## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 452-459 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## ANALISIS TINGKAT PENERIMAAN APLIKASI BCA MOBILE DI KOTA MALANG MENGGUNAKAN METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)
Albert Christopher 1) , Arif Tirtana 2) , Addin Aditya 3)
1 Teknik Informatika, STIKI Malang
2,3 Sistem Informasi, STIKI Malang
1,2,3 Jalan Raya Tidar 100, Kota Malang Email: 1 161131005@mhs.stiki.ac.id, 2 arif.tirtana@stiki.ac.id, 3 addin@stiki.ac.id,

## Abstract
The number of users of the BCA Mobile application has increased from year to year, but the level of acceptance of the application in the community is not yet known. The Technology Acceptance Model (TAM) method is a model that functions to measure the level of technology acceptance as measured by the behaviour of its users and has proven its reliability. This study uses four TAM variables, namely perceived usefulness, perceived ease of use, behavioural intention to use and actual system use. In this study, 120 respondents using the BCA Mobile application in Malang City were obtained using the  Lemeshow  formula.  In  this  study,  primary  data  were  processed  using  the  SPSS  application,  using  path  analysis techniques. The results of this study indicate that H1, H2, H4 and H5 are accepted, while H3 is rejected. Based on the results  of  these  studies,  can  provide  insight  for  application  developers  to  continue  to  improve  the  quality  of  their applications Keyword: Quantitative, Mobile Banking, Technology Acceptance, TAM.

## Abstrak
Jumlah  pengguna  aplikasi  BCA  Mobile  dari  tahun  ke  tahun  meningkat,  namun  belum  diketahui  tingkat  penerimaan aplikasi tersebut pada masyarakat. Metode Technology Acceptance Model (TAM) merupakan model yang berfungsi untuk mengukur tingkat penerimaan teknologi yang diukur dari perilaku penggunanya dan telah terbukti keandalannya. Pada penelitian ini menggunakan empat variabel TAM, yaitu perceived usefulness , perceived ease of use , behavioral intention to  use dan actual  system  use. Pada  penelitian  ini  menggunakan  120  responden  pengguna  aplikasi  BCA  Mobile  yang berada  di  Kota  Malang  yang  didapat  menggunakan  rumus  Lemeshow.  Pada  penelitian  ini  data  primer  diolah menggunakan  aplikasi SPSS, dengan menggunakan teknik  analisis jalur.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa H1, H2, H4 dan H5 diterima, sedangkan H3 ditolak. Berdasarkan hasil penelitian tersebut dapat memberikan wawasan bagi pengembang aplikasi untuk terus meningkatkan kualitas aplikasinya.
Kata Kunci: kuantitatif, perbankan, penerimaan teknologi, TAM.

## 1. PENDAHULUAN
Globalisasi  berdampak  pada  seluruh  sektor  industri,  tanpa  terkecuali  sektor  perbankan  [1].  Dampak  globalisasi terhadap  sektor  perbankan  yakni  perbankan  dituntut  untuk  mengadopsi  teknologi,  guna  meningkatkan  kualitas layanannya  dan  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  sehingga  pelanggan  tidak  berpindah  pada layanan yang lain [2]. Hal tersebut ditunjang dengan semakin pesatnya perkembangan teknologi, khususnya mudah dan murahnya  akses  terhadap  internet  [3],  sehingga  membuat  pelanggan  semakin  mudah  pelanggan  untuk  memiliki  dan memanfaatkan teknologi . Namun perlombaan di sektor perbankan untuk mengadopsi teknologi tersebut, tidak dibarengi dengan serangkaian metode pengukuran terstruktur yang berfungsi untuk memberikan pihak penyedia layanan teknologi informasi  untuk  mengukur,  apakah  layanan  teknologi  informasi  yang  disediakan  telah  diterima  atau  tidak  oleh penggunanya [4]. Padahal di satu sisi untuk dapat menyediakan layanan teknologi informasi bukan sebuah hal murah, seringkali  memakan  biaya  yang  sangat  besar,  namun  seringkali  benefit  yang  didapat  tidak  setara  dengan  biaya  yang dikeluarkan atau dikenal dengan konsep IT Productivity Paradox [5].

