## Penerimaan Pengguna E-Wallet Menggunakan UTAUT 2 (Studi Kasus)

## (User Acceptance of E-Wallet Using UTAUT 2 – A Case Study)
Muhammad Taufik Hidayat 1 , Qurrotul Aini 2 , Elvi Fetrina 3
Abstract—Nowadays,  e-wallet  (electronic wallet) is used for non-cash transactions because of the ease and practicality of transactions offered by service providers in South Tangerang. However, the success of the server-based  e-wallet  that  has been implemented is still unknown, and there are still problems in the form of loss of balance and failure to top up. One of determinants of the system to be successful is in terms of user acceptance perspective. The objective of this paper is to derive and investigate significant variables on the user acceptance of server-based e- wallets in South Tangerang with the UTAUT 2 model and the addition of two variables, namely perceived trust and  perceived risk. The study is conducted with a quantitative approach, questionnaires online with 33 questions, and  demographic data analysis using IBM SPSS 25, as well as PLS-SEM analysis using SmartPLS 3.2.8. The results show that out of twelve proposed hypotheses, three hypotheses are declared insignificant and rejected because the path coefficient value and t-test of these hypotheses (performance expectancy, hedonic motivation, and price value) are less than 0.1 and 1.96. In contrast, nine others are declared significant and accepted.
Intisari—E-wallet (dompet elektronik) berbasis server saat ini banyak  digunakan  dalam  transaksi  bukan  tunai  untuk keleluasaan  dan  efisiensi  dalam  bisnis  yang  diberikan  oleh pemberi servis  di Tangerang Selatan. Namun, masih terjadi permasalahan hilangnya saldo dan gagalnya pengisian saldo serta belum diukurnya  tingkat  keberhasilan  implementasi  e-wallet berbasis  server. Salah satu faktor penentu keberhasilan sistem yang diterapkan adalah dari sisi penerimaan penggunanya. Makalah ini bertujuan mendapatkan variabel yang signifikan terhadap penerimaan pengguna e-wallet  berbasis  server  di Tangerang Selatan dengan model UTAUT 2 dan penambahan dua variabel,  yaitu  perceived trust dan  perceived risk. Penelitian dilakukan dengan cara  kuantitatif,  distribusi  kuesioner/angket secara online dengan 33 pertanyaan, dan analisis data demografis dengan IBM SPSS 25 serta analisis PLS-SEM dengan SmartPLS 3.2.8. Hasilnya adalah  dari  dua  belas  hipotesis yang diusulkan, tiga hipotesis dinyatakan tidak signifikan dan ditolak karena nilai path coefficient  dan  t-test  dari hipotesis tersebut (performance expectancy,  hedonic motivation, dan price value) kurang dari 0,1 dan 1,96, sedangkan  sembilan  hipotesis lainnya dinyatakan signifikan dan diterima.
Kata Kunci—  Penerimaan  Pengguna,  E-Wallet,  UTAUT 2, PLS- SEM.

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan e-wallet (dompet elektronik) dalam berbisnis bukan  tunai semakin meningkat.  Perihal ini disebabkan oleh efektivitas  dan efisiensi berbisnis yang  disediakan pemberi servis e-wallet [1]. Munculnya e-wallet membantu mempercepat pelanggan/komunitas berhubungan dengan barang dan jasa keuangan. Kebaruan teknologi informasi telah menyebabkan masyarakat melaksanakan aktivitas keuangan di mana pun berada dan kapan saja, dengan tidak sulit, gesit, dan tepercaya [2].
Layanan e-wallet berbasis  server memerlukan smartphone dan jaringan internet dalam penggunaannya. Hasil  riset menunjukkan bahwa pengguna smartphone di Indonesia terus berkembang. Data menyebutkan bahwa  dalam lima tahun terakhir, pelanggan smartphone berbasis Android di Indonesia berkembang dari 69,4 juta di tahun  2016  menjadi  86,6 juta tahun  2017  dan 103 juta tahun  2018  [3].  Pertumbuhan yang cepat digerakkan oleh munculnya pelanggan baru tiap tahunnya dan lifestyle berganti smartphone karena mengikuti perkembangan model yang dikeluarkan oleh dealer. Meskipun e-wallet berbasis server tergolong baru, dalam penggunaannya telah mengalami peningkatan, yaitu dari tahun  2016 nilai transaksinya  sebesar  Rp7,06 triliun, meningkat pada 2017 menjadi  Rp12,37 triliun,  hingga pada 2018 menjadi Rp47,19 triliun [4]. Terhitung sampai  Maret 2019, dari catatan Bank Indonesia,  sudah ada 36 penerbit yang terdaftar sebagai penerbit e-wallet berbasis server. Sebelas penerbit berasal dari perbankan, sedangkan 25 penerbit lainnya adalah dari lembaga nonbank.
Penelitian yang telah  dilakukan  hasil  kerja  sama dengan JAKPAT dan OJK menyebutkan bahwa dari tahun 2016 hingga 2018 penggunaan e-wallet berbasis  server mengalami peningkatan  [5]. Terkait e-wallet yang digunakan, dari 825 responden yang menyatakan sebagai  pengguna e-wallet berbasis server, dengan pengguna terbanyaknya adalah Go-Pay, diikuti OVO, T-Cash (kini menjadi LinkAja),  dan yang keempat adalah DANA, seperti ditunjukkan pada Gbr.  1. Namun,  dalam penerapannya e-wallet berbasis  server masih mengalami permasalahan, di antaranya pengguna mengalami permasalahan berupa hilangnya saldo Go-Pay yang disebabkan oleh gangguan teknis dan sudah melakukan pengisian ulang OVO tetapi saldo pelanggan belum mengalami penambahan [6], [7].
Maraknya penggunaan e-wallet berbasis server menyebabkan  pentingnya  memperoleh nilai  keberhasilan penerimaan e-wallet berbasis  server [8]. Salah satu faktor penentu keberhasilan sebuah sistem yang diterapkan adalah dari sisi penerimaan,  yaitu  penggunanya  menerima atau
1 PT. Indonesia Global Solusindo, Tanjung Duren Grogol Petamburan Jakarta Barat 11470 INDONESIA (tlp: +62-21-2950- 1189; e-mail: muhammad.hidayat@is-gs.com)
2,3 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Jl. Ir. H. Juanda No. 95 Ciputat Tangerang Selatan 15412 INDONESIA  (tlp:  +62-21-7401925; e- mail: qurrotul.aini@uinjkt.ac.id, elvi.fetrina@uinjkt.ac.id)
menolak menggunakan sebuah sistem baru [9]. Oleh karena itu, makalah  ini  bertujuan  menginvestigasi  tingkat  penerimaan pengguna e-wallet ,  khususnya  Go-Pay,  OVO,  LinkAja,  dan DANA untuk area Tangerang Selatan.
II. P ENERIMAAN P ENGGUNA E-W ALLET DAN UTAUT 2

