## PERILAKU PENGGUNAAN “QRIS BRI BRIMO” PADA PEDAGANG SEBAGAI ALAT TRANSAKSI PEMBAYARAN DIGITAL
Praditya Wibowo 1
STIE Indonesia Banking School pradityawibowo@gmail.com
Santi Rimadias 2
STIE Indonesia Banking School santi.rimadias@ibs.ac.id
Diterima 28 Oktober 2022 Disetujui 13 Desember 2022
Abstract- This study aims to analyze the behavior of using "QRIS BRI BRIMO" at merchants as a means of digital payment transactions in Indonesia. This study uses a descriptive research design approach with empirical data collected through an online survey of 100 merchants who adopt  "QRIS  BRI  BRIMO"  as  a  means  of  digital  payment  transactions.  Data  was  collected using an online questionnaire from May to August 2022. Empirical data was then processed using  the  Structural  Equation  Model  Partial  Least  Square  (SEM  PLS)  to  test  some  of  the hypotheses proposed. The results of the study explained that Behavioral Intention proved to have a positive effect on Use Behavior, but Facilitating Conditions proved to have no effect on Use Behavior. Effort Expectations and Social Influence have been shown to have a positive effect on Behavioral Intentions, whereas Attitudes, Performance Expectations, and Facilitation Conditions have been shown to have no effect on Behavioral Intentions. In addition, Trust and Effort Expectations have been shown to have a positive effect on Attitudes, but Performance Expectations have been shown to have no effect on Attitudes. The implications of this research become a reference for the banking industry in designing a payment system in the form of the QRIS feature as a means of digital payment transactions.
Keywords: QRIS; Trust; Attitude; Behavioral Intention; Use Behaviour.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Penggunaan internet dan telepon seluler berkontribusi pada pengembangan bentuk-bentuk baru pada cara  pembayaran  di  industri  perbankan. Pembayaran  transaksi secara digital  pada perbankan diperkenalkan sebagai cara baru untuk melakukan transaksi keuangan yang nyaman dan  efektif.  Pembayaran  transaksi  secara  digital  mengacu  pada  semua  jenis  pembayaran menggunakan  instrumen  digital,  yang  meliputi  pembayaran  seluler,  dompet  seluler, cryptocurrency ,  dan  pembayaran  elektronik  (Alkhowaiter,  2020).  Perkembangan  teknologi dalam  hal  pembayaran  transaksi  digital  didukung  oleh  Bank  Indonesia  dalam  menciptakan transaksi nontunai, sehingga mengurangi penggunaan uang tunai (Milenia & Rimadias, 2022). Pembayaran transaksi digital telah mengalami peningkatan di seluruh dunia (Balakrishnan & Shuib, 2021), namun studi yang dilakukan oleh (Patil et al., 2020) menjelaskan bahwa industri perbankan belum optimal dalam hal mendorong penggunaan pembayaran digital.
Cashless society merupakan revolusi financial technology ( fintech ) yang sejalan dengan Revolusi  Industri  Keempat  yang  mengacu  pada  masyarakat  yang  melakukan  transaksi pembayaran  secara  digital  atau  menggunakan  gadget  elektronik.  Berbeda  dengan  negara-
negara  Barat,  adopsi  pembayaran  digital  di  negara-negara  di  Asia  lambat  (Balakrishnan  & Shuib, 2021). Di Indonesia, pemerintah berupa untuk mendorong transaksi pembayaran secara digital, salah satunya melalui penerapan metode Quick Response Indonesia Standard (QRIS). QRIS merupakan salah satu metode pembayaran yang digunakan oleh aplikasi uang elektronik berbasis server ,  dompet  elektronik  atau mobile  banking .  QRIS  berpotensi  memperluas penerimaan pembayaran nontunai nasional secara lebih efisien (Hermina, 2021).
QRIS sebagai salah satu metode pembayaran digital dikembangkan oleh PT. Bank Rakyat Indonesia Tbk (BRI), berupa “ QRIS BRI BRIMO ” yang menawarkan solusi kemudahan dalam melakukan aktivitas finansial untuk pelaku Usaha Mikro Kecil dan Menengah ( UMKM) atau pedagang. QRIS  BRI  BRIMO oleh  pedagang  untuk  menerima  transaksi  pembayaran , serta mencatat  transaksi  yang  langsung  masuk  ke  rekening  melalui  HP  tanpa  memerlukan device atau alat tambahan (Fabiola Febrinastri & Restu Fadilah, 2022).
Terdapat banyak penelitian tentang adopsi pembayaran digital yang dilakukan di negara- negara maju seperti Amerika Serikat, Inggris, Denmark, Spanyol, Italia dan Kanada (Najib & Fahma,  2020).  Sejauh  ini,  riset  tersebut,  terutama  terkait  adopsi  sistem  pembayaran  digital, masih jarang terjadi di negara berkembang, seperti Indonesia . Penelitian ini hendak dilakukan di  negara  Indonesia,  yang  merupakan  salah  satu  negara  berkembang  di  wilayah  Asia (Pristiandaru,  2022).  Para  pelaku  di  industri  perbankan  di  Indonesia  berlomba-lomba  dalam mengembangkan teknologi informasi sebagai bentuk persaingan guna mempertahankan serta meningkatkan  kualitas  dari  masing-masing  pelaku  di  industrinya  (Helen,  2015).    Hal  ini terbukti  dengan  munculnya  beragam  fitur  yang  tersedia  dalam  aplikasi  layanan  digital  dari setiap pelaku di industri perbankan. Salah satu pelaku dalam industri perbankan di Indonesia yang  tidak  pernah  berhenti  meluncurkan  inovasi  adalah  Bank  Rakyat  Indonesia  dengan meluncurkan QRIS  BRI  BRIMO .  Penelitian  ini  berupaya  untuk  menganalisis  perilaku penggunaan “ QRIS BRI BRIMO ” pada pedagang sebagai alat transaksi pembayaran digital di indonesia.
Penelitian  ini  mengadopsi  model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT) yang diusulkan oleh Venkatesh, Morris, Davis dan Davis dalam konteks penerimaan teknologi informasi (Venkatesh et al., 2003). UTAUT mengintegrasikan domain penerimaan teknologi  ke  dalam  satu  teori  dengan  niat  perilaku  dan  perilaku  pengguna  sebagai  variabel dependen  utama.  Model  UTAUT  memiliki  empat  konstruksi  utama  yang  memengaruhi  niat perilaku  untuk  menggunakan  teknologi  dan  perilaku  penggunaan.  Empat  konstruksi  utama meliputi Performance  Expectancy (PE), Effort  Expectancy (EE), Social  Influence (SI),  dan Facilitating Conditions (FC) (Venkatesh et al., 2003). Selanjutnya, penelitian ini juga berupaya untuk  mengimplementasikan  saran  dari  hasil  penelitian  sebelumnya  (Dwivedi  et  al.,  2019), bahwa  untuk  penelitian  di  masa  yang  akan  datang  variabel trust perlu  ditambahkan  dalam menganalisis  adopsi  teknologi.  Dengan  menggunakan  model  dasar  UTAUT  dan  ekspansi model  berupa  penambahan  variabel trust ,  penelitian  ini  juga  berupa  mengkaji perilaku penggunaan "QRIS BRI BRIMO" pada pedagang sebagai alat transaksi pembayaran digital di Indonesia.

## 1.2 Latar Belakang
Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki perilaku penggunaan QRIS BRI BRIMO pada pedagang  sebagai  alat  transaksi  digital  dengan  menggunakan  model Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology ( UTAUT).  Model  UTAUT  awalnya  diusulkan  oleh Venkatesh,  Morris,  Davis  dan  Davis  dalam  konteks  penerimaan  teknologi  informasi (Venkatesh et al., 2003). UTAUT mengintegrasikan domain penerimaan teknologi ke dalam satu teori dengan niat perilaku dan perilaku pengguna sebagai variabel dependen utama. Model

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
UTAUT  memiliki  empat  konstruksi  utama  yang  mempengaruhi  niat  perilaku  untuk menggunakan  teknologi  dan  perilaku  penggunaan.  Empat  konstruksi  utama  meliputi Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI), dan Facilitating Conditions (FC) (Venkatesh et al., 2003).

## 1.2.1. Performance Expectancy Terhadap Attitude dan Behavioral Intention
Performance  expectancy merupakan sejauh mana suatu  sistem informasi atau teknologi akan menawarkan manfaat kepada konsumen ketika melakukan aktivitas tertentu. Kinerja yang diharapkan  mencerminkan  persepsi  individu  bahwa  teknologi  menghasilkan  peningkatan kinerja  layanan,  baik  melalui  peningkatan  daya  tanggap,  efisiensi,  dan/atau  ketersediaan. Banyak peneliti menganggap variabel ini sebagai salah satu penentu paling signifikan dari niat perilaku  manusia  (Farah  et  al.,  2018).  Sejumlah  penelitian  dalam  lingkup mobile banking melaporkan hubungan yang signifikan performance expectancy pada sikap konsumen dalam melakukan  mobilitas  melalui mobile banking .  Studi  yang  dilakukan  di  Timur  Tengah menemukan  pengaruh  positif performance  expectancy terhadap  sikap  konsumen  dalam penggunaan layanan mobile banking (Patil et al., 2020). Performance expectancy berpengaruh positif terhadap sikap penerimaan pembayaran non-tunai (Nuri Wulandari, 2017). Selanjutnya, penelitian terdahulu juga mengungkapkan bahwa performance expectancy merupakan faktor penting  dalam  mendorong  sikap  positif  dalam  penggunaan  layanan  digital  (Hamzat  & Mabawonku, 2018). Harapan kinerja adalah prediktor utama sikap (Pynoo et al., 2011).
Lebih  lanjut,  studi  terdahulu  menjelaskan  bahwa performance  expectancy memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku dalam menggunakan sistem pembayaran mobile pada studi  yang  dilakukan  di  Iran  terhadap  pengguna e-banking (Hung  et  al.,  2019).  Telah dibuktikan pula pada studi yang dilakukan di negara Taiwan bahwa performance expectancy merupakan prediktor utama yang menentukan niat perilaku dalam menggunakan web layanan digital (Yu et al., 2021). Selanjutnya, studi yang dilakukan di mengambil kasus penggunaan aplikasi digital di negara Thailand menemukan bahwa performance expectancy mempengaruhi niat perilaku untuk menggunakan aplikasi layanan digital (Muangmee et al., 2021). Hipotesis yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
H1: Performance Expectancy berpengaruh positif terhadap Attitude H2: Performance Expectancy berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention