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 452-459 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Salah satu jenis layanan teknologi informasi yang disediakan oleh perbankan adalah mobile banking [6]. Salah satu bank yang mengadopsi layanan mobile banking adalah Bank Central Asia (BCA) [7]. Untuk dapat menggunakan layanan mobile banking tersebut, pengguna diwajibkan untuk memiliki smartphone dan memasang aplikasi mobile banking miliki Bank BCA yaitu BCA mobile. Berbagai fitur yang dimiliki oleh aplikasi BCA mobile yang memudahkan pelanggan dalam melakukan transaksi tanpa harus datang ke kantor Bank BCA, seperti transfer, cek saldo, pelunasan tagihan, transaksi pada marketplace, dan lain sebagainya. Karena berbagai macam fitur tersebut, nasabah Bank BCA semakin banyak yang menggunakan aplikasi BCA mobile, namun tidak diiringi dengan analisis tingkat penerimaan pengguna terhadap aplikasi tersebut  [8].  Oleh  karena itu pengukuran tingkat penerimaan  aplikasi BCA mobile merupakan sebuah hal yang  harus dilakukan mengingat jumlah penggunanya yang semakin banyak [9] dan diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih luas bagi penyedia layanan ( service provider ) yaitu Bank BCA untuk dapat memberikan pelayanan yang terbaik bagi pelanggannya. Kota Malang dipilih karena peneliti ingin menganalisis tingkat penerimaan aplikasi BCA mobile pada kalangan pelajar maupun pendidik, karena Kota Malang telah dikenal sebagai kota pendidikan [10].
Dari beberapa penelitian sebelumnya, terdapat berbagai macam metode untuk mengukur tingkat penerimaan teknologi informasi yang sering digunakan, seperti metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang mengukur tingkat penerimaan teknologi berdasarkan intensi perilaku pengguna yang diukur menggunakan empat variabel yaitu ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, pengaruh sosial, dan kondisi yang memfasilitasi [11][12]. Theory of Planned Behavior (TPB) [13] [14] yang mengukur penggunaan teknologi melalui intensi pengguna dengan menggunakan tiga variabel perilaku yaitu sikap, norma subyektif, dan kontrol terhadap perilaku, dan Technology Acceptance Model (TAM) yang  mengukur  tingkat  penggunaan  sistem  berdasarkan  tingkat  kebermanfaatan,  kemudahan  penggunaan,  dan  niat perilaku [15]. Dari beberapa metode penerimaan teknologi diatas, metode TAM memiliki keunggulan tersendiri karena TAM merupakan pengembangan dari metode untuk mengukur tingkat penerimaan teknologi sebelumnya, yaitu Theory of Reasoned Action (TRA) [16], selain itu TAM terbukti keandalannya untuk mengukur penerimaan teknologi informasi. Dari penjelasan diatas,  pada penelitian ini  bertujuan untuk menganalisis tingkat penerimaan  aplikasi BCA Mobile dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM) pada area Kota Malang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Jenis Penelitian
Dalam penelitian ini untuk menyelesaikan tujuan penelitian digunakan metode penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan pendekatan yang melakukan penyeledikan terhadap korelasi, alasan, faktor, dan pengaruh antara satu variabel terhadap variabel lain. Hal tersebut yang membuat pendekatan kuantitatif sesuai untuk penelitian ini.

## 2.2. Model Konseptual Penelitian
Model konseptual yang digunakan dalam penelitian ini merujuk pada Technology Acceptance Model (TAM) yang ditulis oleh  [17] yang telah dimodifikasi  oleh [18]. Model TAM merupakan model yang digunakan untuk mengukur penerimaan sebuah teknologi dengan memperkirakan perilaku penggunanya. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan empat variabel  yaitu perceived usefulness,  perceived  ease of use, behavioral intention to use, dan actual system use. Perceived  usefulness merupakan  tingkat  dimana  seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  teknolog  akan  membantu mereka dalam meningkatkan kinerjanya. Perceived ease of use merupakan tingkat dimana pengguna meyakini bahwa sebuah teknologi dapat digunakan dengan mudah dapat terdapat masalah dalam sistem tersebut. Behavioral intention to use merupakan tingkat dimana pengguna memiliki kecenderungan untuk menggunakan teknologi tersebut. Sedangkan actual system use merupakan kondisi sesungguhnya dari penggunaan teknologi tersebut oleh pengguna. Adapun model konseptual penelitian ini terdapat pada gambar di bawah ini.
Perceived Usefulness Perceived Ease of Use Behavioral Intention to Use Actual System Use H1 H2 H5 H3 H4 Gambar 1 Model Konseptual Penelitian [18]

