient, nilai-p, Outer Loadings dan koefisien determinasi (R 2 ) dari masing-masing indikator.

## IV. D ISKUSI P ENELITIAN
Berdasarkan hasil statistik yang didapat, ditemukan bahwa Perceived Security (PS) berpengaruh positif  lemah  yang  tidak  signifikan  terhadap  Perceived  Usefulness  (PU)  menggunakan  Aplikasi Reksdana  Online  Bibit,  dengan  nilai  Path  Coefficient  0,175  dan  nilai  t-statistik  1,834,  hal  ini menunjukkan bahwa pengguna cenderung tidak mempertimbangkan keamanan aplikasi sebagai aspek kegunaan  pada  saat  menggunakan  aplikasi  Bibit.  Perceived  Security  juga  ditemukan  tidak  memiliki pengaruh  signifikan  secara  tidak  langsung  terhadap  Actual  System  Use.  Oleh  karena  itu  hipotesis pertama  yang  menyatakan  ―Perceived  Security  (PS)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Perceived  Usefulness  (PU)  Aplikasi  Investasi  Reksa  Dana  Bibit  Online  pada  Generasi  Milenial  dan Generasi Z‖ ditolak. Hasil ini didukung oleh hasil penelitian [19].
Hasil lain juga ditemukan bahwa Perceived Security (PS) berpengaruh positif signifikan terhadap Perceived Ease of Use (PEOU) Aplikasi investasi reksa dana Bibit online, hal ini menunjukkan bahwa pengguna  menganggap  keamanan  aplikasi  membuat  penggunaan  aplikasi  Bibit  lebih  mudah  Oleh karena  itu  hipotesis  kedua  bahwa  menyatakan  ―Perceived  Security  (PS)  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU)  Aplikasi  investasi  reksa  dana  Bibit  online  pada generasi millennial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini sesuai dengan penelitian [19].
Penelitian ini juga menemukan bahwa User Interface (UI) memiliki pengaruh positif sedang yang signifikan terhadap Perceived Usefulness (PU) menggunakan Aplikasi Reksdana Online Bibit, dengan nilai  Path  Coefficient  0,304  dan  nilai  t-statistik  3,040.  hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengguna cenderung  menganggap  aplikasi  Bibit  bermanfaat  karena  mereka  percaya  bahwa  desain  Bibit membantu  mereka  melakukan  transaksi  reksa  dana  lebih  mudah.  UI  juga  ditemukan  memiliki pengaruh  tidak  langsung  yang  signifikan  terhadap  Behavioral  Intention  to  Use  (BIU)  melalui  PU dengan  t-statistik  1,977,  hal  ini  menunjukkan  tampilan  aplikasi  membuat  pengguna  berkeinginan untuk  menggunakan  aplikasi  secara  berulang.  Selanjutnya,  UI  ditemukan  memiliki  pengaruh  tidak langsung signifikan terhadap BIU lewat Attitude Toward Use (ATU) dengan t-statistik 2,367, hal ini
menunjukkan  bahwa  tampilan  aplikasi  memberikan  kesan  yg  baik  kepada  pengguna  aplikasi.  UI ditemukan memiliki pengaruh tidak langsung yang signifikan terhadap Actual Usage (AU) dengan t- statistik 2,276, hal ini menunjukkan bahwa tampilan suatu aplikasi mendorong aktivitas penggunaan aplikasi. Dengan demikian hipotesis ketiga yang menyatakan ―User Interface (UI) berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  Perceived  Usefulness  (PU)  Aplikasi  investasi  reksa  dana  Bibit  online  pada generasi milenial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini bertentangan dengan penelitian [13].
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  User  Interface  (UI)  memiliki  pengaruh  positif  sedang  yang signifikan  terhadap  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU)  menggunakan  Aplikasi  Reksdana  Online  Bibit, dengan nilai Path Coefficient 0,393 dan nilai t-statistik 3,538. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna cenderung  menerima  Bibit  Perceived  Ease  of  Use  karena  percaya  desain  aplikasi  jelas  dan  mudah dipahami,  mudah  digunakan,  dan  secara  keseluruhan  menggunakan  aplikasi  Bibit  dengan  mudah. Oleh  karena  itu  hipotesis  keempat  yang  menyatakan,  ―User  Interface  (UI)  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap Perceived Ease of Use (PEOU) Aplikasi investasi reksa dana online Bibit generasi milenial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini sesuai dengan penelitian [13] dan [29].