## 1.2.2. Effort Expectancy Terhadap Attitude dan Behavioral Intention
Effort  expectancy didefinisikan  sebagai  tingkat  kemudahan  terkait  dengan  penggunaan teknologi yang ada. Studi yang dilakukan oleh peneliti terdahulu telah mengeksplorasi dampak dari effort expectancy pada sikap konsumen untuk menggunakan sistem pembayaran mobile dan menemukan hubungan yang signifikan (Patil et al., 2020). Dalam konteks aplikasi mobile banking , harapan usaha mengacu pada sejauh mana pengguna percaya bahwa aplikasi mobile banking mereka mudah untuk dipelajari serta sedikit usaha untuk digunakan (Thusi & Maduku, 2020). Effort expectancy pada nasabah bank berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat untuk menggunakan layanan e-banking di Iran (Ghalandari, 2012). Studi yang dilakukan pada penggunaan aplikasi belanja seluler di Amerika Serikat menemukan bahwa effort expectancy merupakan faktor penentu penting dalam mendorong sikap positif terhadap aplikasi tersebut (Yang, 2010). Effort expectancy terbukti berpengaruh pada sikap dalam menggunakan layanan digital perbankan (Usman et al., 2020).
Studi  yang  dilakukan  di  negara  Uganda  mengonfirmasi  bahwa  niat  perilaku  menerima pengaruh yang signifikan dan positif dari effort expectancy (Nyesiga Catherine et al., 2017). Penelitian  yang  dilakukan  di  negara  Malaysia  pun  juga  menegaskan  bahwa  peran effort

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
expectancy terhadap behavioral  intention dalam  menggunakan  sistem  pembayaran mobile memiliki  hubungan  yang  signifikan  dan  positif  (Nordin  et  al.,  2016).  Harapan  Usaha menyebabkan peningkatan perilaku niat penggunaan secara langsung dan tidak langsung pada layanan digital perbankan (Usman et al., 2020).
Hipotesis yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: H3: Effort Expectancy berpengaruh positif terhadap Attitude H4: Effort Expectancy berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention

## 1.2.3. Social Influence Terhadap Behavioral Intention
Social  influence didefinisikan  sejauh  mana  konsumen  mempersepsikan  orang  lain  yang penting (misalnya seperti orang tua, keluarga, teman, kolega, dll) dalam hidup mereka untuk menggunakan  atau  mengadopsi  sebuah  teknologi  tertentu  (Patil  et  al.,  2020).  Individu  akan mengadopsi teknologi digital berdasarkan saran dari teman atau anggota keluarganya (Asraar Ahmed & Sathish, 2017). Interaksi antar individu menghasilkan pengaruh sosial yang mampu memengaruhi perilaku  (Rimadias et  al.,  2021). Social influence terbukti  berpengaruh positif terhadap behavioral intention pada adopsi mobile wallet (Prabhakaran & Sarika, 2020). Salah satu temuan penelitian menjelaskan bahwa behavioral intention untuk menggunakan mobile banking  secara signifikan dan positif dipengaruhi oleh social influence (Safira &  Baridwan, 2018).  Sejumlah  penelitian  dalam  lingkup  pembayaran mobile telah  menegaskan  kembali dampak signifikan dari pengaruh sosial pada niat perilaku di beberapa negara dibelahan dunia seperti  China,  Qatar,  dan  Portugal  (Patil  et  al.,  2020).  Peneliti  terdahulu  juga  menjelaskan bahwa  pengaruh  sosial  mejadi  penentu  langsung  dari  niat  perilaku  yang  direpresentasikan sebagai norma subjektif, faktor sosial, dan citra (Venkatesh et al., 2003).
Hipotesis yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: H5: Social Influence berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention

## 1.2.4. Facilitating Condition Terhadap Behavioral Intention dan Use Behaviour
Kondisi  yang  memfasilitasi  mengacu  pada  keyakinan  konsumen  akan  sumber  daya  dan dukungan  yang  tersedia  bagi  mereka  untuk  melakukan  sebuah  perilaku,  dimana  hal  ini menunjukkan  jika  infrastruktur  operasional  ada  dan  memfasilitasi  pengguna  aplikasi mobile banking maka niat dalam menggunakan atau mengadopsi akan meningkat (Patil et al., 2020). Studi yang dilakukan oleh peneliti terdahulu menjelaskan bahwa infrastruktur operasional yang tersedia  dan  memfasilitasi  pengguna mobile  payment ,  maka  akan  meningkatkan behavioral intenti on  untuk  mengadopsi mobile  payment tersebut  (Oliveira  et  al.,  2016). Facilitating condition terbukti  memengaruhi  niat  perilaku  untuk  mengadopsi  teknologi  pada  lembaga perbankan  di  negara  Malaysia  dan  Taiwan  (Isa  &  Wong,  2015). Facilitating  condition berpengaruh  positif  terhadap  niat  perilaku  pada  adopsi  transaksi  nontunai  dalam  kegiatan pembayaran  (Tusyanah  et  al.,  2021).  Selanjutnya,  terdapat  hubungan  langsung  dan  positif antara facilitating  condition dengan  niat  perilaku  pada  adopsi  penggunaan  teknologi  rekam medis  elektronik  di  rumah  sakit  (Nematollahi  et  al.,  2017).  Dalam  konteks pengadopsian/penggunaan  teknologi  baru,  kondisi  fasilitasi  yang  tinggi  cenderung meningkatkan estimasi dari harapan dan niat perilaku, sementara kondisi fasilitas yang rendah menyebabkan  estimasi  dari  harapan  dan  niat  perilaku  yang  lebih  rendah  (Mahardika  et  al., 2018).
Perilaku pengguna teknologi merupakan kondisi sesungguhnya terhadap penggunaan dari suatu sistem dimana individu akan merasa puas ketika menggunakan suatu sistem jika mereka meyakini bahwa sistem tersebut mudah untuk digunakan. Bentuk nyata perilaku penggunaan dijelaskan dengan durasi waktu dan frekuensi penggunaan terhadap teknologi, informasi dan

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
komunikasi  (Hanggono,  2015).Studi  penelitian  yang  telah  lalu  menjelaskan  bahwa  kondisi- kondisi fasilitas sebagai kontrol perilaku manajer atas dan menengah memengaruhi perilaku penggunaan  sistem  informasi  berbasis  teknologi  (Ari,  2013). Facilitating  condition terbukti memiliki  pengaruh  terhadap use  behaviour pengguna  layanan  digital  lembaga  pendidikan tinggi di Malaysia (Kamarozaman & Razak, 2021). Facilitating condition memberikan peran penting  pada  perilaku  penggunaan  layanan  e-government  pada  kalangan  karyawan  di  Arab Saudi (Et.al, 2021). Facilitating condition berpengaruh positif terhadap niat perilaku pengguna layanan  digital  Leson.id  (Amelia  &  Retnowardhani,  2021).  Hipotesis  yang  diajukan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
H6: Facilitating Condition berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention H7: Facilitating Condition berpengaruh positif terhadap Use Behavior

## 1.2.5. Trust Terhadap Attitude
Trust mengacu pada keyakinan subjektif bahwa suatu pihak akan memenuhi kewajibannya dan  memainkan  peran  penting  dalam  transaksi  keuangan  elektronik,  dimana  pengguna dihadapkan pada risiko yang lebih besar karena ketidakpastian lingkungan dan rasa kehilangan kendali (Patil et al., 2020). Pemasaran produk atau layanan pada perusahaan memerlukan trust dari pihak konsumen (Rimadias et al., 2022). Studi yang dilakukan pada nasabah perbankan di Vietnam  menjelaskan  bahwa trust meningkatkan sikap  positif  pada  layanan mobile  banking (Khoa,  2020) . Hasil  studi  yang  dilakukan  pada  nasabah internet  banking di  Austria mengkonfirmasi  pula  bahwa trust berpengaruh  positif  terhadap  sikap  konsumen  terhadap penggunaan internet banking (Grabner-Kräuter & Faullant, 2008). Selanjutnya hasil studi yang dilakukan pada penggunaan layanan digital perbankan di  Korea Selatan menjelaskan bahwa trust merupakan variabel yang paling dominan memengaruhi sikap konsumen terhadap internet banking (Suh & Han, 2002). Pada pembayaran non tunai, trust berpengaruh positif terhadap sikap dalam penggunaan pembayaran non tunai (Welly et al., 2020). Hipotesis yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
H8: Trust berpengaruh positif terhadap Attitude .

