Submitted : January 23, 2023, Revised : Maret 17, 2023, Accepted : April 23, 2023, Published : July 1, 2023

## Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Minat dan Perilaku Penggunaan Fitur ShopeePay Menggunakan
Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2)
Nanda Suci Desvira [1] , Muhammad Fikry Aransyah [2]
Program Studi Administrasi Bisnis, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik [1], [2]
Universitas Mulawarman Samarinda, Indonesia dnandasuci@gmail.com [1], fikryaransyah@fisip.unmul.ac.id [2]
Abstract—This  research  is  motivated  by  technological developments  that  continue  to  provide  innovations  aimed  at facilitating human work, such as innovations in payment methods that can be done digitally and non-cash, called digital wallets. One digital  wallet  with  the  most  users  in  Indonesia  is  ShopeePay. However,  the  existence  of  ShopeePay  has  yet  to  be  entirely accepted by digital wallet users in Indonesia, as shown through a consumer survey in 2022 which resulted in conclusions regarding ShopeePay experiencing a decline  in  users. This study intends to determine the factors that influence behavioral intention and use behavior of the ShopeePay feature as measured by the variables in the UTAUT 2 model. This quantitative study uses a survey method with 100 respondents using the ShopeePay digital wallet. Samples were  taken  using  a  purposive  sampling  technique.  The  data analysis technique used is the SEM-PLS method, and the data is processed  using  SMART  PLS  4.0  software. The  results  of  this study  indicate  that  the  factors  that  significantly  influence  the behavioral intention of the ShopeePay feature are social influence, price value, and  habit. Then, the  use behavior of the ShopeePay feature  is  significantly  influenced  by  facilitating  conditions  and habits. Meanwhile, the performance expectancy, effort expectancy,  facilitating  conditions,  and  hedonic  motivation variables  do  not  have  a  significant  effect  on  the  behavioral intention of the ShopeePay feature.
Keywords—Behavioral  Intention,  Use  Behavior,  UTAUT, UTAUT 2, Digital Payment
Abstrak—Penelitian ini dilatarbelakangi dengan perkembangan teknologi yang terus  memberikan  inovasi-inovasi yang  bertujuan  untuk  memudahkan  pekerjaan  manusia,  seperti inovasi  pada  metode  pembayaran  yang  dapat  dilakukan  secara digital  dan  non-tunai  yang  disebut  dompet  digital.    Salah  satu dompet  digital  yang  memiliki  pengguna  terbanyak  di  Indonesia adalah  ShopeePay.  Namun,  keberadaan  ShopeePay  belum sepenuhnya  diterima  oleh  pengguna  dompet  digital  di  Indonesia yang ditunjukkan melalui survey konsumen pada tahun 2022 yang menghasilkan kesimpulan mengenai ShopeePay yang mengalami penurunan pengguna. Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui faktor-faktor  yang  memengaruhi  behavioral  intention  dan  use behavior  fitur  ShopeePay  yang  diukur  melalui  variabel-variabel pada  model  UTAUT  2.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian
kuantitatif menggunakan metode survei dengan jumlah responden sebanyak 100 orang pengguna dompet digital ShopeePay. Sampel diambil menggunakan teknik purposive sampling. Teknik analisis data  yang  digunakan  ialah  metode  SEM-PLS  dan  data  diolah menggunakan  software  SMART  PLS  4.0.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  faktor yang memengaruhi secara signifikan  minat penggunaan  fitur  ShopeePay  yaitu  social  influence,  price  value, dan  habit.  Lalu,  perilaku  penggunaan  fitur  ShopeePay dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  faktor  facilitating  conditions dan  habit.  Sedangkan  variabel  performance  expectancy,  effort expectancy,  facilitating  conditions,  dan  hedonic  motivation  tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap behavioral intention fitur ShopeePay.
Kata Kunci—Behavioral Intention, Use Behavior, UTAUT, UTAUT 2, Digital Payment

## I. P ENDAHULUAN
Pada era ini, teknologi informasi terus mengalami kemajuan. Kecanggihan  dari  teknologi  informasi  membawa  perubahan yang beragam dalam kehidupan manusia. Salah satu perubahan yang  disebabkan  dengan  adanya  teknologi  terdapat  pada bidang/aktivitas jual dan beli. Teknologi menggeser bagaimana aktivitas  jual  beli  yang  biasanya  dilakukan  secara  tradisional (bertatap  muka)  menjadi  aktivitas  atau  proses  jual  beli  yang dapat  dilakukan  secara  canggih  dan  praktis  (tanpa  bertatap muka). Electronic  Commerce  (e-commerce) ialah  sebuah konsep baru untuk menggambarkan proses jual dan beli, serta pertukaran  produk  berupa  barang  dan  jasa,  maupun  layanan yang dapat diakses melalui jaringan informasi termasuk World Wide Web Internet [1].
Bank Indonesia pada tahun 2022 mencatat nominal transaksi e-commerce diproyeksikan  akan  mengalami  kenaikan  sebesar 31,2%  dari  Rp401  triliun  pada  tahun  2021  mencapai  Rp  526 triliun pada tahun 2022. Selain itu, nilai transaksi penggunaan uang  elektronik  yang  dicatat  oleh  Bank  Indonesia  tumbuh 40,09% mencapai Rp 305,4 triliun dan diproyeksikan akan naik sebesar  17,13%  mencapai  Rp  357,7  triliun  [2].  Pesatnya pertumbuhan transaksi online melalui platform jual beli online seperti e-commerce sejalan  dengan  volume  penggunaan  uang
elektronik  dalam  sistem  pembayaran  digital.  Metode pembayaran  elektronik  yang  disediakan  pun  beragam bentuknya  seperti  transfer  bank, paylater ,  dan  dompet  digital (e-wallet) . Lembaga survey konsumen  Katadata  Insight  Center  (KIC) pada  tahun  2021  melakukan  peninjauan  mengenai  cara pembayaran  terbanyak  digemari  oleh  masyarakat  Indonesia, hasil  tersebut  menunjukkan  sebanyak  65%  dari  jumlah responden  memilih  untuk  menggunakan  dompet  digital  saat berbelanja online ,  diikuti  oleh  responden  yang  memilih menggunakan  metode  transfer  bank  atau virtual  account sebesar 51%, dan pembayaran melalui minimarket sebesar 39% [3].  Peraturan  Bank  Indonesia  Pasal  1  angka  7  tahun  2016, menyebutkan  definisi  dompet  digital  yaitu  “suatu  layanan elektronik  yang  memiliki  fungsi  untuk  menyimpan  data instrumen  pembayaran  antara  lain  alat  pembayaran  dengan menggunakan kartu dan/atau uang elektronik, yang dapat juga menampung dana untuk melakukan pembayaran” [4].