## A. Konsep Penerimaan Pengguna
Konsep penerimaan pengguna adalah semakin besar tingkat penerimaan sebuah sistem baru, semakin besar pula keinginan seseorang  untuk  menggunakan  waktu  mereka  dalam menggunakan sebuah sistem baru [10]. Sedangkan pengertian lain  menyatakan  bahwa  penerimaan  pengguna  adalah keinginan  yang  dapat  dibuktikan  dalam  grup  pelanggan ( customer )  yang  memfungsikan  teknologi  informasi  yang didesain  untuk  menunjang  aktivitas-aktivitas  pelanggannya [11].
Definisi  lain  menyebutkan  bahwa  penerimaan  pengguna adalah  kemauan  dari  sekelompok  orang  yang  menerapkan teknologi informasi dalam mendukung pekerjaannya. Sedikitnya tingkat penerimaan pelanggan adalah masalah yang esensial bagi keberhasilan implementasi suatu sistem informasi baru. Bahkan pengguna sering tidak mau menggunakan sistem informasi  yang  telah  disediakan,  padahal  pengguna  akan mendapatkan  keuntungan  jika  mau  menggunakannya  [12]. Oleh karena itu, penerimaan pengguna telah dipandang sebagai salah  satu  parameter  utama  dalam  menentukan  kesuksesan pada suatu proyek sistem informasi.

## B. E-Wallet
Mengacu pada Peraturan Bank Indonesia tahun 2016 nomor 18/40/PBI/2016, e-wallet adalah  layanan  elektronik  untuk menyimpan  data  instrumen  pembayaran,  antara  lain  alat pembayaran  dengan  menggunakan  kartu  dan/atau  uang elektronik,  yang  dapat  juga  menampung  dana,  untuk melakukan  pembayaran  [13]. E-wallet adalah  implementasi
perangkat  lunak  yang  membolehkan  pengguna  untuk menyimpan  uang  secara  digital,  pembayaran  digital,  dan berbagai  jenis  transaksi  tanpa  uang  tunai. E-wallet telah digambarkan  sebagai  cara  untuk  membayar  sesuatu  dengan perangkat seperti komputer atau smartphone . E-wallet mampu mengambil  fungsi  dompet  fisik,  dengan  semua  konten  dan perilakunya,  serta  mengintegrasikannya  ke  dalam  perangkat digital [14].
C. Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2 (UTAUT 2)
( Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology ) UTAUT  2  adalah  model  penerimaan  pengguna  yang berpengaruh  dan  banyak  diangkat  untuk  melaksanakan  riset yang  berhubungan  dengan  penerimaan  pengguna  terhadap suatu  teknologi  informasi  yang  lebih  berpusat  pada  konteks konsumen. Model UTAUT 2 dikembangkan pada tahun 2012, terdiri  atas  tujuh  variabel  independen,  yaitu performance expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating conditions,  hedonic  motivation,  price  value, dan habit , serta dua  variabel  dependen,  yaitu behavioral  intention dan use behavior [15].  Adapun  penjelasan  masing-masing  variabel yang digunakan adalah sebagai berikut [15].
1. Performance expectancy menunjukkan bahwa kepercayaan  seseorang  pada  sebuah e-wallet sangat membantu pekerjaan yang dilakukan.
2. Effort  expectancy adalah banyaknya  usaha  untuk  meng- gunakan sebuah e-wallet .
3. Social  influence menunjukkan  bahwa  seseorang  dapat menggunakan e-wallet karena dipengaruhi oleh orang lain.
4. Facilitating conditions menyatakan pengguna dapat yakin bahwa  prasarana  tersedia  dan  secara  praktik  dapat mendukung penggunaan sebuah e-wallet .
5. Hedonic  motivation merupakan  rasa  senang  yang dirasakan oleh seseorang ketika menggunakan e-wallet .
Gbr. 1 Peningkatan pengguna e-wallet [5]. 0% 50% 100% 2016 2017 2018 87% 73,40% 42,18% 10,27% 15,02% 35,27% 6,65% 11,58% 22,55% Pengguna Fintech Berdasarkan Kategori Layanan Fintech dioperasikan oleh b ank dan startup dalam waktu bersamaan
Layanan Fintech dioperasikan oleh startup Layanan Fintech dioperasikan oleh b ank 58,42 55,52 79,39 34,18 19,27 3,7 0,97 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Pe ng gu na dari 82 5 Respond en (%) Penyedia Layanan Pengguna E-money Fintech OVO tcash GOPAY DANA PayTren Tidak Menggunakan Lainnya
6. Price  value yaitu pengorbanan  konsumen terhadap biaya yang dikeluarkan  pada e-wallet dengan keuntungan yang didapatkan.
7. Habit menunjukkan  bahwa  seseorang dapat melakukan perilaku menggunakan e-wallet secara otomatis karena telah mempelajari perilaku tersebut.
8. Behavioral  intention menyatakan  harapan atau keinginan perangai pengguna untuk menerapkan sebuah sistem baru yaitu e-wallet dipengaruhi oleh tindak tanduk pengguna dan disadari  kebermanfaatannya  oleh orang yang menggunakannya.
9. Use  behavior menunjukkan penggunaan diukur dengan frekuensi aktual dalam menggunakan e-wallet .