## 1.2.6. Attitude Terhadap Behavioral Intention
Sikap  adalah  sejauh  mana  konsumen  secara  positif  atau  negatif  mengevaluasi  perilaku yang  bersangkutan  (Patil  et  al.,  2020).  Sikap  seseorang  dalam  melakukan  suatu  tindakan didasarkan  pada  beberapa  keyakinan  (Rimadias,  2020).  Sejumlah  penelitian  dalam  lingkup lingkungan pembayaran mobile telah mendukung hubungan yang signifikan antara sikap dan niat perilaku, seperti studi yang dilakukan di negara Jerman yang menemukan bahwa terdapat hubungan  yang  signifikan  dan  positif  antara  sikap  konsumen  dengan  niat  menggunakan layanan  pembayaran mobile (Patil  et  al.,  2020).  Temuan  pada  penelitian  sebelumnya menunjukkan bahwa sikap positif pada produk atau layanan perbankan akan meningkatkan niat perilaku adopsi pada produk atau layanan tersebut (Maryam et al., 2019). Lebih lanjut, studi yang  dilakukan  pada  pengguna  sistem  pembayaran  kode  QR  pada  aplikasi mobile  banking teratas di Thailand menemukan bahwa sikap terhadap pembayaran kode QR memengaruhi niat perilaku penggunaan kode QR pada aplikasi mobile banking (Suebtimrat & Vonguai, 2021). Temuan pada studi sebelumnya menjelaskan pula bahwa sikap konsumen secara substansial berdampak pada niat perilaku dalam menggunakan teknologi finansial (Shahzad et al., 2022). Hipotesis yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
H9: Attitude berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587

## 1.2.7. Behavior Intention Terhadap Use Behaviour
Behavioral  intention merupakan  prediktor  penting  dari  perilaku  seperti  karakteristik individu, karakteristik sistem, dan lain-lain yang telah terbukti secara empiris. Didefinisiskan sebagai  refleksi  dari  skema  keyakinan  internal  individu  dalam  memprediksi  perilaku  yang dilakukan  (Venkatesh  et  al.,  2008).  Penelitian  sebelumnya  menjelaskan  bahwa  pada actual system pembayaran digital di India, ditemukan hubungan yang signifikan antara niat perilaku dan perilaku penggunaan (Patil et al., 2020). Pada pembayaran digital, niat untuk menggunakan aplikasi  pembayaran  digital  terbukti  berpengaruh  positif  terhadap  penggunaan  pembayaran digital (Cahyani et al., 2022). Perilaku penggunaan teknologi keuangan dipengaruhi oleh niat berperilaku (Tohang et al., 2021). Lebih lanjut, dijelaskan dalam temuan penelitian sebelumnya bahwa  niat  untuk  menggunakan  uang  elektronik  berpengaruh  positif  terhadap  perilaku penggunaan  uang  elektronik  (Solekah  &  Hilmawan,  2021).  Hipotesis  yang  diajukan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
H10: Behavioral Intention berpengaruh positif terhadap Use Behavior

## 1.3 Kerangka Penelitian
Penelitian  ini  mengadopsi  model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT) yang diusulkan oleh Venkatesh, Morris, Davis dan Davis dalam konteks penerimaan teknologi  informasi  (Venkatesh  et  al.,  2003)  dan  melakukan  ekspansi  model  dengan menambahkan  variabel trust (Dwivedi  et  al.,  2019).  Model  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Model Penelitian

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah explanatory survey , dimana metode ini dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data  atau  informasi  dari  sebagian  populasi  yang memiliki tujuan untuk mengetahui pendapat sebagian populasi yang sedang diteliti. Penelitian ini  menggunakan  teknik convenience  sampling ,  yaitu  teknik  yang  proses  pengambilan sampelnya dipilih secara random atau pemilihan sampel atas dasar kesediaan dan kesesuaian

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
penelitian  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  respon  dengan  lebih  mudah  (Malhotra  & Peterson, 2001).
Populasi merupakan sekumpulan elemen yang memiliki karakteristik tertentu yang sama dan memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel. Populasi dalam penelitian ini adalah pedagang/ merchant dari BRI yang mana mengadopsi sistem pembayaran QRIS  khususnya  terhadap  pedagang/ merchant yang  sudah  pernah  menggunakan  sistem pembayaran  QR  Pedagang.  Pemilihan  wilayah  didasarkan  karena  wilayah  Jabodetabek merupakan  wilayah  dengan  mayoritas  pedagang/ merchant BRI  yang massive dan  untuk pedagang/ merchant BRI  sudah  familiar  dengan  sistem  pembayaran  non-tunai  atau menggunakan sistem berbasis QR Code .
Teknik  pengambilan  sampel  minimum  untuk  jumlah  populasi  yang  tidak  diketahui mengikuti pedoman (Hair, 2014), yaitu prinsip rule of thumb , di mana jumlah panah terbanyak yang menuju kepada variabel lalu dikalikan sepuluh (Hair et al., 2014). Maka, jumlah minimum sampel  adalah  (4  x  10  =  40  minimum  sampel).  Penelitian  ini  berhasil  mendapatkan  100 responden yang merupakan pedagang/ merchant yang menggunakan pembayaran digital “QRIS BRI BRIMO”. Pengukuran data pada penelitian ini adalah menggunakan instrumen kuesioner yang diadopsi dari penelitian terdahulu yang menjadi acuan dengan menggunakan skala likert dengan  rentang  1-6  yang  dimaksudkan  untuk  menghindari  adanya  nilai  tengah  sehingga nantinya akan menghasilkan data yang sesuai dengan hipotesis yang telah ada. Pengumpulan data dengan menggunakan kuesioner dilakukan selama periode bulan Mei – Agustus 2022.
Kuesioner  dalam  penelitian  ini  dibuat  berdasarkan  variabel  penelitian  yang  mencakup Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating  Condition, Perceived  Trust,  Attitude,  Behavioral  Intention dan Use  Behavior. Definisi  masing-masing variabel,  rujukan  alat  ukur  serta  alat  ukur  adopsi  yang  dipergunakan  secara  lebih  terperinci dijabarkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Operasionalisasi Variabel
Variabel Indikator Sumber Performance Expectancy (PE) [PE1] Fitur BRImo QR Pedagang membantu saya menyelesaikan berbagai macam transaksi lebih cepat dibandingkan dengan transaksi tunai. (Patil et al., 2020) [PE2] Menggunakan fitur BRImo QR Pedagang memudahkan saya menyelesaikan berbagai macam transaksi yang dilakukan oleh pembeli.
[PE3] Fitur BRImo QR Pedagang meningkatkan kinerja pembayaran pada toko/usaha saya secara keseluruhan.
[PE4] BRImo QR Pedagang adalah fitur yang berguna untuk melakukan transaksi Effort Expectancy (EE) [EE1] Menurut saya, BRImo QR Pedagang mudah untuk digunakan (Patil et al., 2020)
[EE2] Melakukan transaksi melalui BRImo QR Pedagang memberikan kenyamanan bagi saya.
[EE3] Saya percaya diri ketika menggunakan fitur BRImo QR Pedagang [EE4] Sangat mudah bagi saya untuk menjadi ahli dalam menggunakan fitur BRImo QR Pedagang.
Social Influence (SI) [SI1] Orang-orang  yang  penting  bagi  saya  berpikir bahwa  saya  harus  menggunakan  fitur  BRImo  QR Pedagang untuk usaha saya (Patil et al., 2020)
[SI2] Orang-orang disekitar saya berpikir bahwa saya harus menggunakan fitur BRImo QR Pedagang
Variabel Indikator Sumber [SI3] Orang-orang  yang  pendapatnya  saya  hargai ( customer ) lebih suka saya menggunakan fitur BRImo QR Pedagang Facilitating Conditions (FC) [FC1] Saya  memiliki  sumber  daya  yang  diperlukan untuk menggunakan fitur BRImo QR Pedagang (Patil et al., 2020)
[FC2] Saya  memiliki  pengetahuan  yang  diperlukan untuk menggunakan fitur BRImo QR Pedagang
[FC3] Fitur BRImo QR Pedagang kompatibel (serasi) dengan teknologi lain yang saya gunakan
[FC4] Saya dapat memperoleh bantuan dari orang lain ketika saya mengalami kesulitan dalam menggunakan fitur BRImo QR Pedagang Attitude (AT) [AT1] Menggunakan  fitur  BRImo  QR  Pedagang adalah keputusan yang bijaksana. (Patil et al., 2020)
[AT2] Saya suka dengan ide adanya fitur BRImo QR Pedagang  karena  membantu  saya  dalam  setiap kegiatan transaksi.
[AT3] Fitur BRImo QR Pedagang memberikan kesan menyenangkan ketika menggunakannya.
[AT4] Fitur  BRImo  QR  Pedagang  memberikan manfaat bagi saya.
[AT5] Fitur  BRImo  QR  Pedagang  sangat  menarik untuk saya. Behavioural Intention (BI) [BI1] Saya berniat untuk menggunakan fitur BRImo QR  Pedagang  secara  berkelanjutan  di  masa mendatang.
(Sivathanu, 2019)
[BI2] Saya  telah  menggunakan  fitur  BRImo  QR
Pedagang  dalam  kehidupan/keberlangsungan  usaha saya terutama dalam hal pembayaran non-tunai [BI3] Saya akan sering menggunakan fitur BRImo QR Pedagang
[BI4] Saya akan selalu menggunakan fitur BRImo QR
Pedagang Use Behavior (UB) [UB1] Fitur  BRImo  QR  Pedagang  merupakan  salah satu  bentuk  teknologi  dan  inovasi  canggih  dalam mendukung praktik bisnis pedagang/merchant BRI (Hanggono, 2015)
[UB2] Saya  mendaftar  BRImo  QR  Pedagang  yang dirancang khusus untuk sistem pembayaran digital [UB3] Saya menggunakan sistem pembayaran digital (BRImo  QR  Pedagang)  untuk  kemudahan  dalam bertransaksi Trust (TR) [TR1] Saya  mempercayai  bahwa  fitur  BRImo  QR Pedagang itu dapat dipercaya. (Loh et al., 2021) [TR2] Saya  percaya  bahwa  BRI  dengan  fitur  QR
Pedagang nya selalu mempertimbangkan kepentingan terbaik pelanggan
[TR3] Saya  mempercayai  bahwa  fitur  BRImo  QR Pedagang itu aman.
[TR4] Saya  percaya  fitur  BRImo  QR  Pedagang  itu dapat diandalkan.
Sumber: Diadopsi dari berbagai sumber (2022)
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model  hubungan  atau  pengaruh  untuk menguji  hipotesis  yang  diajukan,  kemudian  SEM  ( Structural  Equation  Model )  digunakan sebagai  metode  analisis.  SEM  adalah  metode  analisis  multivariat  yang  digunakan  untuk
menguji  hubungan  kausal  dalam  ilmu-ilmu  sosial,  yang  menggunakan  terutama  analisis kualitatif  (Cho  et  al.,  2009).  Tentunya  proses  SEM  tidak  dapat  dilakukan  secara  manual, sehingga peneliti menggunakan perangkat  lunak untuk  menganalisis model  SEM, perangkat lunak  tersebut  adalah  SmartPLS. Partial  Least  Square (PLS)  adalah  metode  analisis  yang bersifat soft modelling karena tidak didasarkan pada  asumsi  bahwa data  harus dengan skala pengukuran, distribusi data dan jumlah sampel tertentu yang berarti jumlah sampel bisa sedikit (Anuraga et al., 2017).