Kemunculan  dompet  digital  telah  menjadi  tren  baru  dari metode pembayaran digital khususnya dalam transaksi melalui e-commerce .  Tingginya  minat  masyarakat  akan  kebutuhan penggunaan e-wallet sebagai alternatif pembayaran, menjadikan  banyak  perusahaan  yang  mulai  mengadopsi e- wallet sebagai  daya  tarik  untuk  konsumen  menggunakan layanan  mereka. Electronic  wallet atau  dompet  digital  kian digemari oleh masyarakat Indonesia saat berbelanja dikarenakan  dompet  digital  menawarkan  berbagai  kelebihan diantaranya  adalah  proses  transaksi  yang  cepat,  dapat mengurangi peredaran uang palsu, keamanan dalam bertransaksi, penggunaan dompet digital yang dapat dilakukan kapan  saja,  dan  pemantauan  riwayat  transaksi  lebih  mudah selain  itu  terdapat  banyak  promo  yang  bisa  digunakan  saat bertransaksi.
Shopee Pay adalah fasilitas dompet dan uang elektronik dari PT  Air Pay International  Indonesia  dan  telah  menjadi  bagian dari  Shopee  sebagai  layanan e-wallet yang  diluncurkan  pada November 2018  [5].  ShopeePay  merupakan  fitur  dari aplikasi Shopee yang menyediakan jasa layanan uang elektronik selaku cara  pembayaran online di  aplikasi  Shopee,  dan  pembayaran offline di merchant ShopeePay,  serta  dapat  digunakan menyimpan  dan  menerima  pengembalian  dana  pada  aplikasi Shopee [6]. Tercatat oleh Bank Indonesia, terdapat 39 brand e- wallet telah  mengantongi  izin  resmi  dan  tersebar  di  wilayah Indonesia, diantaranya terdapat merk e-wallet ShopeePay yang menjadi top of mind bagi pengguna e-wallet di Indonesia [7]. Berdasarkan  hasil  laporan  yang  dikemukakan  Snapchart mencatatkan  hasil brand dompet  digital  yang  paling  diingat, memiliki  peminat  terbanyak,  serta  pengguna  terbanyak  ialah ShopeePay  dengan  persentase  76%,  disusul  dengan  Gopay sebesar 57%, kemudian OVO sebesar 54%, lalu brand dompet digital Dana sebesar 49%, dan juga LinkAja menyusul dengan persentase  sebesar 21% [8].  Shopeepay adalah dompet digital yang  didukung  oleh e-commerce Shopee  dengan  ribuan pedagang dari beragam  wilayah  di Indonesia dengan  berbagai kategori  mulai  dari  makanan  dan  minuman,  hingga merchant sosial yang  menyediakan  layanan donasi. Tersedianya banyak fitur  dan  penawaran  yang  menarik  mampu  menjadikan
Shopeepay sebagai dompet digital yang terbanyak dipilih oleh masyarakat Indonesia [9]. Namun, hasil survey yang dilakukan pada  tahun  2022  oleh  Populix  memperlihatkan  layanan ShopeePay ini berada di peringkat ke-4 sebagai dompet digital yang  paling  banyak  digunakan  masyarakat  Indonesia  dengan persentase sebesar 76%, sedangkan peringkat teratas diungguli oleh dompet digital GoPay dengan persentase 88%, diikuti oleh Dana sebesar 83%, dan OVO sebesar 79%, dan pada peringkat ke-lima  terdapat  aplikasi  dompet  digital  LinkAja  dengan persentase  30%  [10].  Hasil  kedua  survey  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  terjadi  penurunan  minat  penggunaan ShopeePay  pada  tahun  2022  jika  dibandingkan  dengan  merk dompet digital lainnya yang mengalami kenaikan. Selain itu, hal tersebut menandakan jika pengguna dompet digital di Indonesia belum  sepenuhnya  menerima  keberadaan  dompet  digital ShopeePay.
Sebuah  teknologi  akan  diadopsi  atau  digunakan  apabila masyarakat  memiliki  minat  untuk  memakai  sistem  tersebut [11]. Model analisis penerimaan teknologi UTAUT 2 mengukur minat  penggunaan (behavioral  intention )  dan  perilaku penggunaan (use  behavior) dari  suatu  sistem  informasi berdasarkan pada 7 faktor yaitu performance expectancy , effort expectancy , social influence dan facilitating condition , hedonic motivation, price value dan habit . Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  model  UTAUT  sebelumnya yang  hanya  memiliki  4  faktor  penentu  niat  dan  perilaku penggunaan. Model UTAUT dirumuskan pada tahun 2003 oleh Viswanath  Venkatesh  sebagai  model  gabungan  dari  8  teori penerimaan  teknologi  sebelumnya,  sedangkan  UTAUT  2 dikembangkan pada tahun 2012 untuk mengetahui faktor yang memengaruhi minat dan perilaku penggunaan teknologi melalui sudut  pandang  konsumen  sebagai  pengguna  layanan  berbasis teknologi informasi [12].
Model  UTAUT  juga  telah  banyak  diadaptasi  oleh  penulis- penulis sebelumnya sebagai dasar penelitian untuk mengetahui penerimaan dan penggunaan suatu teknologi, salah satunya riset oleh  [13]  mengenai  adopsi  dompet  digital  OVO  yang membuktikan  bahwa  faktor  yang  memengaruhi  secara signifikan  minat  untuk  menggunakan  dompet  digital  OVO Dayeuh  Kolot  Bandung  ialah social  influence,  facilitating conditions,  hedonic  motivation ,  dan price  value. Lalu  faktor yang memengaruhi perilaku penggunaan OVO yaitu facilitating condition,  habit dan behavior  intention. Penelitian  oleh  [14] menunjukkan bahwa perfomance expectancy, price value, habit dan behavioral intention memberikan pengaruh yang signfikan terhadap  minat dan perilaku penggunaan dompet digital  Dana di  Kota  Samarinda.  Sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya, dengan  tujuan  yang  sama  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuktikan minat dan perilaku penggunaan fitur ShopeePay menggunakan  model  UTAUT  2.  Namun,  penelitian  ini  tidak mengikutsertakan variabel moderasi yang terdapat pada model asli  UTAUT  2,  hal  ini  disebabkan  pada  penelitian  serupa menunjukkan  bahwa  pengikutsertaan  variabel  moderator  pada pengujian  berdampak  pada  penurunan  nilai  yang  dihasilkan [15], [16]. Selain itu, penelitian lain oleh [17] menemukan efek moderasi gender dan age menggunakan  model  UTAUT2
memiliki hubungan yang tidak cukup besar atau signifikan akan penggunaan mobile banking di Kota Denpasar.