## D. Domain Riset UTAUT 2
Referensi [16]-[20]  menunjukkan  rujukan pada penelitian tingkat penerimaan pengguna e-wallet berbasis  server. Riset sebelumnya yang relevan, terkait, dan mendukung makalah ini berupa hasil, metode, model, tool , variabel, dan domain penelitian ditunjukkan pada Tabel I. Penerapan model UTAUT 2 banyak digunakan pada keberhasilan penerimaan pengguna untuk e-money di beberapa wilayah di  Indonesia. Beberapa variabel ditolak seperti performance expectancy,  effort
expectancy , dan perceived technology security . Eksplorasi lebih lanjut terhadap variabel lain dilakukan untuk mendapatkan nilai signifikansinya. Penerapan UTAUT 2 tidak hanya pada e-money , tetapi pada aplikasi dari sisi penerimaan pengguna, seperti pada aplikasi food delivery dan aplikasi mobile untuk restoran.
Pengukuran keberhasilan penerimaan pengguna dengan menggunakan UTAUT 2 pada e-money dengan menambahkan variabel trust dan security juga telah dilakukan [16],  [18], meskipun hasilnya menunjukkan bahwa perceived technology security ditolak [16]. Investigasi dilakukan dari perspektif lain dengan menambahkan variabel perceived trust karena rasa aman merupakan variabel penting ketika melakukan transaksi keuangan secara online . Sedangkan variabel perceived risk juga merupakan  faktor penting untuk mendapatkan nilai  persepsi pengguna tentang ketidakpastian dan kemungkinan konsekuensi yang tidak diinginkan dari sebuah  layanan transaksi keuangan berbasis internet, seperti e-commerce dan e- banking .

## III. M ETODOLOGI
Makalah  ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk mengukur tingkat penerimaan pengguna dan menguji hipotesis
T ABEL I
P ENELITIAN YANG M ENDUKUNG
Domain P enelitian Model dan Tool Variabel Hasil Kelebihan dan Kekurangan E - money di Indonesia [16] UTAUT 2, SmartPLS Performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, trust, perceived technology security, dan behavioral intention Terdapat tiga variabel yang ditolak, yaitu performance expectancy, effort expectancy, dan perceived technology security ▪ Menambahkan dua variabel yaitu trust, dan perceived technology security
▪ Dihilangkan variabel use behavior E-money di kecamatan Ciputat [17] UTAUT 2, SmartPLS Performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, habit, behavioral intention , dan use behavior. Variabel habit memberikan pengaruh terbesar ▪ Data dan hasil dapat tergambarkan dengan jelas ▪ Dihilangkan variabel moderasi Uang elektronik di Tangerang Selatan [18] UTAUT 2, SmartPLS Performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, habit, trust, security, behavioral intention , dan use behavior , serta tiga variabel moderator ( gender, age, experience ) Semua variabel berpengaruh signifikan ▪ Menambahkan dua variabel, yaitu trust dan security ▪ Tidak semua variabel dijelaskan terhadap interpretasi pada sistemnya Aplikasi food delivery [19] UTAUT 2, SmartPLS Information quality, performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, habit, continuos intention Terdapat dua variabel yang ditolak, yaitu hedonic motivation, price value ▪ Menambahkan variabel information quality
▪ Dihilangkan variabel use behavior Aplikasi mobile untuk restoran [20] UTAUT 2, SmartPLS Expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value, habit, behavioral intention , dan use behavior Semua variabel berpengaruh signifikan ▪ Data dan hasil dapat tergambarkan dengan jelas
▪ Dihilangkan variabel moderasi
faktor-faktor  yang  memengaruhi  penerimaan  pengguna e- wallet berbasis server. Dalam implementasi metode kuantitatif, dibutuhkan  cara  mengumpulkan  data  dan  menganalisis  data dalam mencari solusi riset ini. Koleksi data dilakukan dengan melaksanakan survei dengan kuesioner dan analisis dikerjakan secara  statistik  menggunakan  perangkat  lunak  pengolah  data statistik.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  membantu selama  proses  penelitian  yaitu  Microsoft  Word  2016  untuk penulisan laporan, IBM SPSS 25 untuk analisis demografis dan Smart-PLS versi 3.2.8 untuk analisis statistik dengan PLS-SEM.
Pengamatan  dilaksanakan  dengan  upaya  menilik  keadaan, prosedur,  dan  pemanfaatan e-wallet berbasis  server  di  Kota Tangerang  Selatan.  Observasi  dilakukan  pada  bulan  Maret 2019. Survei juga dilakukan dalam membantu proses penelitian menggunakan kuesioner. Proses distribusi kuesioner dilakukan selang  dua  minggu,  mulai  tanggal  1-15  Mei  2019.  Adapun pengambilan  data  dilaksanakan  dengan  mendistribusikan kuesioner  secara online melalui  media  sosial  berupa  Twitter, Facebook, dan Whatsapp melalui media Google Forms untuk pengisiannya.