## Measurement (Outer) Model
Outer  model merupakan  pengujian  pengukuran  setiap  variabel  laten  atau  pengukuran indikator  dari  setiap  variabel.  Dimana  dalam  pengujian  ini  terdapat  beberapa  pemeriksaan sebagai berikut:
Convergent  Validity merupakan  ukuran  efektivitas  indeks  refleksif  sebagai  indeks  untuk mengukur  variabel  yang  dapat  dilihat  dari outer  loading masing-masing  variabel.  Suatu indikator  dikatakan  reliabel  jika  memiliki  nilai outer  loading diatas  0.70  (Ermawati,  2018). Pada  penelitian  Ghozali  tahun  2015,  dijelaskan  bahwa  nilai outer  loading masih  dapat ditoleransi  hingga  0.60  sedangkan  untuk  nilai  yang  berada  pada  nilai  0.50  –  0.60  dapat dihilangkan dari analisis, namun untuk penelitian tahap awal pengembangan,( pre-test ) loading factor 0.50 dianggap cukup (Ermawati, 2018).
Discriminant  Validity adalah  membandingkan  nilai  akar  kuadrat  dari average  variance extract (AVE) dari setiap konstruk dengan korelasi antar konstruk dalam model. Jika AVE lebih besar dari korelasi dengan semua konstruk lainnya, dikatakan memiliki validitas diskriminan yang baik. Untuk menguji model pengukuran validitas diskriminan, kita perlu melihat cross loading . Sebaiknya nilai pengukuran AVE lebih besar dari 0,50 (Ermawati, 2018). Rule of Thumb biasanya digunakan untuk menilai reliabilitas konstruk, yaitu nilai composite reliability (CR)  harus  lebih  dari  0.70.  Kendala  komposit  (CR)  menunjukkan  derajat  yang mengindikasikan common latent , sehingga dapat menunjukkan indikator blok yang mengukur konsistensi internal dari indikator konstruk, nilai batas yang diterima untuk tingkat Composite Reliability (CR) adalah 0.70 meskipun tidak standar mutlak (Ermawati, 2018).

## Structural (Inner) Model
Inner  model atau  model  struktural  adalah  pengujian  tahap  lanjutan  setelah  melakukan pengujian  dalam outer  model .  Dimana  dalam  pengujian  ini  terdapat  beberapa  pemeriksaan sebagai berikut:
R-Square atau  koefisien  determinasi  merupakan  langkah  untuk  menilai  seberapa  besar konstruk endogen dapat dijelaskan oleh konstruk eksogen. Nilai R-Square diharapkan berada antara 0 dan 1. Nilai R-Square sebesar 0.75, 050, dan 025 menunjukkan bahwa model kuat, moderat, dan lemah (Ermawati, 2018).
Uji t merupakan tahapan untuk melakukan pengujian terhadap hipotesis yang ada. Model keseluruhan memiliki variabel yang memiliki hubungan sebab akibat antara variabel endogen dan eksogen. Untuk pengujian hipotesis, metode yang digunakan adalah dengan menentukan signifikansi  nilai  p  dari  hubungan  sebab  akibat  pada  model  secara  keseluruhan.  Jika  nilai original  sample (O)  pada  hasil  analisis  positif  dan  p  value  <  0.05  maka  hipotesis  terbukti signifikan  dan  didukung  oleh  data  sedangkan  jika original  sample (O)  menunjukkan  hasil negatif  dan  p  value  >  0.05  hipotesis  tidak  terbukti  signifikan  dan  tidak  didukung  oleh  data. Berikut adalah Tabel hasil analisis data dari model secara keseluruhan.

## 3. HASIL PENELITIAN

## 3.1 Profil Responden
Profil responden pada penelitian ini terdiri atas jenis kelamin, usia responden, dan domisili responden.  Responden  merupakan  pedagang/ merchant dari  BRI  yang  mana  sudah  memiliki fitur QR Pedagang. Responden merupakan pedagang yang mengadopsi QR Pedagang dari BRI. Responden yang memenuhi kriteria tersebut sebanyak 100 responden.
Tabel 2. Profil Responden
Karakteristik Kategori Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 74 % Perempuan 26 % Usia 18 - 24 Tahun 18 % 25 - 29 Tahun 26 % 30 -34 Tahun 12 % 35 - 39 Tahun 13 % 40 - 44 Tahun 8 % Lebih dari 45 Tahun 23 % Domisili DKI Jakarta 69 % Bogor 5 % Depok 8 % Tangerang 11 % Bekasi 7 % Sumber: Data diolah dengan menggunakan Ms. Excel (2022)

## 3.2 Uji Validitas dan Uji Reliabilitas

## Convergent Validity
Berdasarkan hasil pengolahan data yang ditunjukkan oleh Tabel 3, didapatkan nilai outer loading pada masing-masing indikator lebih besar dari 0.70. Maka dapat disimpulkan bahwa seluruh indikator telah memenuhi syarat Convergent Validity .

## Tabel 3. Hasil Uji Validitas
Variabel Indikator Outer Loading Kesimpulan AVE Kesimpulan Performance Expectancy PE1 0.900 Valid 0.745 Valid PE3 0.825 Valid Effort Expectancy EE2 0.761 Valid 0.556 Valid EE3 0.703 Valid EE4 0.771 Valid Social Influence SI1 0.700 Valid 0.517 Valid SI2 0.719 Valid SI3 0.739 Valid Facilitating Condition FC1 0.837 Valid 0.737 Valid FC3 0.879 Valid Attitude AT1 0.865 Valid 0.675 Valid AT3 0.869 Valid AT5 0.723 Valid Behavioural Intention BI1 0.818 Valid 0.579 Valid BI2 0.755 Valid BI4 0.707 Valid Trust TR1 0.771 Valid 0.628 Valid TR2 0.712 Valid TR3 0.885 Valid Use Behaviour UB1 0.882 Valid 0.579 Valid
Variabel Indikator Outer Loading Kesimpulan AVE Kesimpulan UB3 0.904 Valid
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Menggunakan SmartPLS 3.0 (2022)
Convergent Validity bisa dikatakan valid jika mempunyai nilai AVE di atas 0.50 atau lebih besar  dari  itu.  Berdasarkan  Tabel  3  uji  validitas  setelah  penghapusan  diketahui  bahwa  nilai AVE  pada  masing-masing  variabel  berada  pada  tingkatan  lebih  dari  0.50,  sehingga  dapat dikatakan bahwa masing-masing variabel telah memenuhi syarat validitas diskriminan

## Discriminant Validity
Dalam  mengevaluasi  validitas  diskriminan,  dapat  dilakukan  uji cross loading dengan melihat korelasi antara nilai outer loading pada indikator dan variabel itu sendiri harus lebih besar dari korelasi antar variabel lainnya.
Tabel 4. Nilai Cross Loading Indikator PE EE SI FC TR AT BI UB PE1 0.900 0.568 0.602 0.462 0.523 0.442 0.619 0.526 PE3 0.825 0.342 0.551 0.243 0.381 0.383 0.446 0.593 EE2 0.314 0.761 0.492 0.551 0.496 0.467 0.53 0.455 EE3 0.577 0.703 0.452 0.242 0.558 0.517 0.507 0.505 EE4 0.301 0.771 0.433 0.549 0.436 0.452 0.446 0.239 SI1 0.542 0.374 0.700 0.224 0.399 0.299 0.465 0.498 SI2 0.441 0.506 0.719 0.510 0.523 0.445 0.552 0.443 SI3 0.468 0.444 0.739 0.335 0.503 0.345 0.500 0.554 FC1 0.388 0.564 0.385 0.837 0.494 0.525 0.426 0.346 FC3 0.343 0.465 0.480 0.88 0.427 0.496 0.490 0.398 TR1 0.268 0.418 0.409 0.393 0.771 0.422 0.379 0.254 TR2 0.592 0.583 0.680 0.439 0.712 0.445 0.619 0.666 TR3 0.417 0.586 0.511 0.441 0.885 0.626 0.614 0.436 AT1 0.367 0.571 0.456 0.461 0.598 0.865 0.559 0.458 AT3 0.438 0.514 0.411 0.491 0.563 0.869 0.492 0.407 AT5 0.385 0.506 0.387 0.523 0.403 0.723 0.414 0.243 BI1 0.624 0.546 0.636 0.383 0.556 0.400 0.819 0.731 BI2 0.379 0.509 0.529 0.451 0.511 0.471 0.757 0.434 BI4 0.370 0.464 0.404 0.415 0.501 0.556 0.703 0.253 UB1 0.473 0.512 0.622 0.369 0.566 0.322 0.570 0.882 UB3 0.662 0.466 0.612 0.406 0.450 0.489 0.628 0.904
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Menggunakan SmartPLS 3.0 (2022)
Berdasarkan Tabel diatas, dapat diketahui bahwa seluruh indikator memiliki nilai loading yang  paling  besar  dari  setiap  variabel  latennya.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh indikator dan variabel laten telah memenuhi validitas diskriminan.