Berdasarkan  pada  fenomena  yang  terjadi,  diperlukannya analisis  mengenai  faktor-faktor  yang  memengaruhi  minat  dan perilaku  penggunaan  fitur  ShopeePay  dengan  mengadopsi model  penerimaan  teknologi  UTAUT  2  agar  dapat  lebih memahami niat dan penggunaan sistem dari persepsi konsumen selaku  pengguna  layanan.  Sehingga  pada  penelitian  ini diharapkan  pihak  Shopee  dapat  mempertimbangkan  aspek- aspek  tertentu  yang  perlu  ditingkatkan  agar  manfaat  yang ditawarkan  dari  penggunaan  dompet  digital  dapat  dirasakan optimal oleh pengguna serta meningkatkan penggunaan dompet digital ShopeePay di masa depan.

## II. K AJIAN T EORI
A. Sistem Informasi
Sistem informasi diartikan oleh Laudon dan Laudon sebagai seperangkat unsur yang berkoneksi dan memiliki tujuan untuk menghimpun,  memproses,  menyimpan,  serta  menyalurkan informasi guna mendukung pembentukan keputusan dan proses pengawasan  dalam  suatu  organisasi  [18].  Terdapat  banyak manfaat yang dapat diberikan dari penerapan dan penggunaan sistem  informasi  bagi  perusahaan  menggunakan  teknologi informasi  dapat  membantu  perusahaan  memiliki  keunggulan dalam  bersaing  di  pasar  [19],  sedangkan  bagi  pengguna individualnya,  sistem  informasi  dapat  membantu  dalam peningkatan kinerja pekerjaannya [18]. Memahami penerimaan individu dan penggunaan teknologi informasi adalah salah satu aliran  penelitian  sistem  informasi  yang  paling  matang  [12]. Penggunaan sistem informasi perlu dipahami lebih lanjut, agar perusahaan mampu menerapkannya dengan baik [20].
B. Minat Penggunaan dan Perilaku Penggunaan Minat  penggunaan  atau behavioral  intention didefinisikan sebagai sikap atau perilaku konsumen selaku pengguna sistem yang memiliki keinginan untuk menggunakan suatu sistem atau layanan di masa depan [18]. Seseorang akan memutuskan untuk melakukan  pengadopsian  sistem  apabila  dalam  dirinya memiliki keinginan untuk menggunakan sistem tersebut. Minat merupakan predictor terbaik untuk menilai perilaku penggunaan  teknologi  informasi,  karenanya behavioral intention memiliki hubungan langsung dan signifikan terhadap use  behavior [12].  Pada  penelitian  ini,  besarnya  minat  yang timbul  untuk  menggunakan  layanan  ShopeePay  akan mencerminkan  bagaimana  perilaku  penggunaan  aktual  dari individu  saat  menggunakan  layanan  ShopeePay  tersebut. Indikator pada variabel behavioral intention yaitu [17]:
1. Repurchase  intentions, ialah  keinginan  pengguna  untuk kembali menggunakan teknologi.
2. Positive  word-of-mouth  communication, ialah  mengenai hal  positif  yang  dikatakan  oleh  orang  lain  setelah menggunakan teknologi atau sistem.
3. Service  Quality, adalah  teknologi  dilengkapi  dengan kualitas pelayanan yang baik.
Use  Behavior didefinisikan  sebagai  intensitas  ataupun frekuensi penggunaan suatu sistem oleh pemakai sistem. Ketika
calon pengguna memiliki keyakinan bahwa sistem baru mampu meningkatkan kinerjanya,  maka sistem tersebut akan diadopsi [12]. Use  behavior berkaitan  pada  evaluasi  pengguna  dari sistem  yang  digunakan,  jika  penggunaan  sistem  baik  maka penerimaan teknologi informasi dapat dikatakan berhasil  [14]. Sehingga,  jika  penggunaan  layanan  ShopeePay  dinilai  oleh individu  mampu  untuk  meningkatkan  kinerjanya,  maka pengguna  akan  menggunakan  layanan  secara  terus  menerus. Indikator pengukurannya yaitu [17]:
1. Usage  Time ,  merupakan  waktu  yang  dihabiskan  untuk mengakses teknologi.
2. Usage  Frequency, ialah  tingkat  dimana  pengguna  telah menggunakan teknologi berulang kali.
3. Use  Variety ,  merupakan  kegiatan  pengguna  dalam menggunakan teknologi tidak hanya untuk mengakses satu pekerjaan.
C. Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology
(UTAUT)
UTAUT  ialah  model  analisis  untuk  mengetahui  tingkat penerimaan dan penggunaan suatu sistem serta menilai perilaku penggunanya,  model  yang  tersusun  dari  konsep-konsep  dasar mengenai  penerimaan  teknologi  ini  pertama  kali  diusulkan Viswanath  Venkatesh,  bersama  Morris,  Gordon  B.  Davis  dan Fred D. Davis pada tahun 2003 [10]. Kedelapan teori tersebut yaitu; TAM dan TAM2, IDT, TRA, TPB, MM, Combination - TAM-TPB, MPCU, dan STC [21].
Pada tahun 2003, Venkatesh V. menggabungkan teori-teori sebelumnya yang saling beririsan untuk mengembangkan suatu model teori gabungan baru ( unified model) dan diberikan nama Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT).  Terdapat  4  variabel  prediktor  sebagai  dasar tersusunnya  teori  UTAUT  dan  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  minat  pemanfaaatan  dan  penggunaan  suatu  sistem informasi  yaitu; performance  expectancy , effort  expectancy , social influence dan facilitating condition [21].
Perumusnya yaitu Viswanath Venkatesh melalui penelitian menyatakan  bahwa  teori  UTAUT  mampu  mengeksplorasi faktor-faktor  penentu  dalam  penerimaan  dan  penggunaan sistem  teknologi  hingga  70%  dibandingkan  model  analisis penerimaan teknologi yang telah dirumuskan sebelumnya [21].
D. Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2 (UTAUT 2)
Kelanjutan dari model UTAUT yakni UTAUT2 dirumuskan pada  tahun  2012  oleh  Venkatesh  bersama  dengan  Thong  dan Xu. Pengembangan lebih lanjut pada teori UTAUT sebelumnya bertujuan untuk mengkaji penerimaan dan penerapan teknologi dalam  perspektif  konsumen.  Teori  ini  berfokus  pada pengadopsian  teknologi  yang  telah  dikembangkan  melalui penambahan  tiga  faktor  prediktor  baru  kedalam  model,  oleh karena itu UTAUT 2 keseluruhan memiliki 7 variabel prediktor. Variabel  tersebut  yaitu hedonic  motivation , price  value dan habit [12].