## A. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  dari  riset  ini  merupakan  pelanggan e-wallet berbasis  server  di  Kota  Tangerang  Selatan.  Pada  studi  ini, diterapkan  metode purposive  sampling ,  dengan  menentukan sampel dengan alasan khusus, yaitu pengguna e-wallet berbasis server dengan studi kasus Go-Pay, OVO, LinkAja, dan DANA, dengan  penentuan  ukuran  sampel  untuk  populasi  yang  tidak diketahui.  Mengacu  pada  penelitian  sebelumnya,  jumlah sampel minimum studi ini diperoleh menggunakan (1) [21].
(1)
dengan n adalah jumlah sampel minimum yang diperlukan, Z a adalah  tingkat  kepercayaan  95%  (1,96), Z σ adalah  standar deviasi,  dan e adalah  kesalahan  maksimum  yang  dapat ditoleransi, yaitu sebesar 5%.
Berdasarkan  pertimbangan  waktu  dan  biaya,  berhasil dikumpulkan sejumlah 162 responden sebagai sampel. Jumlah
tersebut dianggap layak sebagai representasi populasi. Hal ini didukung  sebuah  penelitian  yang  menyatakan  bahwa  ukuran sampel minimum pada analisis PLS-SEM adalah sepuluh kali jumlah maksimum anak panah (jalur) yang berkenaan dengan variabel  laten  [22].  Pada  penelitian  ini  digunakan  sebanyak sebelas jalur, sehingga sampel minimum adalah 110. Selain itu, jumlah 162 dianggap cukup karena secara statistik dinyatakan bahwa  ukuran  sampel  yang  semakin  besar  akan  memberikan hasil yang semakin baik [23].

## B. Tahapan Penelitian
Makalah  ini  menggunakan  tahapan  yang  diawali  studi pendahuluan, membuat model, mendesain penelitian, mempersiapkan instrumen kuesioner, koleksi data, analisis data, tafsiran  data,  dan  menulis  hasil  penelitian.  Secara  spesifik, tahapan penelitian yang digunakan ditunjukkan pada Gbr. 2.

## IV. U SULAN M ODEL DAN P ERTANYAAN P ENELITIAN

## A. Usulan Model Penelitian
Studi  ini  dilaksanakan  dengan  memperpanjang  model UTAUT  2,  yaitu  mengusulkan  bentuk  penelitian  baru  yang sesuai dengan objek penelitian. Construct perceived trust dan perceived risk ditambahkan di sini sesuai dengan permasalahan sistem yang telah ditemukan sebelumnya. Perceived trust , yaitu variabel  yang  menyatakan  rasa  aman  ketika  melakukan transaksi keuangan secara online , penting untuk meminimalkan kekhawatiran  tentang  penggunaan  teknologi  saat  melakukan pembayaran online [24].  Ada  hubungan  positif  antara  tingkat kepercayaan dengan niat penggunaan [25]. Model penelitian ini ditunjukkan pada Gbr. 3.
Adapun  penambahan  variabel perceived  risk dilakukan karena  merupakan  faktor  penting  untuk  mengetahui  persepsi pengguna  tentang  ketidakpastian  dan  kemungkinan  konse- kuensi yang tidak diinginkan dari membeli produk atau layanan, terutama untuk transaksi berbasis internet, seperti e-commerce dan e-banking [26].  Sama  halnya  dengan perceived  trust , penelitian  menunjukkan  bahwa  risiko  yang  dirasakan memengaruhi  adopsi  teknologi  dan  menunjukkan  bahwa perceived  risk dapat  menghasilkan  kecemasan  yang
04 96 05 0 25 0 96 1 2 2 , , , / , =       =       = e Z Z n a  Gbr. 2 Tahapan penelitian.
memengaruhi proses pengambilan keputusan penggunanya [27]. Namun,  penelitian ini tidak memasukkan variabel moderator seperti pada model asli UTAUT 2. Tidak digunakannya variabel moderator pada penelitian ini dikarenakan  pengamatan serupa yang telah dilakukan menyatakan bahwa sebagian besar penelitian yang menggunakan variabel moderator menunjukkan bahwa variabel moderator akan menurunkan nilai yang dihasilkan [25], [28]. Penelitian lain yang telah dilakukan menunjukkan bahwa tidak ditemukan hubungan yang signifikan pada efek moderasi jenis kelamin dan usia menggunakan model UTAUT pada pengguna mobile banking [29].