## Composite Reliability
Rule  of  Thumb yang  biasanya  digunakan  untuk  menilai  reliabilitas  konstruk,  yaitu  nilai Composite Reliability (CR) harus lebih dari 0.70 (Ermawati, 2018).

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587

## Tabel 5. Composite Reliability
Variabel Composite Reliability Kesimpulan Performance Expectancy 0.854 Reliable Effort Expectancy 0.789 Reliable Social Influence 0.763 Reliable Facilitating Condition 0.848 Reliable Attitude 0.861 Reliable Behavioural Intention 0.804 Reliable Trust 0.834 Reliable Use Behaviour 0.887 Reliable
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Menggunakan SmartPLS 3.0 (2022)
Berdasarkan hasil pengolahan data, dapat dijelaskan bahwa nilai dari Composite Reliability dari  seluruh  variabel  memiliki  nilai  diatas  0.70,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh variabel  merupakan  alat  ukur  yang  reliabel  dan  telah  memenuhi  syarat  dari  reliabilitas komposit.

## 3.3 Analisis R-Square
R-Square atau koefisien determinasi merupakan langkah untuk menilai seberapa besar konstruk endogen dapat dijelaskan oleh konstruk eksogen. Nilai R-Square diharapkan berada antara 0 dan 1. Nilai R - Square sebesar 0.75, 050, dan 025 menunjukkan bahwa model kuat, moderat, dan lemah.
Tabel 6. R-Square R-Square Attitude 0.503 Behavioural Intention 0.627 Use Behaviour 0.459
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Menggunakan SmartPLS 3.0 (2022)
Nilai R-Square pengaruh secara bersama-sama atau simultan Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI) dan Facilitation Condition (FC) terhadap Attitude (AT) sebesar 0.503 dengan nilai R-Square 0.503. Maka dapat dijelaskan bahwa semua konstruk eksogen (PE, EE, SI, dan FC) secara serentak memengaruhi Attitude (AT) sebesar 0,503 atau 50.3%.
Nilai R-Square pengaruh secara bersama-sama atau simultan Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI), Facilitation Condition (FC) dan Attitude (AT) terhadap Behavioural  Intention (BI)  sebesar  0.627.  Maka  dapat  dijelaskan  bahwa  semua konstruk eksogen (PE, EE, SI, FC dan AT) secara serentak memengaruhi Behavioural Intention (BI) sebesar 0,627 atau 62.7%.
Nilai R-Square pengaruh secara bersama-sama atau simultan Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI), Facilitation Condition (FC), Attitude (AT) dan Behavioural Intention (BI) terhadap Use Behaviour (UB) sebesar 0.459. Maka dapat dijelaskan bahwa semua konstruk eksogen (PE, EE, SI, FC, AT dan BI) secara serentak memengaruhi Use Behaviour (UB) sebesar 0.459 atau 45.9%.

## 3.4 Diskusi
Model  keseluruhan  memiliki  variabel  yang  memiliki  hubungan  sebab  akibat  antara  variabel endogen  dan  eksogen.  Untuk  pengujian  hipotesis,  metode  yang  digunakan  adalah  dengan menentukan  signifikansi  nilai p - value dari  hubungan  sebab  akibat  pada  model  secara keseluruhan. Jika nilai p value < 0.05 maka hipotesis terbukti signifikan dan didukung  oleh data sedangkan jika nilai p value > 0.05 hipotesis tidak terbukti signifikan dan tidak didukung oleh data. Berikut adalah Tabel hasil analisis data dari model secara keseluruhan.
Tabel 7. Hasil Pengujian Hipotesis
Hubungan Original Sample (O) P Values Kesimpulan Performance Expectancy -> Attitude 0.102 0.358 H1 Tidak Didukung Data Performance Expectancy -> Behavioral Intention 0.178 0.054 H2 Tidak Didukung Data Effort Expectancy -> Attitude 0.356 0.004 H3 Didukung Data Effort Expectancy -> Behavioral Intention 0.221 0.018 H4 Didukung Data Social Influence -> Behavioral Intention 0.336 0.002 H5 Didukung Data Facilitation Condition -> Behavioral Intention 0.061 0.448 H6 Didukung Data Facilitation Condition -> Use Behavior 0.106 0.324 H7 Didukung Data Trust -> Attitude 0.349 0.006 H8 Didukung Data Attitude -> Behavioral Intention 0.163 0.076 H9 Tidak Didukung Data Behavioral Intention -> Use Behavior 0.651 0.000 H10 Didukung Data
Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Menggunakan SmartPLS 3.0 (2022)
Maka  berdasarkan  Tabel  7  diatas,  diketahui  bahwa  konstruk  eksogen Effort  Expectancy berpengaruh  signifikan  terhadap Attitude dan Behavioral Intention , Social Influence berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention , Trust berpengaruh signifikan terhadap Attitude , dan Behavioral Intention berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior . Akan tetapi, Performance Expectancy tidak  berpengaruh  terhadap Attitude dan Behavioral Intention , Facilitating Condition tidak  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention dan Use Behavior , serta Attitude tidak berpengaruh terhadap Behavioral Intention .

## Pengaruh Performance Expectancy terhadap Attitude
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Performance Expectancy terhadap Attitude sebesar 0.358 lebih besar dari  0.05.  Sehingga  nilai  tersebut  menjelaskan  bahwa Performance  Expectancy tidak berpengaruh terhadap Attitude . Hal ini berbeda dengan penelitian sebelumnya (Dwivedi et al., 2019)  yang  menyatakan  bahwa  hasil  dari Performance Expectancy mempunyai  pengaruh signifikan terhadap Attitude .
Temuan  ini  menjelaskan  bahwa performance  expectancy yang  dimiliki  oleh  “QRIS  BRI BRIMO” tidak memengaruhi sikap pedagang dalam menggunakan fitur tersebut. Hal tersebut dapat terjadi karena apapun kinerja yang diberikan oleh “QRIS BRI BRIMO”, pedagang yang sudah  mendaftar  pada  alat  pembayaran  tersebut  cenderung  menerima  apapun  kinerja  yang ditunjukkan oleh QRIS BRI BRIMO. Selanjutnya, hasil temuan penelitian cenderung berbeda dengan penelitian sebelumnya di mana responden yang digunakan adalah nasabah perbankan
umum, sedangkan penelitian ini berfokus pada nasabah pedagang yang menggunakan QRIS BRI BRIMO.

## Pengaruh Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa  nilai P Value pada Performance  Expectancy terhadap Behavioral  Intention sebesar 0.054  lebih  besar  dari  0.05.  Sehingga  nilai  tersebut  menjelaskan  bahwa Performance Expectancy tidak  berpengaruh  terhadap Behavioral  Intention .  Hal  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian sebelumnya (Dwivedi et al., 2019) yang menyatakan bahwa hasil dari Performance Expectancy (H2) mempunyai pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention .
Temuan penelitian yang  berbeda dari penelitian sebelumnya  menjelaskan bahwa harapan usaha yang ditawarkan oleh fitur QRIS BRI BRIMO seperti kemudahan dan lain sebagainya tidak memengaruhi pedagang dalam menggunakan atau mengadopsi fitur tersebut. Hal tersebut dapat terjadi karena responden yang digunakan adalah nasabah perbankan umum, sedangkan penelitian ini berfokus pada nasabah pedagang yang menggunakan QRIS BRI BRIMO.

## Pengaruh Effort Expectancy terhadap Attitude
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Effort Expectancy terhadap Attitude sebesar 0.004 lebih kecil dari 0.05, dengan nilai original sample sebesar 0.356. Selaras dengan hasil penelitian sebelumnya (Dwivedi  et  al.,  2019)  menyatakan  bahwa  hasil  dari Effort  Expectancy (H3) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Attitude . Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Effort Expectancy memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude .
Kemudahan  yang  dirasakan  terhadap  penggunaan  sistem  dapat  memengaruhi  sikap seseorang untuk menggunakannya, karena dianggap lebih efisien serta mempermudah dalam membantu suatu pekerjaan (Patil et al., 2020). Sehubungan dengan hal ini, maka upaya yang dilakukan oleh pedagang dalam penggunaan QRIS BRI BRIMO mampu memengaruhi sikap pedagang tersebut untuk menilai positif penggunaan QRIS BRI BRIMO.

## Pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention sebesar 0.018 lebih kecil  dari  0.05,  dengan  nilai original  sample sebesar  0.221.  Bersamaan  dengan  penelitian sebelumnya  (Dwivedi  et  al.,  2019)  menyatakan  bahwa  hasil  dari Effort  Expectancy (H4) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention . Pada penelitian ini dapat disimpulkan  bahwa Effort  Expectancy memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral Intention .
Hal ini terjadi karena Behavioral Intention menerima pengaruh terhadap Effort Expectancy melalui  faktor  motivasi  yang  dirasakan  oleh  pengguna  serta  memengaruhi  mereka  untuk melakukan  suatu  perilaku  (Patil  et  al.,  2020).  Sehubungan  dengan  hal  ini,  maka  apabila pedagang  yang  menggunakan  QRIS  BRI  BRIMO  mempunyai  ekspektasi  usaha  yang  kuat maka akan memengaruhi perilaku mereka terhadap penggunaan QRIS BRI BRIMO.