Hasil  Perhitungan  ini  juga  menyatakan  bahwa  Perceived  Trust  (PT)  berpengaruh  positif  lemah yang  tidak  signifikan  terhadap  Perceived  Usefulness  (PU)  menggunakan  Aplikasi  Reksdana  Online Bibit,  dengan  nilai  Path  Coefficient  0,121  dan  nilai  t-statistik  1,274.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa meskipun  pengguna  memberikan  kepercayaannya  terhadap  aplikasi  Bibit,  bukan  berarti  mereka menganggapnya  demikian.  adalah  aplikasi  reksa  dana  yang  paling  berguna,  ini  menyarankan  agar pengguna juga memiliki niat untuk menggunakan aplikasi serupa lainnya. Dengan demikian hipotesis kelima yang menyatakan ―Perceived Trust (PT) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perceived Usefulness (PU) Aplikasi investasi reksa dana online Bibit pada generasi millennial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini bertentangan dengan penelitian [2] dan [6].
Hasil  Perhitungan  penelitian  juga  menyatakan  bahwa  Perceived  Trust  (PT)  berpengaruh  positif lemah  yang  tidak  signifikan  terhadap  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU)  menggunakan  Aplikasi Reksdana  Online  Bibit,  dengan  nilai  Path  Coefficient  0,090  dan  nilai  t-statistik  0,743.  Hal  ini menunjukkan  pengguna  cenderung  tidak  mempertimbangkan  keamanan  aplikasi  sebagai  aspek kegunaan  dalam  menggunakan  Bibit  aplikasi.  Dengan  demikian  hipotesis  keenam  yang  menyatakan ―Perceived  Trust  (PT)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Perceived  Ease  of  Use  (PEOU) Aplikasi investasi reksa dana online Bibit pada generasi millennial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini bertentangan dengan penelitian [2] dan [6].
Penelitian ini juga menemukan  bahwa Perceived Ease of Use (PEOU) memiliki pengaruh positif sedang yang signifikan terhadap Perceived Usefulness (PU) menggunakan Aplikasi Reksdana Online Bibit,  dengan  nilai  Path  Coefficient  0,375  dan  nilai  t-statistik  3,675.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pengguna cenderung menganggap Bibit bermanfaat karena mereka percaya bahwa aplikasi Bibit jelas dan dimengerti, mudah digunakan, dan secara keseluruhan menggunakan aplikasi Bibit mudah. PEOU ditemukan  memiliki  pengaruh  tidak  langsung  yang  signifikan  terhadap  Actual  Usage  (AU)  melalui PU,  ATU  dan  BIU  dengan  t-statistik  2,423,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  bergunanya  aplikasi  Bibit dalam  kegiatan  pengguna  memberikan  kesan  yg  baik  kepada  pengguna  aplikasi  yang  lalu  membuat pengguna  berkeinginan  untuk  menggunakan  aplikasi  secara  berulang  yang  berujung  mendorong aktivitas penggunaan aplikasi. Dengan demikian hipotesis ketujuh yang menyatakan ―Perceived Ease of  Use  (PEOU)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Perceived  Usefulness  (PU)  Aplikasi investasi reksa  dana  online  Bibit  pada  generasi  millennial  dan  generasi  z‖  diterima.  Hasil  ini  sesuai dengan penelitian [19] tetapi bertentangan dengan penelitian [13].
Selanjutnya ditemukan bahwa Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh positif lemah yang tidak signifikan  terhadap  Attitude  Toward  Using  (ATU)  menggunakan  Aplikasi  Reksdana  Online  Bibit, dengan nilai Path Coefficient 0,164 dan nilai t-statistik 1,576. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun pengguna merasa mudah dalam menggunakan Aplikasi Bibit hal ini tidak berarti mereka menganggap pengalaman  itu  menyenangkan.  Oleh  karena  itu  hipotesis  kedelapan  yang  menyatakan  ―Perceived Ease  of  Use  (PEOU)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Attitude  Toward  Using  (ATU)
Aplikasi investasi reksa dana online Bibit pada generasi millennial dan generasi z‖ ditolak. Hasil ini bertentangan dengan penelitian [13].
Penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  Perceived  Usefulness  (PU)  memiliki  pengaruh  positif  kuat yang  signifikan  terhadap  Attitude  Toward  Using  (ATU)  menggunakan  Aplikasi  Reksdana  Online Bibit,  dengan  nilai  Path  Coefficient  0,734  dan  nilai  t-statistik  7,835.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pengguna  Bibit  percaya  aplikasi  tersebut  berguna  dalam  melakukan  transaksi  reksa  dana,  mereka menyukai  menggunakan  fitur  Bibit  dan  secara  keseluruhan,  menggunakan  fitur  Bibit  sangat menyenangkan. Dengan demikian hipotesis kesembilan yang menyatakan ―Perceived Usefulness (PU) berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Attitude  Toward  Using  (ATU)  Aplikasi  investasi  reksa dana online Bibit pada generasi milenial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini sesuai dengan penelitian [13].
Hasil  statistik  juga  menunjukkan  bahwa  Perceived  Usefulness  (PU)  memiliki  pengaruh  positif sedang yang signifikan terhadap Behavioral Intention to Use (BIU) menggunakan Aplikasi Reksdana Online  Bibit,  dengan  nilai  Path  Coefficient  0,334  dan  nilai  t-statistik  2,989.  Hal  ini  menunjukkan bahwa minat pengguna menggunakan fungsi dan konten aplikasi Bibit di melakukan transaksi reksa dana  dipengaruhi  oleh  manfaat  yang  dirasakan  pengguna.  Mereka  sering  menggunakan  fungsi  dan konten  aplikasi.  Mereka  akan  menggunakan  fungsionalitas  dan  konten  Bibit  di  masa  mendatang. Mereka  akan  merekomendasikan  Bibit  kepada  orang  lain.  PU  juga  ditemukan  memiliki  pengaruh tidak  langsung  yang  signifikan  terhadap  Actual  System  Usage  (AU)  melalui  ATU  dengan  t-statistik 3,024,  kegunaan  aplikasi  memerikan  kesan  yang  baik  kepada  pengguna  sehingga  muncul  keinginan untuk menggunakan aplikasi secara berulang. Dengan demikian hipotesis kesepuluh yang menyatakan ―Perceived Usefulness (PU) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention to Use (BIU)  Aplikasi investasi reksa dana online Bibit pada generasi millennial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini sesuai dengan penelitian [13].
Hal  berikutnya  yang  ditemukan  penelitian  ini  adalah  bahwa  Attitude  Toward  Using  (ATU) memiliki  pengaruh  positif  sedang  yang  signifikan  terhadap  Behavioral  Intention  to  Use  (BIU) menggunakan Aplikasi Reksdana Online Bibit, dengan nilai Path Coefficient 0,528 dan nilai t-statistik 4,840.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  yang  memiliki  waktu  yang  menyenangkan menggunakan aplikasi akan memiliki pikiran sering menggunakan fungsi dan konten aplikasi. Mereka akan  menggunakan  fungsionalitas  dan  konten  Bibit  di  masa  mendatang.  Mereka  akan merekomendasikan Bibit kepada orang lain. ATU juga ditemukan memiliki pengaruh tidak langsung yang  signifikan  terhadapa  Actual  System  Usage  (AU)  melalui  BIU  dengan  t-statistik  4,362,  hal  ini menunjukkan bahwa apabila suatu aplikasi memberikan kesan yang baik terhadap pengguna maka hal itu  akan  menjadi  salah  satu  faktor  pendukung  dalam  penggunaan  nyata  aplikasi  tersebut.  Dengan demikian hipotesis kesebelas yang  menyatakan ―Attitude Toward Using (ATU) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention to Use (BIU) Aplikasi investasi reksa dana online Bibit pada generasi millennial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini sesuai dengan penelitian [13].
Terakhir,  penelitian  ini  menemukan  bahwa  Behavioral  Intention  to  Use  (BIU)  memiliki  pengaruh positif sedang yang signifikan terhadap Actual System Usage (AU) menggunakan Aplikasi Reksdana Online  Bibit,  dengan  nilai  Path  Coefficient  0,789  dan  nilai  t-statistik  18,569.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  pengguna  yang  telah  mengembangkan  kecenderungan  perilaku  memiliki  niat  untuk menggunakan  Aplikasi  Bibit akan  sering  menggunakan  Bibit selama  seminggu  terakhir  dan sebulan terakhir.  Dengan  demikian  hipotesis  kedua  belas  yang  menyatakan  ―Behavioral  Intention  to  Use (BIU) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Actual System Use (AU) Aplikasi investasi reksa dana online Bibit pada generasi millennial dan generasi z‖ diterima. Hasil ini sesuai dengan penelitian [13].