## B. Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan model penelitian, maka pertanyaan penelitian dalam makalah ini adalah sebagai berikut.
Q1. Apa saja variabel yang menentukan penerimaan pengguna e-wallet berbasis server?
Q2. Apakah model penelitian yang digunakan dapat menggambarkan bagaimana penerimaan pengguna e- wallet berbasis server?
Q3. Bagaimana tingkat penerimaan pengguna e-wallet berbasis server?
Q4.  Apakah e-wallet berbasis  server  yang diterapkan sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna?
Selanjutnya, berdasarkan model penelitian yang dipaparkan sebelumnya,  berikut adalah variabel yang terkait penerimaan pengguna e-wallet berbasis server.
Q1.1  Apakah performance expectancy berpengaruh terhadap behavioral intention ?
Q1.2  Apakah effort expectancy berpengaruh terhadap behavioral intention ?
Q1.3  Apakah social influence berpengaruh terhadap behavioral intention ?
Q1.4  Apakah perceived trust berpengaruh terhadap behavioral intention ?
Q1.5  Apakah perceived risk berpengaruh terhadap behavioral intention ?
Q1.6  Apakah facilitating conditions berpengaruh terhadap behavioral intention ? Q1.7  Apakah facilitating conditions berpengaruh terhadap use behavior ? Q1.8  Apakah hedonic motivation berpengaruh terhadap behavioral intention ? Q1.9  Apakah price value berpengaruh terhadap behavioral intention ?
Q1.10  Apakah habit berpengaruh terhadap behavioral intention ?
Q1.11  Apakah habit berpengaruh terhadap use behavior ? Q1.12  Apakah behavioral intention berpengaruh terhadap use behavior ?