## Pengaruh Social Influence terhadap Behavioral Intention
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Social Influence terhadap Behavioral Intention sebesar 0.002 lebih kecil  dari  0.05,  dengan  nilai original  sample sebesar  0.336.  Bersamaan  dengan  penelitian sebelumnya  (Dwivedi  et  al.,  2019)  menyatakan  bahwa  hasil  dari Social  Influence (H5)

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Behavioral Intention . Maka pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Social Influence memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention .
Pengaruh  sosial  didefinisikan  sejauh  mana  konsumen  mempersepsikan  orang  lain  yang penting (misalnya seperti orang tua, keluarga, teman, kolega, dll) dalam hidup mereka untuk menggunakan  atau  mengadopsi  sebuah  teknologi  tertentu  (Patil  et  al.,  2020).  Sehubungan dengan  hal  ini,  maka  pedagang  yang  menggunakan  QRIS  BRI  BRIMO  merasakan  bahwa pengaruh sosial yang ditimbulkan oleh lingkungan sekitar yang dianggap penting seperti orang tua,  keluarga,  teman,  kolega,  dan  lainnya  menjadi  faktor  utama  dalam  membangun  niat pengguna  untuk  menggunakan  QRIS  BRI  BRIMO  karena  dianggap  akan  berguna  untuk menunjang aktivitas mereka khususnya dalam pembayaran non tunai. Hal ini sejalan dengan pernyataan dari (Venkatesh et  al., 2003) yang menyebutkan bahwa pengaruh sosial menjadi penentu langsung dari niat perilaku dalam mengadopsi suatu sistem.

## Pengaruh Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention sebesar 0.448 lebih besar dari 0.05. Sehingga nilai tersebut menjelaskan bahwa Facilitating Condition tidak berpengaruh  terhadap Behavioral  Intention .  Hal  tersebut  tidak  selaras  dengan  penelitian sebelumnya (Dwivedi et al., 2019) yang menyatakan bahwa hasil dari Facilitating Condition (H6) mempunyai pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention .
Temuan  penelitian  mengidentifikasikan  bahwa  kondisi  yang  memfasilitasi  yang  berupa faktor eksternal yang umumnya tidak berada dibawah kendali seseorang tidak memengaruhi niat  perilaku  pada  pedagang  yang  menggunakan  QRIS  BRI  BRIMO.  Temuan  penelitian berbeda dengan penelitian sebelumnya dikarenakan karena responden yang digunakan adalah nasabah  perbankan  umum,  sedangkan  penelitian  ini  berfokus  pada  nasabah  pedagang  yang menggunakan QRIS BRI BRIMO.

## Pengaruh Facilitating Condition terhadap Use Behavior
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Facilitating Condition terhadap Use Behavior sebesar 0.324 lebih besar  dari  0.05.  Sehingga  nilai  tersebut  menjelaskan  bahwa Facilitating  Condition tidak berpengaruh  terhadap Use  Behavior .  Hasil  penelitian  ini  sangat  berbeda  dengan  penelitian sebelumnya (Dwivedi et al., 2019) yang menyatakan bahwa hasil dari Facilitating Condition (H7) mempunyai pengaruh signifikan terhadap Use Behavior .
Temuan ini mengidentifikasikan bahwa kondisi yang memfasilitasi yang ditawarkan oleh QRIS  BRI  BRIMO  pada  pedagang  seperti  sumber  daya  dan  kontak  informasi  yang  dapat dihubungi ketika terjadi sesuatu tidak memengaruhi perilaku penggunaan secara aktual dalam mengadopsi fitur QRIS BRI BRIMO. Hal tersebut terjadi karena pedagang yang menggunakan QRIS  BRI  BRIMO  menganggap  bahwa  terdapat  faktor  lain  dalam  mengadopsi  fitur  QR Pedagang,  seperti  ketidaksiapan  sumber  daya  yang  diberikan  ketika  terjadi  sesuatu  diluar perkiraan pedagang atau kontak informasi yang diberikan untuk menyampaikan terkait dengan kendala yang dirasakan oleh pedagang namun tidak diberikan solusi yang dapat memecahkan kendala yang dirasakan oleh pedagang.

## Pengaruh Trust terhadap Attitude
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Trust terhadap Attitude sebesar 0.006 lebih kecil dari 0.05, dengan

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
nilai original sample sebesar 0.349. Bersamaan dengan penelitian sebelumnya (Dwivedi et al., 2019) menyatakan bahwa hasil dari Trust (H8) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Attitude .  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa Trust memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap Attitude .
Sehubungan dengan hal ini, maka fitur QR Pedagang melalui Bank Rakyat Indonesia (BRI) selaku  vendor  penyedia  sistem  mampu  memberikan  jaminan  keamanan  kepada  setiap pengguna ( merchant ) QR Pedagang untuk dapat menggunakan fitur tersebut. Hal ini sejalan dengan  penelitian  sebelumnya  (Sharma  &  Sharma,  2019)  yang  menyatakan  bahwa kepercayaan memainkan peran sentral dalam menentukan tindakan di masa depan antara dua pihak  atau  lebih  dalam  membangun  hubungan  baik  yang  bersifat  interpersonal  maupun komersial.

## Pengaruh Attitude terhadap Behavioral Intention
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Attitude terhadap Behavioral Intention sebesar 0.076 lebih besar dari 0.05.  Sehingga  nilai  tersebut  menjelaskan  bahwa Attitude tidak  berpengaruh  terhadap Behavioral  Intention .  Temuan  penelitian  menjelaskan  bahwa  sikap  yang  berikan  oleh pedagang  dalam  mengadopsi  QRIS  BRI  BRIMO  tidak  memengaruhi  perilaku  penggunaan secara aktual. Hal tersebut terjadi karena responden pada rujukan penelitian sebelumnya yang digunakan adalah nasabah perbankan umum, sedangkan penelitian ini berfokus pada nasabah pedagang yang menggunakan QRIS BRI BRIMO.

## Pengaruh Behavioral Intention terhadap Use Behavior
Kriteria  pada  nilai P Value harus  lebih  kecil  dari  0.05  dimana  pada  Tabel  7  ditunjukkan bahwa nilai P Value pada Behavioral Intention terhadap Use Behaviour sebesar 0.000 lebih kecil dari 0.05, dengan nilai original sample sebesar 0.651. Sehingga nilai tersebut menjelaskan bahwa Behavioural  Intention berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Use  Behaviour . Bersamaan dengan penelitian sebelumnya (Dwivedi et al., 2019) menyatakan bahwa hasil dari Behavioural Intention (H10) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Use Behaviour . Sehubungan dengan hal tersebut, apabila pedagang memiliki niat yang kuat dalam penggunaan QRIS BRI BRIMO maka akan memengaruhi perilaku aktual pedagang dalam menggunakan fitur QRIS BRI BRIMO.

## 4. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menguji  dan  menganalisis  peran  dari  masing-masing variabel Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Condition, Trust, Attitude, Behavioural Intention terhadap Use Behaviour dalam memberikan kemudahan bertransaksi terhadap 100 merchant yang mengadopsi sistem pembayaran QRIS BRI BRIMO di  Jabodetabek .  Berdasarkan  data  yang  telah  dianalisis  dan  yang  telah  dibahas  dengan menggunakan aplikasi SmartPLS menunjukkan hasil analisis dan pembahasan yang menjawab hipotesis yang diajukan.
Hasil  penelitian  menjelaskan  bahwa behavioural  intention terbukti  berpengaruh  positif terhadap use  behaviour ,  namun  ditemukan  bahwa facilitating  condition terbukti  tidak berpengaruh  terhadap use  behaviour. Effort  expectancy dan social  influence terbukti berpengaruh  positif  terhadap behavioral  intention ,  sedangkan attitude , performance expectancy ,  dan facilitating  condition terbukti  tidak  berpengaruh  pada behavioral  intention . Selain itu, trust dan effort expectancy terbukti memiliki pengaruh positif pada attitude , namun

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
performance  expectancy terbukti  tidak  berpengaruh  pada attitude .  Hasil  penelitian  ini  dapat dijadikan acuan bagi Bank dalam merancang sistem pembayaran berupa fitur QRIS Merchant dalam memberikan kemudahan bertransaksi.