## V. K ESIMPULAN , I MPLIKASI DAN LIMITASI

## A. Kesimpulan Penelitian
Kesimpulannya, penelitian ini dilakukan dengan menerapkan 5 (lima) variabel TAM internal dan  3  (tiga)  variabel  eksternal  yaitu  Perceived  Security  (PS),  Perceived  Trust  (PT)  dan  User Interface (UI). Hal ini menghasilkan 12 hipotesis yang kemudian ditemukan 4 dari 12 hipotesis yang ditolak, 4 yang ditolak adalah :
1. Perceived Security (PS) terhadap Perceived Usefulness (PU),
2. Perceived Trust (PT) terhadap Perceived Usefulness (PU)
3. Perceived Trust (PT) terhadap Perceived Ease of Use (PEOU)
4. Perceived Ease of Use (PEOU) terhadap Attitude Toward Using (ATU)
Dapat  diperhitungkan  bahwa  hasil  dari  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  ada  efek signifikan secara tidak langsung dari variable User Interface, Perceived Ease of Use, Perceived Usefulnes dan Attitude Toward Using terhadap Actual System Use. Hal ini menunjukkan bahwa desain  tampilan  yang  dimiliki  Aplikasi  Bibit,  kemudahan  dalam  menggunakan  Aplikasi  Bibit, Manfaat yang dirasakan pengguna saat menggunakan Aplikasi dan sikap penggunaan pengguna dalam menggunakan Aplikasi  berpengaruh secara tidak langsung terhadap penggunaan Aplikasi Reksa Dana Online Bibit melalui mediasi dari variable – variable terkait lainnya.
Secara  keseluruhan  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  semuanya  fit  to  use,  dengan keseluruhan  kualitas  outer  model  dinyatakan  valid  melalui  uji  validitas  konvergen  dan diskriminan.  Semua  variabel  model  juga  reliabel  dengan  semua  variabel  dependen  memiliki kemampuan  untuk  mempengaruhi  variabel  dependennya  dengan  setidaknya  efek  lemah  Secara keseluruhan  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  semuanya  fit  to  use,  dengan  kualitas keseluruhan  model  luar  dianggap  valid  sekalipun  uji  validitas  konvergen  dan  diskriminan. Semua  variabel  model  juga  reliabel  dengan  semua  variabel  dependen  memiliki  kemampuan untuk mempengaruhi variabel dependennya dengan setidaknya efek yang lemah.

## B. Implikasi Penelitian
Penelitian  ini  berkontribusi  untuk  mengkaji  Penerimaan  Teknologi  Bibit  dari  PT  Bibit Tumbuh  Bersama  dalam  rangka  memenuhi  sumber-sumber  kajian  model  penerimaan  tekfin Indonesia.  Selanjutnya,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  bukti  mengenai  pengaruh persepsi  kepercayaan  (PT),  User  Interface  (UI),  persepsi  keamanan  (PS),  persepsi  kegunaan, persepsi  kemudahan  penggunaan,  dan  sikap  terhadap  penggunaan,  Behavioral  Intention  to  Use pada  Aktual  System  Usage  atau  penggunaan  aplikasi  investasi  online  Bibit.  Bagi  perusahaan, hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat sebagai bahan pertimbangan dan masukan bagi PT  Bibit  Tumbuh  Bersama  dalam  upaya  meningkatkan  minat  penggunaan  aplikasi  reksa  dana Bibit. Bagi peneliti selanjutnya, penelitian ini dapat dijadikan sebagai sumber referensi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi minat investor untuk menggunakan aplikasi reksa dana Bibit. Bagi  investor  dan  masyarakat,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai  sumber informasi sehingga dapat memberikan wawasan kepada investor dan masyarakat bahwa aplikasi reksa dana Bibit dapat dengan mudah digunakan untuk mendukung transaksi reksa dana.