## V. H ASIL A NALISIS
Survei dilakukan kepada beberapa pengguna yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan kriteria yang dibuat. Survei berupa instrumen penelitian dalam bentuk kuesioner yang didistribusikan secara online dengan alat bantu berupa Google Forms. Sebanyak 162 tanggapan terkumpulkan. Penggunaan Go-Pay menjadi e-wallet berbasis  server  dengan jumlah tertinggi dan kecamatan di Tangerang Selatan didominasi oleh Ciputat Timur, Ciputat, dan Pamulang. Tabel II merangkum secara detail hasil dari analisis demografi.
Adapun interpretasi Tabel II dapat dijelaskan sebagai berikut. Pengguna e-wallet berbasis  server  terbesar adalah Go-Pay, seperti yang dirilis tahun 2019 [4]. Khusus untuk kecamatan tempat tinggal di Tangerang Selatan sebagai tempat persebaran kuesioner dilakukan secara online tidak mempertimbangkan distribusi sampel, sehingga diperoleh Kecamatan Ciputat Timur dan Ciputat menjadi mayoritas. Jenis kelamin pengguna e-wallet didominasi wanita,  sedangkan  usia  pengguna didominasi usia 17-29 karena distribusi  kuesioner dilakukan secara online dengan  perantara  media sosial yang mayoritas penggunanya  adalah kalangan muda. Pada item pendidikan, sebagian besar memiliki latar belakang pendidikan S1. Hal ini terjadi karena persebaran kuesioner dilakukan secara online dengan sasaran rata-rata merupakan mahasiswa S1 dan komunitas yang ada di UIN. Lama penggunaan e-wallet mulai satu hingga tiga tahun terakhir dan mayoritas penggunaannya sejak awal beredar. Frekuensi penggunaan e-wallet sebagian besar hanya satu hingga tiga  kali seminggu, yang mengindikasikan masih rendahnya  transaksi yang didasarkan oleh kebutuhan masing-masing pengguna dan belum sepenuhnya dapat menggantikan uang tunai. Nominal pengeluaran dari penggunaan e-wallet berbasis  server  pun masih tergolong rendah. Sedangkan fungsi utama penggunaan masih didominasi pembayaran transportasi online , karena aktivitas pengguna yang menginginkan layanan cepat dan transaksi di perbelanjaan.
Pada  tahapan  analisis,  diukur  model outer ( outer model ), seperti ditunjukkan pada Gbr.  4,  dengan beberapa pengujian, yaitu: individual item reliability , internal consistency reliability , average variance extracted , dan discriminant validity . Untuk menguji reliabilitas, dilakukan uji penilaian pada Composite Reliability (CR)  dan Average Variance Extracted (AVE). Semua construct yang digunakan sudah memenuhi kriteria dari
Gbr. 3 Usulan model penelitian.
convergent validity yang  baik  [28], karena  secara  keseluruhan nilai  dari  CR  melebihi  nilai  ambang  batasnya  yaitu  0,7  [22]. Selain itu, nilai AVE sudah lebih besar dari 0,5 [22]. Tabel III merangkum secara keseluruhan hasil analisis deskriptif tersebut.
Dari  hasil  analisis  yang  dilakukan,  disimpulkan  bahwa pengukuran  model  ini  sudah  valid  dan  reliabel.  Karena  telah dilakukan  evaluasi  dan  pemeriksaan  juga  pada  nilai  akar kuadrat  AVE,  hasilnya  diketahui  bahwa  masing-masing construct telah memenuhi kriteria discriminant validity .
Secara keseluruhan, dua belas hipotesis yang diusulkan telah diterima  pada  uji  dua  sisi  dengan  tingkat  signifikansi  95%. Selanjutnya, dilakukan pengukuran structural model . Tabel IV
merangkum  hasil  pengukurannya.  Keluaran  telaah  data  pada Tabel  IV  menunjukkan  bahwa effort  expectancy , social influence , facilitating  conditions , perceived  trust , perceived risk ,  dan habit memiliki  hubungan  yang  signifikan  dengan behavioral intention, sedangkan facilitating conditions , habit , dan behavioral  intention memiliki  hubungan  yang  signifikan dengan use  behavior .  Sementara  itu, performance  expetancy , hedonic  motivation ,  dan price  value tidak  berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention . Relasi variabel yang memiliki  efek  terbesar  pada  makalah  ini  adalah  relasi  antara facilitating conditions dengan use behavior , dengan nilai path coefficient 0,353. Sedangkan untuk relasi variabel dengan efek terkecil  adalah performance  expectancy dengan behavioral intention , dengan nilai path coefficient 0,035.
T ABEL II H ASIL A NALISIS D EMOGRAFI
Respondents (n = 162) Frekuensi Persentase (%) E-wallet GO-PAY 131 42,4 OVO 106 34,3 DANA 15 4,9 LinkAja 57 18,4 Kecamatan tempat tinggal Ciputat Timur 45 27,8 Ciputat 44 27,2 Pamulang 43 26,5 Pondok Aren 15 9,3 Serpong 12 7,4 Serpong Utara 2 1,2 Setu 1 0,6 Jenis kelamin Wanita 116 71,6 Pria 46 28,4 Usia 17-29 160 98,8 30-39 2 1,2 Pendidikan responden S1 121 74,7 SMA 21 13,0 D3 15 9,3 S2 5 3,1 Lama penggunaan 1 tahun - 3 tahun 95 58,6 < 1 tahun 61 37,7 3 tahun - 5 tahun 6 3,7 Penggunaan seminggu 1 - 3 kali 88 54,3 4 - 6 kali 39 24,1 > 10 kali 26 16,0 7 - 10 kali 9 5,6 Nominal pengeluaran < Rp500.000 148 91,4 Rp500.000- Rp1.000.000 10 6,2 Rp1.000.000- Rp2.000.000 3 1,9 Rp2.000.000- Rp3.000.000 1 0,6 Fungsi penggunaan Transportasi online 145 41,4 Membayar di toko 88 25,1 Belanja online 90 25,7 Kirim uang 27 7,7
T ABEL III CR DAN AVE
Variabel CR AVE PE 0,903 0,757 EE 0,916 0,784 SI 0,839 0,635 PT 0,814 0,596 PR 0,845 0,646 FC 0,834 0,626 HM 0,895 0,740 PV 0,889 0,727 HT 0,887 0,723 BI 0,914 0,779 UB 0,834 0,626 PE  = Performance Expectancy HM = Hedonic Motivation
EE  = Effort Expectancy PV  = Price Value SI  = Social Influence
HT  = Habit PT  = Perceived Trust
BI  = Behavioral Intention
PR  = Perceived Risk UB  = Use Behavior FC = Facilitating Conditions
T ABEL IV
K OEFISIEN J ALUR DAN V ARIABEL Hipotetsis β t-test Analisis No. Jalur β T-test Q1.1 PE→BI 0,035 0,488 IS R Q1.2 EE→BI 0,146 2,371 S A Q1.3 SI→BI 0,178 2,271 S A Q1.4 PT→BI 0,189 2,632 S A Q1.5 PR→BI 0,193 2,090 S A Q1.6 FC→BI 0,209 2,604 S A Q1.7 FC→UB 0,353 5,022 S A Q1.8 HM→BI 0,079 1,075 IS R Q1.9 PV→BI 0,039 0,594 IS R Q1.10 HT→BI 0,297 3,965 S A Q1.11 HT→UB 0,212 2,756 S A Q1.12 BI→UB 0,156 2,026 S A PE  = Performance Expectancy HT  = Habit
EE  = Effort Expectancy BI  = Behavioral Intention
SI  = Social Influence UB  = Use Behavior PT  = Perceived Trust S = Significant PR  = Perceived Risk
IS  = Insignificant
FC  = Facilitating Conditions A  = Accepted HM = Hedonic Motivation
R  = Rejected
PV  = Price Value

## VI. D ISKUSI
Beberapa penelitian sebelumnya memiliki kesamaan pengukuran penerimaan teknologi dengan model UTAUT 2 [17], [18]. Referensi [17] menggunakan model UTAUT 2 tanpa menyertakan variabel moderasi, sedangkan [18] menambahkan variabel security dan trust serta variabel moderasi usia ( age ) dan jenis kelamin ( gender ).  Objek pada kedua penelitian ini adalah e-money berbasis kartu. Bila dibandingkan, pada makalah ini ditambahkan variabel perceived risk dan perceived trust tanpa variabel moderasi dan objek penelitian pada e-wallet berbasis  server  atau aplikasi mobile . E-wallet mencakup Go- Pay, OVO, LinkAja,  dan DANA, yang digunakan dalam berbagai aktivitas transaksi sehari-hari. Adapun kelebihan penelitian  dalam makalah ini,  selain objek penelitiannya, adalah penambahan variabel perceived trust ,  yang diperlukan ketika  menjalankan  bisnis  keuangan dengan teknologi online
untuk  memperkecil  kecemasan karena merasa kurang aman tentang pemanfaatan teknologi dalam pembayaran online [24]; dan variabel perceived risk , yang merupakan variabel penting untuk mengetahui persepsi pengguna tentang kebimbangan dan peluang  dampak  buruk  yang tidak diinginkan dari membeli produk atau layanan, terutama untuk transaksi berbasis internet seperti e-commerce dan e-banking [26]. Penghilangan variabel moderasi  dilakukan  karena pengamatan serupa  yang telah dilakukan menyatakan bahwa variabel moderator dapat menjatuhkan nilai yang dihasilkan [15],  [28]. Penelitian lain mengungkapkan  bahwa tidak ditemukan  relasi  yang  esensial pada efek moderasi jenis kelamin dan usia menggunakan model UTAUT [29].