## 4.2 Implikasi/Batasan dan Saran untuk Penelitian Selanjutnya
Implikasi  manajerial  yang  dapat  diberikan  pada  penelitian  ini,  yang  pertama  adalah variabel  yang  paling  dominan  memengaruhi  perilaku  penggunaan  QRIS  BRI  BRIMO  pada pedagang adalah behavioral intention , dengan nilai original sample sebesar 0.651. Maka untuk meningkatkan  penggunaan  QRIS  BRI  BRIMO  pada  pedagang  maka  pihak  manajemen  BRI perlu  untuk  mendorong  niat  untuk  selalu  menggunakan  QRIS  BRI  BRIMO  secara berkelanjutan di masa mendatang. Selanjutnya, teridentifikasi bahwa peningkatan facilitation condition mampu  untuk  meningkatkan  perilaku  penggunaan  QRIS  BRI  BRIMO  pada pedagang.  Maka,  pihak  manajemen  BRI  perlu  untuk  memperhatikan  segala  sesuatu  yang terkait  dengan  peningkatan facilitation  condition ,  seperti  sumber  daya  yang  diperlukan, pengetahuan,  tingkat  kompatibel  dengan  teknologi  lain  yang  digunakan  dan  bantuan  ketika mengalami kesulitan dalam menggunakan QRIS BRI BRIMO.
Selanjutnya,  teridentifikasi  bahwa social  influence merupakan  variabel  yang  paling dominan memengaruhi behavioral intention dengan nilai original sample sebesar 0.336. Social influence perlu ditingkatkan sehingga dapat mendorong behavioral intention . Apabila orang- orang  yang  pendapatnya  dihargai  oleh  pedagang  pengguna  QRIS  BRI  BRIMO  mendukung langkah  mereka  untuk  terus  menggunakan  fitur  tersebut,  maka  akan  menjaga  niat  untuk senantiasa menggunakan QRIS BRI BRIMO.
Hasil penelitian juga menjelaskan bahwa effort expectancy dan facilitation condition turut menentukan peningkatan behavioral intention pada pedagang yang menggunakan QRIS BRI BRIMO.Terkait dengan effort expectancy, manajemen BRI perlu memperhatikan kemudahan dalam penggunaan, kenyamanan dan kepercayaan diri yang terbentuk saat menggunakan QRIS BRI BRIMO. Lebih lanjut, terkait dengan facilitation condition , maka manajemen BRI perlu untuk  meningkatkan  pengetahuan  pedagang  yang  mengakses  QRIS  BRI  BRIMO, kompatibilitas teknologi dengan gadget elektronik yang digunakan serta mekanisme layanan support yang lebih baik.
Dalam  pembahasan  variabel attitude ,  ditemukan  bahwa effort  expectancy merupakan variabel  yang  paling  dominan  memengaruhi  sikap  pedagang  dalam  mengadopsi  QRIS  BRI BRIMO.  Terkait  dengan effort  expectancy ,  manajemen  BRI  perlu  melakukan  upaya berkelanjutan untuk senantiasa menjaga kemudahan, kenyamanan dan tingkat kepercayaan diri pedagang  dalam  penggunaan  QRIS  BRI  BRIMO.  Temuan  penelitian  mengidentifikasi  pula bahwa trust memengaruhi  secara  positif  sikap  pedagang  dalam  mengadopsi  QRIS  BRI BRIMO,  maka  manajemen  BRI  perlu  menjaga  kepercayaan  pedagang  dengan  selalu mempertimbangkan kepentingan terbaik pelanggan, keamanan dan keandalan pada QRIS BRI BRIMO.
Setiap  penelitian  tentunya  memiliki  kekurangan  serta  keterbatasan  yang  ditemui.  Oleh sebabnya, keterbatasan dan kekurangan yang dimiliki oleh peneliti pada penelitian ini dapat dijadikan  sebagai  suatu  saran  penelitian  lanjut  sehingga  nantinya  dapat  membantu meningkatkan kualitas dari penelitian ini. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan oleh peneliti, berikut keterbatasan serta saran penelitian yang dapat diberikan.
Keterbatasan pada penelitian ini terletak pada di mana responden pedagang/ merchant BRI yang  mengadopsi  sistem  pembayaran  QRIS  BRI  BRIMO  berlokasi  di  wilayah  Jabodetabek saja  sebab  mayoritas  pengguna  fitur  QR  Pedagang  berada  pada  wilayah  tersebut  dan  dirasa sudah familiar dengan sistem pembayaran non tunai atau dengan menggunakan sistem berbasis
QR Code . Akan lebih menarik lagi jika wilayah penelitian diperluas tidak hanya dilakukan di wilayah yang peneliti lakukan.
Saran  yang  dapat  disampaikan  pada  penelitian  ini  adalah behavioral  intention sebagai prediktor  utama  seperti  karakteristik  individu,  karakteristik  sistem,  dan  lain-lain  yang  telah terbukti secara empiris pada perilaku penggunaan QRIS BRI BRIMO pada pedagang. Lebih lanjut,  pada  penelitian  selanjutnya  perlu  pengembangan  dan  pengkajian  terhadap  variabel lainnya  seperti  variabel Experience,  Perceived  Enjoyment,  Perceived  Information  Security yang  dapat  menjadi  salah  satu  faktor  yang  kuat  dalam  memengaruhi Use  Behavior dalam mengadopsi sebuah teknologi atau inovasi baru. Lebih lanjut, penelitian di masa depan dapat dilakukan berdasarkan sudut pandang konsumen dalam menggunakan sistem pembayaran non tunai  berbasis QR  Code ,  sehingga  memperkaya  hasil  penelitian  terkait  dengan  perilaku penggunaan sebuah teknologi atau inovasi baru.

## 5. REFERENSI
Alkhowaiter, W. A. (2020). Digital payment and banking adoption research in Gulf countries: A  systematic  literature  review. International  Journal  of  Information  Management , 53 (February), 102102. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102102
Amelia,  A.,  &  Retnowardhani,  A.  (2021).  Technology  Acceptance  of  an  Online  Learning Platform:  A  Case  Study  of  Leson.id. Turkish  Journal  of  Computer  and  Mathematics Education ,
12 (6),
3635–3645.
http://libproxy.clemson.edu/login?url=https://www.proquest.com/scholarly- journals/technology-acceptance-online-learning-platform/docview/2623926870/se- 2%0Ahttps://media.proquest.com/media/hms/PFT/1/Li08M?_a=ChgyMDIyMTExMjA zMDkwMDg5ODo0MjQzMjkSBjExNjY1MRoK
Anuraga, G., Sulistiyawan, E., & Munadhiroh, S. (2017). Structural Equation Modeling - PLS Untuk Pemodelan IPKM Jawa Timur . 257–263.
Ari, D. P. S. (2013). Pengaruh Technology Acceptance Model Dan Pengembangannya Dalam Perilaku Menggunakan Core Banking System. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 17 (2), 267–278.
Asraar  Ahmed,  K.  A.,  &  Sathish,  A.  S.  (2017).  Determinants  of  behavioral  intention,  use behaviour and addiction towards social network games among Indian college students. Man in India , 97 (4), 21–42.
Balakrishnan, V., & Shuib, N. L. M. (2021). Drivers and inhibitors for digital payment adoption using  the  Cashless  Society  Readiness-Adoption  model  in  Malaysia. Technology  in Society , 65 (February), 101554. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101554
Cahyani, U. E., Sari, D. P., & Afandi, A. (2022). Determinant of Behavioral Intention to Use Digital  Zakat  Payment:  The  Moderating  Role  of  Knowledge  of  Zakat. Ziswaf:  Jurnal Zakat Dan Wakaf , 9 (1), 1. https://doi.org/10.21043/ziswaf.v9i1.13330
Cho, K., Hong, T., & Hyun, C. (2009). Effect of project characteristics on project performance in  construction  projects  based  on  structural  equation  model. Expert  Systems  with Applications , 36 (7), 10461–10470. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.01.032
Dwivedi,  Y.  K.,  Rana,  N.  P.,  Jeyaraj,  A.,  Clement,  M.,  &  Williams,  M.  D.  (2019).  Re- examining  the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT): Towards a Revised Theoretical Model. Information Systems Frontiers , 21 (3), 719–734. https://doi.org/10.1007/s10796-017-9774-y
Ermawati,  A.  (2018).  Discriminant  Validity,  Convergent  Validity,  Composite  Realiability.

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Jurnal Agora , 6 (2), 287097.
Et.al,  A.  M.  (2021).  The  Behavioral  Intention’s  Role:Facilitating  Condition  and  Use  of  E- Government Services among SMEs in Saudi Arabia. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) , 12 (3), 1520–1528.
https://doi.org/10.17762/turcomat.v12i3.955
Fabiola Febrinastri, & Restu Fadilah. (2022). Digital Apps BRImo Mudahkan Belanja Selama Libur Lebaran dengan QRIS . Suara.Com.
Farah,  M.  F.,  Hasni,  M.  J.  S.,  &  Abbas,  A.  K.  (2018).  Mobile-banking  adoption:  empirical evidence from the banking sector in Pakistan. International Journal of Bank Marketing , 36 (7), 1386–1413. https://doi.org/10.1108/IJBM-10-2017-0215
Ghalandari,  K.  (2012).  The  Effect  of  Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social Influence and Facilitating Conditions on Acceptance of E-Banking Services in Iran: the Moderating  Role  of  Age  and  Gender. Journal  of  Scientific  Research ,  801–807. https://doi.org/10.5829/idosi.mejsr.2012.12.6.2536
Grabner-Kräuter,  S.,  &  Faullant,  R.  (2008).  Consumer  acceptance  of  internet  banking:  The influence  of  internet  trust. International  Journal  of  Bank  Marketing , 26 (7),  483–504. https://doi.org/10.1108/02652320810913855
Hair, J. F. (2014). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). International Journal of Research & Method in Education .
Hamzat, S. A., & Mabawonku, I. (2018). Influence of Performance Expectancy and Facilitating Conditions on use of digital library by engineering lecturers in universities in South-west, Nigeria. Library Philosophy and Practice , 2018 .
Hanggono,  A.  (2015).  Analisis  Atas  Praktek  TAM  (Technology  Acceptance  Model)  Dalam Mendukung  Bisnis  Online  Dengan  Memanfaatkan  Jejaring  Sosial  Instagram. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) Universitas Brawijaya , 26 (1), 1–9.
Helen, D. (2015). Bank Berlomba-lomba Kembangkan Teknologi Informasi . Bisnis.Com.
Hermina,  N.  (2021).  The  Impacts  of  Macro  Environment  and  Consumer  Behavior  on Performance  Improvement  Through  Marketing  Program. Turkish  Journal  of Physiotherapy and Rehabilitation; 32(3) , 32 (3), 8963–8983.
Hung, D. N., Tham, J., Azam, S. M. F., & Khatibi, A. A. (2019). An Empirical Analysis of Perceived  Transaction  Convenience,  Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy  and Behavior  Intention  to  Mobile  Payment  of  Cambodian  Users. International  Journal  of Marketing Studies , 11 (4), 77. https://doi.org/10.5539/ijms.v11n4p77
Isa,  S.  M.,  &  Wong,  K.  (2015).  Age  Differences  in  Behavioral  Intention  To  Use  Internet Marketing : a Comparative Study. International Journal of Business and Society , 16 (3), 386–396.
Kamarozaman, Z., & Razak, F. Z. A. (2021). The role of facilitating condition in enhancing user’s  continuance  intention. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1793 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1793/1/012022
Khoa, B. T. (2020). The Impact of the Personal Data Disclosure’s Tradeoff on the Trust and Attitude Loyalty in Mobile Banking Services. Journal of Promotion Management , 27 (4), 585–608. https://doi.org/10.1080/10496491.2020.1838028
Loh, X. M., Lee, V. H., Tan, G. W. H., Ooi, K. B., & Dwivedi, Y. K. (2021). Switching from cash  to  mobile  payment:  what’s  the  hold-up? Internet  Research , 31 (1),  376–399. https://doi.org/10.1108/INTR-04-2020-0175