E. P erformance expectancy (X 1 )
Faktor  ini  diartikan  sebagai  tingkat  kepercayaan  individu bahwa dengan mengadopsi suatu sistem baru akan berdampak
pada  peningkatan  kinerja  pekerjaannya  [21] .  Performance expectancy akan  terpenuhi  apabila  individu  merasa  dengan mengadopsi  teknologi  akan  membantu  pekerjaannya  [22]. Dalam penelitian ini, performance expectancy dapat dirasakan oleh pengguna melalui manfaat dan kegunaan yang ditawarkan melalui  fitur-fitur  pada  ShopeePay  untuk  bertransaksi  secara digital.  Indikator pada variabel ini menurut [21] yaitu:
1. Perceived  Usefulness, yaitu  kondisi  dimana  seseorang memercayai  bahwa  teknologi  atau  inovasi  tertentu  yang digunakan mampu memaksimalkan kinerja dari pekerjaannya.
2. Extrinsic  Motivation, adalah  keinginan  individu  untuk melakukan aktivitas tertentu karena dianggap  sebagai alat untuk  mencapai  hasil-hasil  yang  berbeda,  seperti peningkatan kinerja pekerjaan individu.
3. Job-Fit adalah  kesesuaian  sistem  yang  memiliki kemampuan  untuk  meningkatkan  kinerja  pekerjaan individual.
4. Relative  Advantage adalah  persepsi  individu  mengenai sistem baru yang digunakan memiliki kegunaan yang lebih baik dibandingkan sistem terdahulu.
5. Outcome  Expectations ,  berhubungan  dengan  konsekuensi dari  perilaku,  seperti  ekspektasi-ekspektasi  kinerja
(performance  expectations) dan  ekspektasi-ekspektasi pribadi (personal expectations).
F. Effort Expectancy (X 2 ) Effort  Expectancy dapat  didefinisikan  sebagai  tingkat harapan atau ekspektasi individu terhadap penggunaan sistem, ekspektasi  individu  mengenai  pengadopsian  sistem  dalam pekerjaannya  mampu  meminimalisasikan  upaya  dan  waktu yang dibutuhkan [21]. Kemudahan penggunaan saat mengakses teknologi akan menimbulkan minat dalam diri individu bahwa keunggulan yang dimiliki oleh sistem memicu rasa nyaman saat menggunakannya  [21].  Pada  penelitian  ini,  ekspektasi  usaha diartikan  sebagai  kemudahan  yang  dirasakan  oleh  pengguna pada  saat  menggunakan  fitur  ShopeePay,  kemudahan  ini meliputi  kemudahan  untuk  memahami  dan  mempelajari  cara melakukan  transaksi  melalui  ShopeePay.  Semakin  tinggi kemudahan  penggunaan  fitur  ShopeePay (effort  expectancy ) maka  akan  menimbulkan  minat  yang  tinggi  pula  untuk menggunakan sistem (behavioral intention) [23]. Indikator pada variabel ini yaitu [21]:
1. Perceived  Ease  of  Use, merupakan  perasaan  dalam  diri seseorang  bahwa  dengan  menggunakan  suatu  sistem mampu meringankan pekerjaannya.
2. Complexity, merupakan kompleksitas teknologi atau suatu inovasi  tertentu  yang  dipersepsikan  sebagai  sesuatu  yang relatif sulit untuk dipelajari dan dioperasikan penggunaannya oleh individu.
3. Ease  of  Use, diartikan  sejauh  mana  penggunaan  sistem mudah untuk digunakan.
G. Social Influence (X 3 ) ialah  kemampuan  lingkungan  atau  keadaan  sosial  yang mampu  meningkatkan  kepercayaan  individu  bahwa  ia  perlu mengadopsi  suatu  sistem  yang  baru  [21].  Besarnya  pengaruh
sosial dan lingkungan yang diberikan kepada calon pengguna, maka  akan  menimbulkan  minat  yang  besar  pula  dari  pribadi pengguna untuk mengadopsi suatu sistem [21]. Sebagai mahluk sosial, masyarakat dapat lebih  mudah terpengaruh oleh orang- orang  disekitarnya  khususnya  seseorang  yang  mampu memotivasinya  untuk  melakukan  sesuatu  seperti  mengadopsi sistem baru, hal ini yang menunjukkan bahwa niat penggunaan dapat didorong oleh faktor dukungan atau pengaruh dari orang terdekatnya [23]. Dalam hal ini, masyarakat akan mengadopsi fitur ShopeePay apabila terdapat dukungan dari orang terdekat yang  dianggap  penting  oleh  pengguna  yang  mendorong  dan memotivasi  untuk  menggunakan  sistem  ini.  Indikator  pada variabel ini yaitu [21]:
1. Subjective  Norm, merupakan  dukungan  pemikiran  bahwa orang-orang  yang  dianggap  penting  oleh  pengguna mendorong untuk penggunaan sistem baru
2. Social  Factor, merupakan  terdapat  organisasi  atau kelompok  sosial  tertentu  yang  membuat  aturan  untuk menggunakan sistem yang baru.
3. Image , yaitu  anggapan  individu  mengenai  penggunaan sistem  baru  yang  dinilai  mampu  meningkatkan  citra seseorang.
H. Facilitating Conditions (X 4 ) Facilitating  Conditions dapat  didefinisikan  sebagai keyakinan  individu  mengenai  tersedianya  infrastruktur organisasi  atau  teknik  yang  dapat  mendukung  penggunaan sistem informasi baru [21]. Pada penelitian ini, seseorang akan menggunakan  fitur  ShopeePay  apabila  didukung  dengan infrastruktur yang memadai seperti smartphone , pulsa data dan internet.  Selain  itu,  persepsi  bahwa  seseorang  memiliki keterampilan untuk mengoperasikan ponsel hingga menghubungkannya ke  internet, sehingga dapat menimbulkan minat  untuk  menggunakan  layanan  [23].  Indikatornya  yaitu [21]:
1. Perceived Behavioral Control , merupakan tingkat dimana pengguna  merasa  bahwa  mereka  dapat  menggunakan teknologi.
2. Facilitating  Conditions, merupakan  tingkat  dimana pengguna  percaya  bahwa  perangkat  lunak  dan  perangkat keras yang ada mendukung penggunaan teknologi baru.
3. Compatibility, ialah  sejauh  mana  suatu  inovasi  dianggap konsisten  dengan  nilai-nilai  yang  ada,  kebutuhan  dan pengalaman.