## VII. K ESIMPULAN
Makalah ini menunjukkan bahwa penambahan dua variabel, yaitu perceived trust dan perceived risk berpengaruh signifikan
Gbr. 4 Outer model .
terhadap behavioral intention karena mengacu pada uji T-test , jalur tersebut diterima, dan mengacu pada uji path coefficient ( β ),  hal tersebut memiliki  dampak  yang  berarti.  Ini  terjadi karena pihak penyedia layanan e-wallet berbasis  server bertanggung jawab terhadap permasalahan kehilangan saldo dan gagalnya pengisian saldo,  sehingga pengguna merasa percaya dan yakin tidak akan terkena masalah terkait saldo.
Kemudian terkait penggunaan, e-wallet berbasis  server didominasi oleh pengguna Go-Pay sebanyak 42,39%, pengguna perempuan sebanyak 71,60%, penggunaan seminggu dalam 1-3 kali sebanyak 37,65%, nominal yang dikeluarkan < Rp500.000,00  sebanyak 91,36%,  dan fungsi penggunaan transportasi online sebanyak 41,43%.  Dapat disimpulkan bahwa tingkat intensitas penggunaan masih rendah dan fungsi penggunaan untuk membayar layanan transportasi online menggunakan Go-Pay.
Hasil temuan menunjukkan bahwa effort expectancy , social influence , facilitating conditions , perceived trust , perceived risk , dan habit memiliki hubungan yang signifikan dengan behavioral intention , sedangkan facilitating conditions , habit , dan behavioral intention memiliki hubungan yang signifikan dengan use behavior .  Di  sisi  lain, performance expetancy , hedonic motivation , dan price value tidak berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention . Relasi variabel yang memiliki  efek  terbesar adalah relasi  antara facilitating conditions dengan use behavior , dengan nilai path coefficient 0,353. Sedangkan hubungan variabel dengan pengaruh terkecil adalah performance expectancy dengan behavioral intention , dengan nilai path coefficient 0,035. Temuan ini dapat menjadi pertimbangan praktis bagi penyedia layanan e-wallet berbasis server dalam memperbaiki ataupun mengembangkan layanan e-wallet berbasis  server nantinya. Temuan di sini tidak dapat digeneralisasi dengan temuan penelitian lain karena adanya perbedaan objek penelitian dan teknik pemilihan sampel.
Model penelitian dapat dikembangkan dengan menambah- kan variabel kepuasan pengguna ( user satiscation ) yang dapat berdampak pada  niat penggunaan ( behavioral intention ) dan tingkat intensitas penggunaan ( use behavior ) e-wallet berbasis server. Juga dapat dilakukan pengukuran menggunakan model lain seperti Technology Acceptance Model 2 (TAM  2) dan Technology Acceptance Model 3 (TAM 3).