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 452-459 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Berdasarkan model konseptual penelitian diatas, terdapat lima hipotesis terkait hubungan antar variabel penelitian, antara lain:
H1 Perceived Usefulness memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention to Use H2 Perceived Ease of Use memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention to Use H3 Perceived Usefulness memiliki pengaruh signifikan terhadap Actual System Use H4 Perceived Ease of Use memiliki pengaruh signifikan terhadap Actual System Use H5 Behavioral Intention to Use memiliki pengaruh  signifikan terhadap Actual System Use

## 2.3. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi merupakan jumlah seluru unit sampel yang menjadi subyek penelitian. Populasi juga dapat diartikan sebagai zona generalisasi kualitas serta karakter tertentu yang ditentukan oleh peneliti untuk mengkaji subyek penelitiannya. Pada penelitian ini populasi yang digunakan adalah seluruh pengguna aplikasi BCA Mobile yang ada di Kota Malang.
Sampel merupakan bagian kecil dari suatu  populasi penelitian. Sedangkan teknik sampling merupakan  cara yang digunakan oleh peneliti untuk memastikan jumlah serta ukuran sampel yang tepat sebagai sumber data penelitian untuk dapat menghasilkan sampel yang dapat mewakili populasi. Pada penelitian ini menggunakan jenis probability sampling dengan teknik simple random sampling. Sedangkan untuk menentukan jumlah sampel minimum menggunakan rumus Lemeshow sehingga didapat total minimum sampel adalah 96 responden. Sedangkan dalam penelitian ini menggunakan total 120 responden sehingga penelitian ini telah melebihi jumlah minimum sampel berdasarkan perhitungan diatas.

## 2.4. Pengumpulan Data
Metode  kuisioner  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  secara  tidak  langsung  ( indirect )  kepada responden karena peneliti menggunakan sejumlah daftar pertanyaan yang harus direspon oleh responden sesuai dengan perspektif serta preferensi dari masing-masing responden. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode kuisioner dengan memanfaatkan  Google Form sebagai media untuk pembuatan dan penyebaran kuisioner karena penggunakan aplikasi tersebut dapat memudahkan serta mempercepat proses penyebaran kuisioner sesuai karakteristik responden yang diinginkan dalam penelitian ini. Selain itu metode penyebaran kuisioner bersifat tertutup, yang berarti bahwa responden hanya dapat menjawab pernyataan serta jawaban yang juga disediakan oleh peneliti. Selain itu juga dalam penelitian ini menggunakan Skala Likert 5 poin yang sesuai untuk mengukur instrumen dalam penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Uji Validitas
Data hasil kuisioner yang telah diperoleh, pada tahap pertama dilakukan uji validitas guna mengetahui keakuratan item pernyataan yang telah disusun sebelumnya. Pada uji validitas digunakan rumus korelasi bivariate pearson dengan menggunakan SPSS. Dari hasil uji validitas yang dilakukan, dinyatakan valid karena nilai Rhitung > Rtabel. Adapun detail perhitungan uji validitas terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1 Uji Validitas Variabel  Item Rhitung Rtabel Keterangan X1 X1.1 0,428 0,1786 Valid X1.2 0,484 0,1786 Valid X1.3 0,672 0,1786 Valid X1.4 0,631 0,1786 Valid X2 X2.1 0,602 0,1786 Valid X2.2 0,410 0,1786 Valid X2.3 0,501 0,1786 Valid X2.4 0,327 0,1786 Valid X2.5 0,546 0,1786 Valid Z1 Z1.1 0,514 0,1786 Valid Z1.2 0,326 0,1786 Valid Z1.3 0,480 0,1786 Valid Z1.4 0,242 0,1786 Valid Z1.5 0,555 0,1786 Valid Y1 Y1.1 0,468 0,1786 Valid Y1.2 0,267 0,1786 Valid

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 452-459 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Y1.3 0,467 0,1786 Valid Y1.4 0,307 0,1786 Valid Y1.5 0,663 0,1786 Valid

## 3.2. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas berfungsi untuk mengukur seberapa tingkat konsistensi suatu kuisioner yang telah disusun. Sehingga kusioner tersebut dapat diandalkan untuk mengukur variabel penelitian. Dari uji reliabilitas yang dilakukan, ditemukan bahwa pernyataan dalam kuisioner dinyatakan reliabel karena memiliki nilai cronbach alpha diatas 0,6. Adapun detail uji reliabilitas terdapat pada tabel di bawah ini.