## I. Hedonic Motivation (X 5 )
Hedonic  motivation adalah  dorongan  perasaan  individu yang diperoleh dari penggunaan teknologi [12]. Individu tidak hanya  menaruh  kepedulian  terhadap  kinerja  suatu  sistem, namun  juga  terhadap  perasaan  yang  ditimbulkan  dari penggunaan  suatu  sistem  [12]. Hedonic  motivation menjadi salah  satu  faktor  terpenting  dalam  penerimaan  teknologi, dikarenakan perasaan yang timbul akibat dari penggunaan suatu sistem  mampu  memengaruhi  penerimaan  dan  penggunaan teknologi  [12].  Halnya  pada  penelitian  ini  diartikan  bahwa perasaan yang dirasakan oleh individu yang meliputi perasaan senang  dan  nyaman  saat  menggunakan  layanan  ShopeePay
akan  memengaruhi  minat  seseorang  untuk  menggunakan layanan secara berkelanjutan. Indikator pada variabel ini yaitu [17]:
1. Fun, merupakan  perasaan  senang  yang  ditimbulkan  dari penggunaan teknologi.
2. Entertain, merupakan  tingkat  dimana  pengguna  merasa terhibur saat menggunakan teknologi
3. Interest, merupakan  tingkat  dimana  pengguna  merasa tertarik menggunakan teknologi
J. Price Value (X 6 ) Price  Value menggambarkan  nilai  dari  pengorbanan kognitif  pengguna  antara  keuntungan  atau  manfaat  yang diperoleh  dari  pengguna  sistem  dengan  besarnya  biaya  yang perlu  dikeluarkan  untuk  penggunaan  sistem.  Nilai  harga diasumsikan  bahwa  pengguna  biasanya  menanggung  biaya moneter  dari  penggunaan  teknologi  sedangkan  pengembang tidak. P rice value bernilai positif apabila konsumen memperoleh manfaat  yang  lebih  dibandingkan  pengeluaran  biaya  untuk mengakses  teknologi  dan  hal  ini  akan  menimbulkan  dampak positif  pada  niat  pengadopsian  teknologi  [12].  Nilai  harga memiliki  peran  penting  dalam  pengambilan  keputusan konsumen  mengenai penggunaan teknologi  [12]. Dalam  hal  ini nilai  harga  diartikan  sebagai  persepsi  bahwa  biaya  yang dibebankan  kepada  konsumen  untuk  menggunakan  layanan ShopeePay  sepadan  dengan  manfaat  yang  konsumen  rasakan. Biaya-biaya  tersebut  meliputi  biaya  admin  pada  saat  pengisian saldo dan transfer, biaya layanan pada saat berbelanja, dan biaya lainnya.  Jika  biaya-biaya  tersebut  dirasa  oleh  pengguna sebanding  dengan  kualitas  dan  manfaat  yang  diperoleh,  maka seseorang akan berminat untuk menggunakannya. Indikator pada price value ialah [17]:
1. Quality, ialah  tingkat  dimana  kualitas  teknologi  sesuai dengan harga yang ditawarkan.
2. Price, ialah biaya yang dikeluarkan pengguna dinilai cukup terjangkau.
3. Value, merupakan nilai baik yang dimiliki oleh teknologi.
K. Habit (X 7 ) Habit menjelaskan  sejauh  mana  manfaat  dari  penggunaan suatu  sistem  dapat  meningkatkan  minatnya  yang  kemudian individu  akan  menggunakan  sistem  dalam  aktivitasnya  [12]. Individu  yang  melakukan kinerja/aktivitas  yang  berulang dapat menimbulkan minat, yang kemudian secara otomatis menimbulkan  perilaku  penggunaan  [12].  Pada  penelitian  ini, apabila  seseorang  menggunakan  layanan  ShopeePay  saat bertransaksi  secara  berulang  kali,  maka  akan  membentuk kebiasaan.  Terbentuknya  kebiasaan,  maka  akan  menimbulkan minat  dalam  diri  individu  untuk  terus  menggunakan  layanan ShopeePay dibandingkan metode pembayaran lainnya. Indikator pada variabel habit yaitu [17]:
1. Prior  of  use, ialah  tingkat  dimana  pengguna  telah terbiasa dalam penggunaan teknologi
2. Addiction, ialah tingkat dimana pengguna merasa kecanduan untuk menggunakan teknologi
3. Behavior  to  be  automatic, ialah  tingkat  dimana  pada  saat ingin  melakukan  suatu  hal,  pengguna  akan  menggunakan teknologi.

## III. M ETODELOGI P ENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Pendekatan  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  kuantitatif  dengan  metode  survei.  Penelitian kuantitatif  menurut  Sugiyono  [24]  yaitu  “metode  penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme yang dipergunakan untuk meneliti populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan  instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat kuantitatif/statistik  yang  memiliki  tujuan  untuk  menguji hipotesis yang telah ditetapkan”.
Metode  survey  pada  penelitian  kuantitatif  bertujuan  untuk memperoleh  data  dari  tempat  tertentu  yang  alamiah  (bukan buatan), tetapi peneliti melakukan perlakuan dalam pengumpulan  data  misalnya  dengan  mengedarkan  kuesioner, test, wawancara terstruktur dan sebagainya [24].
B. Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  seluruh  masyarakat  umum pengguna  fitur  dompet  digital  ShopeePay.  Teknik purposive sampling digunakan  pada  saat  pengambilan  sampel,  dengan menetapkan  kriteria  responden  yang  secara  khusus  telah menggunakan  fitur  setidaknya  2  kali  dalam  enam  bulan terakhir.
Populasi  yang  besar  tidak  memungkinkan  untuk  diteliti seluruhnya,  hal  ini  dikarenakan  terdapat  keterbatasan  tenaga, biaya  dan  waktu  maka  diperlukannya  pengambilan  sampel sebagai  sumber  data  [24].  Jumlah  populasi  pengguna ShopeePay  di  Indonesia  tidak  diketahui  secara  pasti besarannya, sehingga sampel minimum dapat diketahui melalui perhitungan  dengan  formula  Lemeshow  oleh  Stanley Lemeshow  untuk  besaran  populasi  yang  tidak  diketahui, perhitungannya yaitu [25].
n = Z 2 .  P (1−P) 𝑑 2 =
n = 1.96
2 .  0,5 (1−0,5) 0,1 2 = n = 3,8416 .  0,5 (0,5) 0,01 = n = 96,04
Keterangan n = jumlah sampel minimal yang diperlukan z = skor z pada kepercayaan 95% = 1,96 P = proporsi populasi yang menggunakan layanan, maksimal estimasi 0,5 D = sampling error (10%)
Jumlah sampel yang diperlukan ialah sebanyak 96 responden. Pada  penelitian  yang  menggunakan  pendekatan  PLS,  jumlah sampel  minimal  yang  direkomendasikan  sebesar  30-100 responden,  oleh  karena  itu  besaran  sampel  yang  digunakan untuk penelitian ini dibulatkan menjadi 100 [26].
C. Sumber Data
Data primer yang digunakan untuk menunjang penelitian ini diperoleh  melalui  penyebaran  kuesioner  kepada  calon responden.  Kuesioner  yang  dibagikan  kepada  responden berbentuk digital menggunakan link Google Form .