## C. Implikasi Penelitian
Keterbatasan  penelitian  ini  adalah  penelitian  ini  hanya  menggunakan  metode  kuantitatif. Oleh  karena  itu,  disarankan  untuk  menggunakan  metode  campuran  untuk  mendapatkan  lebih banyak  wawasan  dan  memberikan  lebih  banyak  kedalaman  penjelasan  untuk  penelitian  lebih lanjut.  Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  reksa  dana  online  khusus  yaitu  Bbiit  yang  banyak digunakan  oleh  masyarakat  yang  mayoritas  berdomisili  di  pulau  Jawa,  Indonesia.  Diharapkan penelitian selanjutnya dapat mencakup aplikasi serupa lainnya yang memiliki cakupan lebih luas untuk hasil yang lebih akurat. Penelitian ini menggunakan model TAM sebagai model penelitian dasar dan 3 variabel eksternal tambahan, sehingga menghasilkan 8 hipotesis yang diterima dari total 12 hipotesis. Hanya satu variabel yang  memiliki pengaruh kuat pada penggunaan aplikasi dan  sisanya,  tidak  ada  pengaruh  kuat  lainnya  pada  variabel  terikat  yang  ditemukan  di  antara hipotesis  yang  diterima.  Oleh  karena  itu,  disarankan  untuk  mengkolaborasikan  model  tersebut
dengan  model  penelitian  lain  untuk  memperdalam  temuan  penelitian  untuk  penelitian selanjutnya.  Penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  sebagai  alat  penelitian.  Oleh  karena  itu, disarankan  untuk  menggunakan  alat  penelitian  lain  seperti  wawancara  dan  observasi  guna memperkuat hasil penelitian untuk penelitian selanjutnya.

## R EFERENCES
[1] KSEI, ―Statistik  Pasar  Modal,‖  Ksei,  pp.  1–6,  2021,  [Online].  Available: https://www.ksei.co.id/publications/demografi_investor.
[2] R.  A.  Rahadi,  E.  K.  Dewi,  S.  M.  Damayanti,  K.  F.  Afgani,  I.  Murtaqi,  and  D.  Rahmawati, ―Adoption Analysis of Online Mutual Fund Investment Platform for Millennials in Indonesia,‖ Rev. Integr. Bus. Econ. Res., vol. 10, pp. 74–81, 2021.
[3] Capgemini  Research  Institute,  ―World  FinTech  Report  2020,‖  pp.  1–35,  2020,  [Online]. Available: https://fintechworldreport.com/wp-content/uploads/sites/9/2020/04/World-FinTech- Report-WFTR-2020_Web.pdf.
[4] IDN,  ―Indonesia Millennial  Report,‖  IDN  Res.  Inst., vol.  01,  p.  61,  2020,  [Online].  Available: https://www.idntimes.com/indonesiamillennialreport2019.
[5] B.  P.  S.  (BPS),  ―BPS:  270,20  juta  Penduduk  Indonesia  Hasil  SP2020,‖  2021. https://www.bps.go.id/news/2021/01/21/405/bps--270-20-juta-penduduk-indonesia-hasil- sp2020.html (accessed Oct. 21, 2021).
[6] E. K. Dewi and R. A. Rahadi, ―A Conceptual Study of Technology Adoption of Online Mutual Fund Investment Platform,‖ Eur. J. Bus. Manag. Res., 2020, doi: 10.24018/ejbmr.2020.5.3.334.
[7] B. K. Singh, ―A study on investors ’ attitude towards mutual funds as an investment option,‖ J. Asian Bus. Strateg., 2011.
[8] F.  D.  Davis,  ―Perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use,  and  user  acceptance of  information technology,‖ MIS Q. Manag. Inf. Syst., vol. 13, no. 3, pp. 319–340, 1989, doi: 10.2307/249008.
[9] S.  A.  Nikou  and  A.  A.  Economides,  ―Mobile-based  assessment:  Investigating  the  factors  that influence behavioral intention to use,‖ Comput.
Educ., 2017, doi:
10.1016/j.compedu.2017.02.005.
[10] L.-M. Chuang, C.-C. Liu, and H.-K. Kao, ―The Adoption of Fintech Service: TAM perspective,‖ Int. J. Manag. Adm. Sci. (IJMAS, 2016.
[11] F.  D.  Davis,  R.  P.  Bagozzi,  and  P.  R.  Warshaw,  ―User  acceptance  of  computer  technology:  A comparison of two theoretical models,‖ Manage. Sci., vol. 35, no. 8, pp. 982–1003, 1989.