## Tabel 2
Uji Reliabilitas

## 3.3. Uji Normalitas
Uji  normalitas  berfungsi  untuk  memeriksa  nilai  residual  dalam  model  regresi  memiliki  nilai  kenormalan  distribusi menggunakan  metode  Kolmogrov  Smirnov.  Dari  hasil  uji  normalitas  dapat  diketahui  bahwa  nilai  signifikansi  pada unstandardized residual sebesar 0,20 > 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data penelitian ini memiliki distribusi normal. Adapun detail nilai uji normalitas terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3 Uji Normalitas

## 3.4. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas berfungsi untuk menguji korelasi antar variabel bebas. Uji multikolineartas mengacu pada nilai tolerance dan Variance  Influence  Factor (VIF).  Jika  nilai  tolerance  >=  0,1  dan  nilai  VIF  <10,  maka  gejala multikolinearitas tidak terjadi. Sedangkan jika nilai tolerance <= 0,1 dan nilai VIF >10  maka gejala multikolinearitas terjadi. Dari hasil perhitungan diketahui bahwa indikasi multikolinearitas dalam model regresi tidak ditemukan. Adapun detail uji multikolinearitas pada penelitian ini terdapat pada tabel di bawah ini.

## Tabel 4 Uji Multikolinearitas

## 3.5. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mendeteksi ketidaksamaan dalam model regresi. Metode yang dipakai dalam uji ini adalah metode Glejser dimana gejala heteroskedastisitas tidak terjadi jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 dan sebaliknya. Hasil uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa nilai signifikansi variabel X1 dan X2 lebih besar dari 0,05 sehingga dapat diketahui bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Adapun detail uji heteroskedastisitas terdapat pada tabel di bawah ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 452-459 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Tabel 5 Uji Heteroskedastisitas

## 3.6. Analisis Jalur
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan sebelumnya, selanjutnya peneliti melakukan analisis regresi dengan variabel mediasi atau  analisis jalur karena jumlah data sudah memenuhi syarat. Analisis jalur  ( path analysis ) dilakukan karena untuk mengetahui adanya hubungan tidak langsung ( indirect ) dari variabel independen terhadap variabel dependen. Pada penelitian ini dilakukan dua model regresi. Adapun detail perhitungan terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 6 Hasil Koefisien Regresi 1
Dari hasil perhitungan diatas, dapat diketahui bahwa pada nilai signifikansi dari kedua variabel yaitu X1 dan X2 lebih kecil  dari  0,05.  Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  X1  dan  X2  berpengaruh  signifikan  terhadap  Z1.  Dengan  demikian diperoleh diagram jalur model struktur 1 seperti pada gambar di bawah ini.

## Gambar 2 Diagram Hasil Regresi I
Berdasarkan  hasil  luaran  regresi  model  II,  diketahui  bahwa  nilai  signifikansi  dari  variabel  X1  (PU)  sebesar  0,250, variabel X2 (PEOU) sebesar 0,041 dan variabel Z (BIU) sebesar 0,000 dimana jika nilai signifikansi 0,05 maka variabel tersebut dinyatakan berpengaruh signifikan maupun sebaliknya. Hasil ini menunjukkan bahwa X2 dan Z1 berpengaruh signifikan  terhadap  Y1,  sedangkan  X1  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  Y1. Adapun  hasil  koefisien  regresi  II terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 7 Hasil Koefisien Regresi II
Dengan demikian, didapat diagram jalur model struktur II sebagai berikut.