## R EFERENSI
[1]  T.D. Isna  (2019)  "6 Manfaat Dompet Digital bagi Keuangan Anda," [Online], https://www.wartaekonomi.co.id/read211053/6-manfaat- dompet-digital-bagi-keuangan-anda, tanggal akses: 24-Jun-2020.
[2]  N. Riswari, E. Nugroho, dan A.E. Permanasari, “Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian di BKD DIY dengan Metode HOT FIT,” M.T. Tesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2015.
[3]  E. Purwanto (2019) "2018: Pengguna Smartphone Indonesia Tembus 103 Juta Orang,"  [Online],  https://www.ayooberita.com/berita-----2018- pengguna-smartphone-indonesia-tembus-103-juta-orang, tanggal akses: 24-Jun-2020.
[4]  A. Septiasi dan W.T. Rahmawati (2019) "Fintech merajai uang elektronik berbasis server, bank hanya 0,2%," [Online], https://keuangan.kontan.co.id/news/fintech-merajai-uang-elektronik- berbasis-server-bank-hanya-02, tanggal akses: 24-Jun-2020.
[5]  R. Eka (2018) "Fintech Report 2018," [Online], https://dailysocial.id/report/post/fintech-report-2018, tanggal akses: 24- Jun-2020.
[6]  Y.Y. Fauzie (2017) "Gojek Angkat Bicara Terkait Saldo Gopay yang Hilang,"
[Online],
https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20170928093003-185- 244535/gojek-angkat-bicara-terkait-saldo-gopay-yang-hilang, tanggal akses: 24-Jun-2020.
[7]  A.S. Wardani (2019) "Ramai Pengguna Gojek Keluhkan Isi Ulang Gopay Tak Masuk ke Saldo," [Online], https://www.liputan6.com/tekno/read/3922630/ramai-pengguna-gojek- keluhkan-isi-ulang-gopay-tak-masuk-ke-saldo, tanggal akses: 24-Jun- 2020.
[8]  P.H. Adi, “Partisipasi Pengguna Dalam Pengembangan Sistem Informasi (Telaah Literatur),” Jurnal Akuntansi dan Keuangan , Vol. 8, No. 1, hal. 52-61, Mei 2006.
[9]  J. Ouadahi, “A Qualitative Analysis of  Factors Associated with  User Acceptance  and  Rejection  of a New Workplace Information System in the  Public Sector: A Conceptual Model,” Canadian Journal of Administrative Sciences , Vol. 25, No. 3, hal. 201-213, Agt. 2008.
[10]  N.Z. Hosein, “Internet Banking: An Empirical Study of Adoption Rates among Midwest Community Banks,” Journal of Business & Economics Research , Vol. 7, No. 11, hal. 51-72, Nov. 2009.
[11]  F.D. Davis, “User  Acceptance of Information  Technology: System Characteristics, User Perceptions and Behavioral Impacts,” International Journal of Man-Machine Studies , Vol. 38, No. 3, hal. 475-487, Mar. 1993. [12]  A. Dillon dan M.G. Morris, “User  Acceptance  of  New Information Technology: Theories and Models,” dalam Annual Review of Information Science and Technology ,  Vol.  31, M. Williams, Ed. Medford, USA: Information Today, 1996, hal. 3-32.
[13]  (2016)  “ Peraturan Bank Indonesia No. 18/40/PBI/2016 tentang Penyelenggaraan Pemrosesan Transaksi Pembayaran, ” [Online], https://www.bi.go.id/id/peraturan/sistem- pembayaran/Pages/pbi_184016.aspx, tanggal akses: 24-Jun-2020.
[14]  J. Lanier, You Are Not a Gadget: A Manifesto . New York, USA: Alfred A. Knopf, 2010.
[15]  V. Venkatesh, J.Y.L. Thong, dan X. Xu, “Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,” MIS Quarterly , Vol. 36, No. 1, hal. 157-178, Mar. 2012.
[16]  N. Diana, “Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Minat Penggunaan Electronic Money di Indonesia,” S.E. skripsi, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia, 2018.
[17]  M.A.A. Putra, “Evaluasi Penggunaan pada Produk Uang Elektronik E- Money Bank Mandiri Menggunakan Model UTAUT 2 (Studi Kasus: Kecamatan Ciputat),”  S.Kom  Skripsi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta, Indonesia, 2018.
[18]  D.R. Sabarkhah,  “Pengukuran  Tingkat Penerimaan dan Penggunaan Teknologi Uang Elektronik di Tangerang Selatan dengan Menggunakan Model  UTAUT  2,”  S.Kom.  Skripsi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta, Indonesia, 2018.
[19]  S.W. Lee, H.J. Sung, dan  H.M Jeon,  “Determinants of Continuous Intention on Food Delivery Apps: Extending UTAUT2 with Information Quality,” Sustainability, Vol. 11, No. 11, hal. 1-15, Jun. 2019.
[20]  R.P. Saumell, S.F. Coll, J.S. García, dan E. Robres, “User Acceptance of MobileApps for Restaurants: An Expanded and Extended UTAUT-2,” Sustainability, Vol. 11, No. 4, hal. 1-24, Feb. 2019.
[21]  Riduwan dan Akdon, Rumus dan Data Dalam Analisis Statistika . Bandung, Indonesia: Alfabeta, 2013.
[22]  J.F. Hair, W.C. Black, B.J. Babin, dan R.E. Anderson, Multivariate Data Analysis , 6 th ed., New Jersey, USA: Prentice Hall, 2010.
[23]  I. Alwi, “Kriteria Empirik dalam Menentukan Ukuran Sampel pada Pengujian Hipotesis Statistika dan Analisis Butir,” Formatif: Jurnal Ilmiah Pendidikan MIPA , Vol. 2, No. 2, hal. 140-148, 2012.
[24]  W. Salisbury, R. Pearson, A. Pearson,  dan D. Miller,  “Perceived Security and World Wide Web Purchase  Intention,” Industrial Management & Data Systems , Vol. 101, No. 4, hal. 165-177, 2001.
[25]  B. Suh dan I. Han, “Effect of Trust on Customer Acceptance of Internet Banking,” Electronic Commerce Research and Applications , Vol. 1, No. 3-4, hal. 247-263, 2002.
[26]  D. Littler dan  D. Melanthiou, “Consumer Perceptions of Risk and

## Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi | Vol. 9, No. 3, Agustus 2020
Uncertainty and The Implications for Behaviour Towards Innovative Retail Services: The case of Internet Banking,” J. Retail. Consum. Serv. , Vol. 13, No. 6, hal. 431-443, Nov. 2006.
[27]  J.W. Taylor, “The Role of Risk in Consumer Behavior," Journal of Marketing , Vol. 38, No. 2, hal. 54-60, April 1974.
[28]  Y.K. Dwivedi, N.P. Rana, A. Jeyaraj, M. Clement, dan M.D. Williams,
“Re-examining the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
(UTAUT): Towards a Revised Theoretical Model,” Information System Frontiers , Vol. 21, No. 3, hal. 719-734, 2019.
[29]  T. Oliveira, M. Faria, M.A. Thomas, dan A.  Popovič,  “Extending  the Understanding of Mobile Banking Adoption: When UTAUT Meets TTF and ITM,” International  Journal of  Information  Management ,  Vol. 34, No. 15, hal. 689-703, Okt. 2014.