D. Instrumen Penelitian
Kuesioner yang disebar pada periode Desember tahun 2022 ini disusun berdasarkan indikator pada masing-masing konstruk UTAUT  2,  yang  kemudian  pada  item  pertanyaan  dilakukan penyesuaian  dengan  topik  penelitian.  Instrumen-instrumen tersebut yaitu:
T ABEL I. F AKTOR DAN I TEM P ENELITIAN
Faktor Item Pertanyaan Performance expectancy X 1.1 Perceived Usefulness Pengguna merasa bahwa fitur-fitur  yang ada pada  ShopeePay  sangat  berguna  dalam melakukan transaksi digital X 1.2 Extrinsic Motivation Shopeepay  meningkatkan  proses  transaksi menjadi lebih cepat X 1.3 Job-Fit ShopeePay  dapat  mengurangi  waktu  yang dibutuhkan pengguna untuk bertransaksi X 1.4 Relative Advantage Shopeepay menawarkan beragam keuntungan  seperti  cashback,  bonus,  dan gratis  ongkos  kirim  dibandingkan  metode pembayaran lainnya X 1.5 Outcome Expectations Pengguna  merasa  bahwa  fitur  ShopeePay telah sesuai dengan harapan pengguna Effort Expectancy X 2.1 Perceived Ease of Use Layanan ShopeePay memudahkan pengguna untuk  berbelanja,  transfer  uang,  dan  hal lainnya X 2.3
Complexity,
Pengguna  merasa  bahwa  fitur  ShopeePay tidak sulit untuk dipelajari X 2.3 Ease of Use, Secara keseluruhan, fitur-fitur pada ShopeePay  mudah  untuk  dioperasikan  oleh pengguna Social Influence X 3.1
Subjective Norm Pengguna  terdorong  menggunakan  fitur
ShopeePay  karena  orang-orang  disekitar pengguna merekomendasikannya X 3.2
Social Factor
Terdapat aturan atau ketentuan dari organisasi  atau  lingkungan  sekitar  yang mengharuskan  pengguna  mengadopsi  fitur ShopeePay (seperti aturan organisasi ataupun transaksi yang hanya bisa dilakukan melalui
ShopeePay) X 3.3 Image Pngguna  merasa  seseorang  yang  telah menggunakan fitur ShopeePay lebih diuntungkan dibandingkan dengan yang tidak menggunakannya dalam proses transaksi Facilitating Conditions X 4.1 Perceived Behavioral Control Persepsi  bahwa  pengguna  merasa  mereka dapat menggunakan teknologi X 4.2 Facilitating Conditions Tingkat  dimana  pengguna  percaya  bahwa terdapat penunjang yang mendukung penggunaan sistem (smartphone dan internet) X 4.3 Compatibility Fitur ShopeePay memiliki fungsi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna Hedonic Motivation X 5.1 Fun Pengguna merasa senang setelah menggunakan fitur ShopeePay dalam aktivitasnya X 5.2 Entertain Pengguna merasa nyaman untuk menggunakan ShopeePay dalam aktivitasnya X 5.3 Interest Pengguna merasa tertarik untuk menggunakan fitur ShopeePay Price Value Faktor Item Pertanyaan X 6.1 Quality Kualitas  fitur  ShopeePay  sebanding  dengan biaya yang dibebankan kepada pengguna X 6.2 Price Biaya  penggunaan layanan  ShopeePay terjangkau X 6.3 Value Fitur ShopeePay secara keseluruhan memiliki nilai yang baik Habit X 7.1 Prior of use Pengguna  terbiasa  untuk  menggunakan  fitur ShopeePay dalam transaksinya X 7.2 Addiction Pengguna merasa kecanduan untuk menggunakan fitur ShopeePay dalam aktivitasnya X 7.3 Behavior to be automatic Pengguna  secara  otomatis  akan  memilih menggunakan  fitur  ShopeePay  dalam  proses transaksinya Behavioral Intention Y 1.1 Repurchase intentions Pengguna  berkeinginan  untuk  menggunakan kembali fitur ShopeePay dalam aktivitasnya Y 1.2 Positive word- of-mouth communication Pengguna  mengetahui  respon  positif  dari pengguna lain mengenai fitur ShopeePay Y 1.3 Service Quality Fitur  ShopeePay  dilengkapi  dengan  kualitas pelayanan yang baik Use Behavior Y 2.1 Usage Time Pengguna  dapat  mengakses  fitur  ShopeePay dalam waktu yang singkat Y 2.2 Usage Frequency, Pengguna telah menggunakan fitur ShopeePay berulang kali Y 2.3 Use Variety Pengguna  menggunakan  fitur  ShopeePay tidak  hanya  berbelanja,  namun  juga  untuk pembayaran digital lainnya
E. Model Hipotesis
Hipotesis ini disusun berdasarkan konstruk utama yang ada pada  model  UTAUT  2,  yang  menyebutkan  bahwa  minat penggunaan dan perilaku penggunaan dari teknologi informasi dapat  diketahui  melalui  tujuh  faktor  utama  [12].  Pada penggunaan  SEM-PLS,  variabel  laten  digambarkan  dengan bentuk oval [27] sehingga model penelitian dapat digambarkan sebagai berikut:
Mengacu  pada  Gambar  1,  maka  dirumuskanlah  hipotesis penelitian sebagai berikut:
H 1 : Performance  expectancy memiliki  pengaruh  yang signifikan positif terhadap Behavioral Intention. H 2 :  Effort  Expectancy memiliki  pengaruh  yang  signifikan positif terhadap Behavioral Intention.
H 3 :  Social Influence memiliki pengaruh yang signifikan positif terhadap Behavioral Intention. H 4 : Facilitating Conditions memiliki pengaruh yang signifikan positif terhadap Behavioral Intention.
H 5 Facilitating Conditions memiliki pengaruh yang signifikan positif terhadap Use Behavior. H 6: Hedonic  Motivation memiliki  pengaruh  yang  signifikan positif terhadap Behavioral Intention.
H 7 : Price  Value memiliki  pengaruh  yang  signifikan  positif terhadap Behavioral Intention.
H 8: Habit memiliki  pengaruh  yang  signifikan  positif  terhadap Behavioral Intention.
H 9: Habit memiliki  pengaruh  yang  signifikan  positif  terhadap Use Behavior.
H 10: Behavioral  Intention memiliki  pengaruh  yang  signifikan positif terhadap Use Behavior.