## Gambar 3 Diagram Hasil Regresi II

## 3.7. Uji Hipotesis
a) Uji Hipotesis 1 (H1)
Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilai signifikansi 0,000 < 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa variabel perceived usefulness (X1) memiliki pengaruh signifikan terhadap behavioral intention to use (Z1). Adapun detail perhitungan uji hipotesis 1 terdapat pada tabel di bawah ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 452-459 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Tabel 8 Hasil Pengujian Hipotesis 1
b) Uji Hipotesis 2 (H2)
Berdasarkan hasil perhitungan, didapatkan nilai signifikansi  0,000 < 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa perceived ease of use (X2) memiliki pengaruh signifikan terhadap behavioral intention to use (Z1). Adapun detail perhitungan uji hipotesis 2 terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 9 Hasil Pengujian Hipotesis 2
c) Uji Hipotesis 3 (H3)
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,250 > 0,05 sehingga karena  nilai  signifikansi  X1  >  0,05  maka  H3  ditolak,  karena perceived  usefulness tidak  memiliki  pengaruh signifikan terhadap actual system use. Adapun detail perhitungan uji hipotesis 3 terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 10 Hasil Pengujian Hipotesis 3
d) Uji Hipotesis 4 (H4)
Berdasarkan hasil  analisis yang telah dilakukan,  didapatkan nilai signifikansi variabel  X2 < 0,05 sehingga dapat diketahui bahwa  hubungan  antara perceived  ease  of use memiliki pengaruh signifikan terhadap actual system use (H4) diterima. Adapun detail perhitungan uji H4 terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 11 Hasil Pengujian Hipotesis 4
e) Uji Hipotesis 5 (H5)
Berdasarkan  hasil  analisis  hubungan  antara behavioral  intention  to  use terhadap actual  system  use (H5), ditemukan  bahwa  nilai  signifikansinya  sebesar  0,000  <  0,05  sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa behavioral intention to use memiliki pengaruh signifikan terhadap actual system use, sehingga H5 diterima. Adapun detail perhitungan terdapat pada tabel di bawah ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 452-459 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 10 Hasil Pengujian Hipotesis 5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian di atas, maka dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut yaitu  hasil uji H1 dapat disimpulkan bahwa variabel perceived usefulness memiliki pengaruh yang signifikan terhadap behavioral intention to use . Hal ini sesuai dengan tujuan penelitian yaitu mengetahui pengaruh variabel perceived usefulness terhadap behavioral intention yang  menunjukkan  hasil  bahwa  aplikasi  BCA mobile memberikan  manfaat  bagi  para  penggunanya  yang berpengaruh  positif  pada  intensitas  penggunaan  aplikasi  tersebut.  Hasil  uji H2 dapat  disimpulkan  bahwa  variabel perceived ease of use memiliki pengaruh yang signifikan terhadap behavioral intention  to use . Hal ini sesuai dengan tujuan  penelitian  yaitu  mengetahui  pengaruh  variabel perceived  ease  of  use terhadap behavioral  intention yang menunjukkan hasil bahwa kemudahan dalam penggunaan aplikasi BCA mobile memberikan pengaruh yang signifikan positif  terhadap  intensitas  penggunaan  aplikasi  tersebut.  Hasil  uji H3 dapat  disimpulkan  bahwa  variabel perceived usefulness tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap actual system use . Hal ini sesuai dengan tujuan penelitian yaitu mengetahui pengaruh variabel perceived usefulness terhadap actual system  use yang menunjukkan  hasil bahwa kebermanfaatan pada aplikasi BCA mobile tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan aplikasi secara  nyata.  Hal  ini  dikarenakan  pihak  bank  kurang  memperkenalkan  fitur-fitur  yang  dimiliki  aplikasi  BCA mobile sehingga pengguna belum merasakan manfaat dari aplikasi BCA mobile sepenuhnya. Hasil  uji H4 dapat  disimpulkan  bahwa  variabel perceived  ease  of  use memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap actual system use . Hal ini sesuai dengan tujuan penelitian yaitu mengetahui pengaruh variabel perceived ease of use terhadap actual system use yang menunjukkan hasil bahwa kemudahan dalam penggunaan aplikasi BCA mobile memberikan pengaruh yang signifikan positif terhadap penggunaan aplikasi secara nyata. Hasil uji H5 dapat disimpulkan bahwa variabel behavioral intention to use memiliki pengaruh yang signifikan terhadap actual system use . Hal ini sesuai dengan tujuan penelitian yaitu mengetahui pengaruh variabel behavioral intention to use terhadap actual system use yang menunjukkan  hasil  bahwa  intensitas  minat  penggunaan  aplikasi  BCA mobile memberikan  pengaruh  yang  signifikan positif terhadap penggunaan aplikasi secara nyata.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  STIKI  Malang  yang  telah  memberikan  sarana  dan  prasarana  dalam terselesaikannya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Ghosh, “How does banking sector globalization affect banking crisis?,” J. Financ. Stab. , vol. 25, pp. 70–82, 2016.
[2] T.  W.  Cenggoro,  R. A.  Wirastari,  E.  Rudianto,  M.  I.  Mohadi,  D.  Ratj,  and  B.  Pardamean,  “Deep  Learning  as  a  Vector Embedding Model for Customer Churn,” Procedia Comput. Sci. , vol. 179, no. 2019, pp. 624–631, 2021.
[3] S. Kemp, “Digital 2022 Global Overview Report,” 2022.
[4] S. Mouakket, “Factors influencing continuance intention to use social network sites: The Facebook case,” Comput. Human Behav. , vol. 53, pp. 102–110, 2015.
[5] T. Kijek and A. Kijek, “Is innovation the key to solving the productivity paradox?,” J. Innov. Knowl. , vol. 4, no. 4, pp. 219– 225, 2019.
[6] R.  Maulana,  I.  Iskandar,  and  M.  Mailany,  “Pengaruh  Penggunaan  Mobile  Banking  Terhadap  Minat  Nasabah  Dalam Bertransaksi Menggunakan Technology Acceptance Model,” Cybersp. J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 146, 2019.
[7] C. A. Novitasari, A. S. Manggabarani, and M. Astuti, “Analisis Kepuasan Nasabah Mobile Banking Pada Bank BCA,” J. Teknol. dan Manaj. , vol. 19, no. 2, pp. 1–12, 2021.
[8] J.  Sudrajat,  Y.  Prihadi,  A.  I.  Suryana,  S.  Mardira  Indonesia,  U.  Langlang,  and  B.  Bandung,  “PENERAPAN