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Mahardika, H., Thomas, D., & Ewing, M. T. (2018). Experience and facilitating conditions as impediments  to  consumers  ’  new  technology  adoption. The  International  Review  of Retail, Distribution and
Consumer Research , 00 (00), 1–20. https://doi.org/10.1080/09593969.2018.1556181
Malhotra, N. K., & Peterson, M. (2001). Marketing research in the new millennium: Emerging issues  and  trends. Marketing  Intelligence  &  Planning , 19 (4),  216–232. https://doi.org/10.1108/EUM0000000005560
Maryam, S. Z., Mehmood, M. S., & Khaliq, C. A. (2019). Factors influencing the community behavioral  intention  for  adoption  of  Islamic  banking:  Evidence  from  Pakistan. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management , 12 (4), 586–600. https://doi.org/10.1108/IMEFM-07-2017-0179
Milenia, R. I., & Rimadias, S. (2022). Investigation of Factors That Former CRM Quality and Its  Implications  for  Customer  Loyalty  (  Studies  on  JakOne  Mobile  Banking  Users  ). Jurnal Ekonomi, Manajemen Dan Perbankan , 8 (2), 95–104.
Muangmee, C., Kot, S., Meekaewkunchorn, N., Kassakorn, N., & Khalid, B. (2021). Factors determining  the  behavioral  intention  of  using  food  delivery  apps  during  covid-19 pandemics. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research , 16 (5), 1297–1310. https://doi.org/10.3390/jtaer16050073
Najib, M., & Fahma, F. (2020). Investigating the adoption of digital payment system through an  extended  technology  acceptance  model:  An  insight  from  the  Indonesian  small  and medium  enterprises. International  Journal  on  Advanced  Science,  Engineering  and Information Technology , 10 (4), 1702–1708. https://doi.org/10.18517/ijaseit.10.4.11616 Nematollahi, M., Moosavi, A., Lazem, M., Aslani, N., Kafashi, M., & Garavand, A. (2017). Factors affecting in adoption and use of electronic medical record based on unified theory of  acceptance  and  use  of  technology  in  Iran. Shiraz  E  Medical  Journal , 18 (9),  0–5. https://doi.org/10.5812/semj.57582
Nordin,  N.,  Norman,  H.,  &  Embi,  M.  A.  (2016).  Technology  Acceptance  of  Massive  Open Online  Courses  in  Malaysia. Malaysian  Journal  of  Distance  Education , 17 (2),  1–16. https://doi.org/10.21315/mjde2015.17.2.1
Nuri  Wulandari.  (2017).  Cashless  Payment  in  Tourism.  An  Application  of  Technology Acceptance Model. Journal of Environmental Management and Tourism , 8 (24), : 1562- 1565.
Nyesiga  Catherine,  B.,  Mayoka  Geofrey,  K.,  Moya,  M.  B.,  &  Aballo,  G.  (2017).  Effort Expectancy,  Performance  Expectancy,  Social  Influence  and  Facilitating  Conditions  as Predictors  of  Behavioural  Intentions  to  Use  ATMs  with  Fingerprint  Authentication  in Ugandan  Banks. Global  Journal  of  Computer  Science  and  Technology , 17 (5),  9–25. https://computerresearch.org/index.php/computer/article/view/101203%0Ahttps://comp uterresearch.org/index.php/computer/article/view/1622
Oliveira, T., Thomas, M., Baptista, G., & Campos, F. (2016). Mobile payment: Understanding the  determinants  of  customer  adoption  and  intention  to  recommend  the  technology. Computers in
Human
Behavior , 61 (2016), 404–414. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.030
Patil,  P.,  Tamilmani,  K.,  Rana,  N.  P.,  &  Raghavan,  V.  (2020).  Understanding  consumer adoption  of  mobile  payment  in  India:  Extending  Meta-UTAUT  model  with  personal innovativeness,  anxiety,  trust,  and  grievance  redressal. International  Journal  of

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Information Management , 54 (May), 102144.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102144
Prabhakaran, S., & Sarika, P. (2020). Effect of Social Influence on Intention To Use Mobile Wallet With the Mediating Effect of Promotional Benefits . XII (Ii), 3003–3019.
Pristiandaru, D. L. (2022). Daftar Negara Berkembang di Dunia . Kompas.Com.
Pynoo, B., Devolder, P., Tondeur, J., Van Braak, J., Duyck, W., & Duyck, P. (2011). Predicting secondary school teachers’ acceptance and use of a digital learning environment: A cross- sectional study. Computers in Human Behavior , 27 (1), 568–575. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.10.005
Rimadias,  S.  (2020).  Aspek  Penentu  Niat  Untuk  Membeli  Produk  Ramah  Lingkungan Pengganti  Plastik  Pada  Milennial  Di  Indonesia. Ultima  Management :  Jurnal  Ilmu Manajemen , 11 (2), 77–93. https://doi.org/10.31937/manajemen.v11i2.1333
Rimadias, S., Alvionita, N., & Amelia, A. P. (2021). Using Social Media Marketing to Create Brand Awareness, Brand Image, and Brand Loyalty on Tourism Sector in Indonesia. The Winners , 22 (2), 173–182. https://doi.org/10.21512/tw.v22i2.7597
Rimadias,  S.,  Werdiningsih,  Y.,  &  Baqi,  A.  F.  (2022). SOCIAL  MEDIA  MARKETING  ON INSTAGRAM :  PERAN  BEAUTY  INFLUENCER  DALAM  PEMASARAN  SCARLETT WHITENING DI MEDIA SOSIAL INSTAGRAM . 7 , 88–100.
Safira, J. E., & Baridwan, Z. (2018). The Analysis of Individual’s Behavioral Intention in Using Mobile  Banking  Based  on  TAM  and  UTAUT  2. Doctoral  Dissertation,  Universitas Brawijaya .
Shahzad,  A.,  Zahrullail,  N.,  Akbar,  A.,  Mohelska,  H.,  &  Hussain,  A.  (2022).  COVID-19’s Impact on Fintech Adoption: Behavioral Intention to Use the Financial Portal. Journal of Risk and Financial Management , 15 (10). https://doi.org/10.3390/jrfm15100428
Sharma, S. K., & Sharma, M. (2019). Examining the role of trust and quality dimensions in the actual  usage  of  mobile  banking  services:  An  empirical  investigation. International Journal of Information
Management , 44 (September 2018), 65–75. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.09.013
Sivathanu,  B.  (2019).  Adoption  of  digital  payment  systems  in  the  era  of  demonetization  in India:  An  empirical  study. Journal  of  Science  and  Technology  Policy  Management , 10 (1), 143–171. https://doi.org/10.1108/JSTPM-07-2017-0033
Solekah,  N.  A.,  &  Hilmawan,  T.  W.  (2021).  Factors  that  Influence  to  Intention  to  Use Electronic  Money  by  UTAUT  Model  Approach. Proceedings  of  the  International Conference  on  Engineering,  Technology  and  Social  Science  (ICONETOS  2020) , 529 (Iconetos 2020), 713–719. https://doi.org/10.2991/assehr.k.210421.103
Suebtimrat, P., & Vonguai, R. (2021). An Investigation of Behavioral Intention Towards QR Code  Payment  in  Bangkok,  Thailand. Journal  of  Asian  Finance,  Economics  and Business , 8 (1), 939–950. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no1.939
Suh,  B.,  &  Han,  I.  (2002).  Effect  of  trust  on  customer  acceptance  of  Internet  banking. Electronic Commerce Research and Applications , 1 (247–263), 17.
Thusi, P., & Maduku, D. K. (2020). South African millennials’ acceptance and use of retail mobile  banking  apps:  An  integrated  perspective. Computers  in  Human  Behavior , 111 (July 2019). https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106405
Tohang, V., Lo, E., & Anggraeni, A. (2021). Financial Technology 3.0 Adoption in Financial and Non-Financial Institutions from Modified UTAUT Perspective . 161 (Ciiber 2019), 1–
6. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.210121.001
Tusyanah, T., Wahyudin, A., & Khafid, M. (2021). Analyzing Factors Affecting the Behavioral Intention  to  Use  e-Wallet  with  the  UTAUT  Model  with  Experience  as  Moderating Variable. Et Al / Journal of Economic Education , 10 (2), 113–123. http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/jeec
Usman, O., Monoarfa, T. A., & Marsofiyati. (2020). E-banking and mobile banking effects on customer satisfaction. Accounting ,
6 (6), 1117–1128. https://doi.org/10.5267/j.ac.2020.7.006
Venkatesh,  Morris,  Davis,  &  Davis.  (2003).  User  Acceptance  of  Information  Technology:
Toward a Unified View. MIS Quarterly , 27 (3), 425. https://doi.org/10.2307/30036540 Venkatesh,  V.,  Brown,  S.  A.,  Maruping,  L.  M.,  &  Bala,  H.  (2008).  Predicting  different conceptualizations  of  system  USE:  The  competing  roles  of  behavioral  intention, facilitating  conditions,  and  behavioral  expectation. MIS  Quarterly:  Management Information Systems , 32 (3), 483–502. https://doi.org/10.2307/25148853
Welly, Y., Supitriyani, S., Yusnaini, Y., & Sudirman, A. (2020). Factors of Using Non-Cash Payments to the Consumption Level of Students in Pematangsiantar City. Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 7 (1), 61–68. https://doi.org/10.26905/jbm.v7i1.4041
Yang,  K.  (2010).  Determinants  of  US  consumer  mobile  shopping  services  adoption: Implications for designing mobile shopping services. Journal of Consumer Marketing , 27 (3), 262–270. https://doi.org/10.1108/07363761011038338
Yu, C. W., Chao, C. M., Chang, C. F., Chen, R. J., Chen, P. C., & Liu, Y. X. (2021). Exploring Behavioral  Intention  to Use a  Mobile Health Education Website:  An Extension of the UTAUT 2 Model. SAGE Open , 11 (4). https://doi.org/10.1177/21582440211055721