[12] H. M. Jogiyanto, ―Sistem informasi keperilakuan,‖ Yogyakarta Andi Offset, 2007.
[13] F.  Shulhan  and  R.  S.  Oetama,  ―Analysis  of  Actual  System  Use  from  Bukareksa  Mutual  Fund Feature Using Technology Acceptance Model,‖ 2019, doi: 10.1109/ICIMTech.2019.8843752.
[14] V.  Cho,  T.  C.  E.  Cheng,  and  W.  M.  J.  Lai,  ―The  role  of  perceived  user-interface  design  in continued  usage  intention  of  self-paced  e-learning  tools,‖  Comput.  Educ.,  2009,  doi: 10.1016/j.compedu.2009.01.014.
[15] Y. M. Cheng, ―Effects of quality antecedents on e-learning acceptance,‖ Internet Res., 2012, doi: 10.1108/10662241211235699.
[16] G. T. Lau and S. H. Lee, ―Consumers’ Trust in a Brand and the Link to Brand Loyalty,‖ J. Mark. Manag., 1999, doi: 10.1023/A:1009886520142.
[17] D. Chawla and H. Joshi, ―Consumer attitude and intention to adopt mobile wallet in India – An empirical study,‖ Int. J. Bank Mark., 2019, doi: 10.1108/IJBM-09-2018-0256.
[18] S.  Nambiar,  C.  T.  Lu,  and  L.  R.  Liang,  ―Analysis  of  payment  transaction  security  in  mobile commerce,‖ 2004, doi: 10.1109/iri.2004.1431506.
[19] B.  L.  Handoko  and  L.  A.  A.  Mozes,  ―Analysis  of  Factors  Affecting  Investor  Intention  to  Use Mobile Online Mutual Fund Application,‖ 2021, doi: 10.1145/3457640.3457658.
[20] N. Yahyapour, ―Determining factors affecting Internet to adopt banking recommender system,‖ Div. Ind. Mark. E-commerce, Master’s thesis, 2008.
[21] M. N. Suseno, ―PENGARUH PELATIHAN KOMUNIKASI INTERPERSONAL TERHADAP EFIKASI  DIRI  SEBAGAI  PELATIH  PADA  MAHASISWA,‖  J.  Interv.  Psikol.,  2009,  doi: 10.20885/intervensipsikologi.vol1.iss1.art6.
[22] A.  Wibowo,  ―Kajian  Tentang  Perilaku  Pengguna  Sistem  Informasi  Dengan  Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM),‖ J. UBL, 2008.
[23] G. Chandrarin, Metode Riset Akuntansi: Pendekatan Kuantitatif. 2017.
[24] F. Joseph, H. Jr, B. J. Babin, R. E. Anderson, and W. C. Black, on Multivariate Data Analysis . Hair Jr . William C . Black Seventh Edition. 2014.
[25] V.  Venkatesh,  M.  G.  Morris,  G.  B.  Davis,  and  F.  D.  Davis,  ―User  acceptance  of  information technology:  Toward  a  unified  view,‖  MIS  Q.  Manag.  Inf.  Syst.,  vol.  27,  no.  3,  pp.  425–478, 2003, doi: 10.2307/30036540.
[26] I.  Ghozali,  ―Structural  equation  modeling  metode  alternatif  dengan  partial  least  square  (PLS) dilengkapi Software SmartPLS 3.00 Xistat 2014 dan WarpPLS 4.0,‖ Ed. ke-4. Semarang Badan Penerbit Univ. Diponegoro Semarang, 2014.
[27] A. Leguina, ―A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM),‖ Int. J. Res. Method Educ., 2015, doi: 10.1080/1743727x.2015.1005806.
[28] J.  F.  Hair,  M.  Sarstedt,  L.  Hopkins,  and  V.  G.  Kuppelwieser,  ―Partial  least  squares  structural equation  modeling  (PLS-SEM):  An  emerging  tool  in  business  research,‖  European  Business Review. 2014, doi: 10.1108/EBR-10-2013-0128.
[29] M. A. Almaiah, M. A. Jalil, and M. Man, ―Extending the TAM to examine the effects of quality features  on  mobile  learning  acceptance,‖  J.  Comput.  Educ.,  2016,  doi:  10.1007/s40692-016- 0074-1