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 452-459 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
MANAJEMENLAYANAN  TEKNOLOGI  INFORMASI  MENGGUNAKAN  FRAMEWORK  INFORMATION TECHNOLOGY INFRASTRUCTURE LIBRARY V.3 (studi kasus STMIK Mardira Indonesia),” J. Comput. Bisnis , vol. 13, no. 1, pp. 18–27, 2019.
[9] M.  Hendartyo,  “Pengguna  BCA  Mobile  Tumbuh  50  Persen  Jadi  18  Juta,”  2022.  [Online].  Available: https://bisnis.tempo.co/read/1569632/pengguna-bca-mobile-tumbuh-50-persen-jadi-18-juta/full&view=ok.  [Accessed:  18- Apr-2022].
[10] S. M. Y. S, H. Tolle, and H. M. Az-zahra, “Perancangan Desain Interaksi Aplikasi Direktori Kota Malang Modul Informasi Pendidikan Dengan Metode Human Centered Design Dan Think Aloud,” vol. 5, no. 3, pp. 1196–1203, 2021.
[11] Venkatesh, Morris, Davis, and Davis, “User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View,” MIS Q. , vol. 27, no. 3, p. 425, 2003.
[12] Y.  Jadil,  N.  P.  Rana,  and Y.  K.  Dwivedi,  “A  meta-analysis  of  the  UTAUT  model  in  the  mobile  banking  literature:  The moderating role of sample size and culture,” J. Bus. Res. , vol. 132, pp. 354–372, 2021.
[13] I. Aijzen, “Theory of planned behaviour,” Organ. Behav. Hum. Decis. Process. , vol. 50, no. 2, pp. 179–211, 1991.
[14] J. C. Ho, C. G. Wu, C. S. Lee, and T. T. T. Pham, “Factors affecting the behavioral intention to adopt mobile banking: An international comparison,” Technol. Soc. , vol. 63, no. August, p. 101360, 2020.
[15] W. H. DeLone and E. R. McLean, “The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 19, no. 4, pp. 9–30, 2003.
[16] R. J. Hill, M. Fishbein, and I. Ajzen, “Belief, Attitude, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research.,” Contemporary Sociology , vol. 6, no. 2. p. 244, 1975.
[17] F. D. Davis, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology , vol. 13, no. 3. Firenze,: G. Barbèra, 1989.
[18] E. Fatmawati, “Technology Acceptance Model (TAM) untuk Menganalisis Sistem Informasi Perpustakaan,” Iqra’ J. Perpust. dan Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 1–13, 2015.