## F. Teknik Analisis Data
Structural  Equation  Model — Partial  Least  Square (SEM- PLS) adalah teknik statistika multivariate SEM berbasis varian yang digunakan untuk melakukan perbandingan antara variabel dependen berganda dan variabel independen berganda. Analisis pada  SEM-PLS  dilakukan  dengan  dua  tahap  yaitu  melalui evaluasi  model  pengukuran (measurement  model) atau outer model , dan model struktural (structural model) atau i nner model [27] . Software yang  mendukung  dalam  pengolahan  data  PLS salah satunya adalah program komputer SMART PLS 4.0.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Karakteristik Responden
T ABEL II. K ARAKTERISTIK R ESPONDEN P ENELITIAN Jenis Kelamin Persen (%) Pekerjaan Persen (%) Laki-laki 25 Pelajar/Mahasiswa 63 Perempuan 75 Karyawan 21 Usia Persen (%) Ibu Rumah Tangga 5 17-20 tahun 14 Pekerja Lepas 2 21-30 tahun 85 Wirausaha 8 31-40 tahun 1 Belum Bekerja 1 Lama Penggunaan Persen (%) Frekuensi Penggunaan Persen (%) >1 tahun 15 2x dalam sebulan 10 <2 tahun 30 3x dalam sebulan 5 >2 tahun 22 4x dalam sebulan 20 >3 tahun 33 >4x dalam sebulan 65
Dapat  dilihat  melalui  Tabel  II,  hasil  dari  penyebaran kuesioner  kepada  100  responden,  menunjukkan  bahwa penelitian  ini  didominasi  oleh  pengguna  ShopeePay  berjenis kelamin perempuan dengan persentase sebesar 75% (75 orang), dan lainnya sebanyak 25% (25 orang) ialah pengguna berjenis kelamin  laki-laki.  Karakteristik  responden  berdasarkan  usia
terbanyak  berada  pada  rentang  usia  21-30  tahun  sebesar  85% (85  orang).  Lalu,  berdasarkan  karakteristik  jenis  pekerjaan responden,  didapatkan  persentase  tertinggi  yaitu  berstatus sebagai  pelajar/mahasiswa  sebesar  63%  (63  orang).  Jika ditinjau  dari  penggunaan  fitur  ShopeePay  sebanyak  33%  (33 orang) telah  menggunakan  fitur  ini  selama  lebih  dari 3 tahun, dengan frekuensi penggunaan tertinggi sebesar 65% (65 orang) telah  menggunakan  fitur  ShopeePay  sebanyak  >4  kali  dalam sebulan.

## B. Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Outer Model dimaksudkan untuk menspesifikasi hubungan antar  variabel  laten  dengan  indikator-indikatornya  [28]. Mengukur  validitas  dan  reliabilitas  pada  model  yang  akan diteliti  ialah  langkah  awal  dari  pengujian  PLS  yang  disebut evaluasi outer  model [26].  Indikator  pada  penelitian  ini berbentuk  reflektif,  sehingga  evaluasi  dilakukan  melalui convergent  validity  dan  discriminant  validity ,  serta composite reliability untuk menguji reliabilitas blok indikatornya [27].  Validitas Konvergen
Validitas konvergen digunakan untuk menguji korelasi antar indikator dalam mengukur konstruk pada model yang diajukan [26]. Pengujian  validitas  konvergen  berdasarkan  pada  aturan bahwa  variabel  pengukur (manifest  variable) dari  suatu konstruk semestinya memiliki korelasi yang tinggi [26]. Model penelitian  dengan  indikator  berbentuk  reflektif  menggunakan nilai loading  factor dan  nilai Average  Variance  Extracted (AVE) untuk menguji validitas konvergennya [26].

## Gambar 2. Pengujian Outer Model I
Gambar  2  merupakan output dari  pengujian outer  model pertama,  berdasarkan  pada  nilai  ambang  batas outer  loading yaitu 0,7 terdapat 2 indikator yang dinilai tidak sesuai. Indikator pada variabel yang belum memenuhi validitas konvergen yaitu variabel performance  expectancy pada  item  pertanyaan  X 1.3 memiliki nilai outer loading sebesar 0,412, dan variabel social influence dengan  item  pertanyaan  X 3.2 memiliki  nilai outer loading sebesar 0,652. Hasil dari pengujian awal outer loading
ini menunjukkan bahwa pengujian ini belum mampu memenuhi pengujian convergent  validity  (outer  loading). Untuk  dapat melanjutkan  ke  pengujian  selanjutnya,  model  ini  perlu dilakukan  pengujian  ulang  dengan  merekonstruksi  blok indikator yang kurang memenuhi nilai outer loading [26], yaitu blok  indikator X 1.3 , dan blok  indikator X 3.2 . Hal  ini dilakukan dengan  harapan  seluruh  indikator  dalam  model  dapat dinyatakan valid untuk dilakukan pengujian selanjutnya.

## Gambar 3. Pengujian Model Pengukuran II
Pengujian kedua dilakukan setelah membuang blok indikator yang  tidak  valid  dan  menghasilkan  model  yang  keseluruhan indikatornya telah memenuhi nilai ambang loading factor yaitu > 0,7. Selanjutnya disajikan hasil perbandingan pada nilai outer loading sebelum dan sesudah indikator dibuang.
T ABEL III. P ERBANDINGAN L OADING F ACTOR
Var. Indikator Rule of Thumb Loading Factor (Uji I) Loading Factor (Uji II) Kesimpulan PE (X 1 ) X1.1 0.7 0.822 0.823 Valid X1.2 0.7 0.809 0.8 Valid X1.3 0.7 0.412 - - X1.4 0.7 0.744 0.757 Valid X1.5 0.7 0.772 0.785 Valid EE (X 2 ) X2.1 0.7 0.835 0.835 Valid X2.2 0.7 0.838 0.838 Valid X2.3 0.7 0.817 0.817 Valid SI (X 3 ) X3.1 0.7 0.717 0.716 Valid X3.2 0.7 0.652 - - X3.3 0.7 0.803 0.885 Valid FC (X 4 ) X4.1 0.7 0.746 0.746 Valid X4.2 0.7 0.781 0.781 Valid X4.3 0.7 0.844 0.844 Valid HM (X 5 ) X5.1 0.7 0.872 0.872 Valid X5.2 0.7 0.863 0.863 Valid X5.3 0.7 0.833 0.833 Valid PV (X 6 ) X6.1 0.7 0.819 0.819 Valid X6.2 0.7 0.787 0.787 Valid X6.3 0.7 0.849 0.849 Valid HB (X 7 ) X7.1 0.7 0.851 0.851 Valid X7.2 0.7 0.906 0.906 Valid X7.3 0.7 0.9 0.9 Valid BI (Y 1 ) Y1.1 0.7 0.905 0.904 Valid
Var. Indikator Rule of Thumb Loading Factor (Uji I) Loading Factor (Uji II) Kesimpulan Y1.2 0.7 0.79 0.788 Valid Y1.3 0.7 0.837 0.839 Valid UB (Y 2 ) Y2.1 0.7 0.836 0.836 Valid Y2.2 0.7 0.789 0.789 Valid Y2.3 0.7 0.786 0.786 Valid
Nilai  AVE  juga  digunakan  dalam  pengujian  validitas konvergen  dari  model  penelitian,  dengan  aturan  perhitungan nilai  AVE  >  0,5  [26].  Uji  AVE  digunakan  dengan  tujuan mengukur  variansi  dari  variabel  laten  yang  dikumpulkan melalui indikator dan menyesuaikan dengan tingkat kesalahan [29]. Dapat dilihat pada gambar 4 bahwa seluruh variabel yang diuji  berwarna  hijau  yang  artinya  telah  memenuhi  ketentuan nilai AVE.
Gambar 4. Nilai AVE
 Validitas Diskriminan
Selanjutnya,  validitas  diskriminan  dilakukan  untuk membandingkan  korelasi  indikator  dengan  konstruk  dan konstruk  lainnya  yang  ditinjau  dari  nilai cross  loading dan fornell-larcker  criterion [28]. Cross  loading memiliki  kriteria nilai ambang batas pada 0,7 dan nilai tersebut harus berkorelasi tinggi  pada  konstruknya  sendiri  dibandingkan  pada  konstruk lainnya [26].
T ABEL IV. N ILAI C ROSS L OADING
Berdasarkan  Tabel  IV,  melalui  indikator  yang  diblok berwarna kuning memperlihatkan bahwa keseluruhan konstruk dalam model memiliki nilai korelasi <0,7 dan korelasi tertinggi terletak pada variabelnya sendiri.
Selanjutnya, fornell-larcker  criterion dianalisis  dengan membandingkan  nilai  akar  kuadrat  AVE  dari  antar  konstruk yang  ada  di  dalam  penelitian  ini  [30].  Model  dapat  diakui memiliki validitas diskriminan yang baik apabila akar kuadrat AVE  dari  setiap  konstruknya  sendiri  memiliki  nilai  korelasi yang lebih besar dibandingkan nilai ke konstruk lainnya [28].
T ABEL V. N ILAI F ORNELL L ARCKER C RITERION
Pada  Tabel V, ditinjau  melalui  nilai  yang diblok berwarna kuning mengindikasikan bahwa seluruh variabel memiliki nilai akar  kuadrat  AVE  terbesar  dan  terletak  pada  konstruknya sendiri. Sehingga, pengujian validitas konvergen dan validitas diskriminan  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  kesimpulan bahwa  model  memiliki  nilai  validitas  yang  baik,  langkah selanjutnya ialah melakukan pengujian reliabilitas
 Uji Reliabilitas
Terdapat  dua  cara  dalam  melakukan  pengujian  reliabilitas menggunakan Partial  Least  Square dengan  bentuk  indikator reflektif.  Namun,  penggunaan composite  reliability lebih dianjurkan  dibandingkan cronbach’s  alpha, sebab  akan
cenderung  memberikan  penilaian  yang  lebih  rendah (under estimate) [26]. Ketentuan nilai composite reliability ialah >0,7.
Gambar 5. Nilai Composite Reliability
Berdasarkan Gambar 5, disimpulkan bahwa setiap variabel dalam  model  mempunyai  nilai  reliabilitas  yang  baik  karena semua  indikator  yang  dimiliki  oleh  konstruk  dinilai  mampu mempresentasikan model dengan baik [27].
C. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Uji  Model  Struktural  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memprediksi hubungan kausal antar variabel laten [27]. Dalam analisis  model  struktural,  terbagi  menjadi  beberapa  tahapan pengujian,  yaitu  pengujian  koefisien  determinasi  ( R 2 ),  ukuran efek ( f 2 ), relevansi prediksi ( Q 2 ) dengan PLS Predict, dan uji-t [17].
 R-Square R-Square dipergunakan  untuk  melihat  besaran  pengaruh yang diberikan variabel independen atas variabel dependennya, dengan  ketentuan  nilai  ambang  batas R-Square 0,670  (kuat), 0,330 (moderat), dan 0,19 (lemah) [26].

## Gambar 6. Nilai R Square
Berdasarkan pada Gambar 6, diketahui kemampuan seluruh variabel  bebas  dalam  model  mampu  menjelaskan  variabel behavioral  intention sebesar  69,1%,  yang  dapat  diartikan sebagai kuat dalam  menjelaskan  variabel  dependennya,  dan 31,1% lainnya dijelaskan oleh variabel berbeda yang terletak di luar  model  yang  diteliti.  Sedangkan  kemampuan  variabel facilitating  conditions,  habit, dan behavioral  intention dalam menjelaskan variabel use behavior sebesar 43,5% yang berarti moderat dalam menjelaskan variabel dependennya, dan 56,5% lainnya dijelaskan oleh variabel lain.
 F-Square
F-square (ukuran  efek)  merupakan  nilai  yang  digunakan untuk menghitung dampak relatif dari sebuah variabel eksogen terhadap  variabel  endogen  yang  dipengaruhinya. Effect  size memiliki  nilai  ambang  batas  0.02  (efek  lemah),  0.15  (efek moderat) dan 0.35 (efek kuat). Sedangkan hubungan konstruk yang memiliki nilai dibawah 0.02 dapat diabaikan atau diartikan tidak ada pengaruh karena nilai sangat kecil [17].
Submitted : January 23, 2023, Revised : Maret 17, 2023, Accepted : April 23, 2023, Published : July 1, 2023
T ABEL VI. N ILAI F-S QUARE
No. Hipotesis f-square Keterangan 1 PE (X 1 ) -> BI (Y 1 ) 0.013 Sangat kecil 2 EE (X 2 ) -> BI (Y 1 ) 0.003 Sangat Kecil 3 SI (X 3 ) -> BI (Y 1 ) 0.091 Kecil 4 FC (X 4 ) -> BI (Y 1 ) 0.011 Sangat Kecil 5 FC (X 4 ) -> UB (Y 2 ) 0.128 Kecil 6 HM (X 5 ) -> BI (Y 1 ) 0.009 Sangat Kecil 7 PV (X 6 ) -> BI (Y 1 ) 0.194 Menengah
8 HB (X 7 ) -> BI (Y 1 ) 0.143 Kecil 9 HB (X 7 ) -> UB (Y 2 ) 0.072 Kecil 10 BI (Y 1 ) -> UB (Y 2 ) 0.01 Sangat Kecil
Hasil  perhitungan f-square pada  tabel,  dapat  dijelaskan bahwa  variabel  PE→BI,  EE→BI,  FC→BI,  HM→BI,  dan BI→UB masing-masing memiliki nilai efek yang sangat kecil yakni  dibawah  0.02,  sehingga  variabel-variabel  tersebut dinyatakan  tidak  memiliki  pengaruh  atau  efek.  Sedangkan SI→BI, FC→UB, HB→BI, HB→UB memiliki nilai efek yang kecil, dan variabel PV→BI memiliki nilai efek terbesar diantara variabel  lainnya  yaitu  0,194  dapat  diartikan  sebagai  pengaruh moderat.
 Q-Square
Uji Q-square atau predictive  relevance pada  program SMART PLS 4.0 dapat diketahui melalui metode PLS Predict. Q-square bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  hubungan model structural terhadap pengukuran pada variabel dependen. Kriteria pada predictive relevance (q-square) ialah apabila Q- square >0  dapat  dipahami  bahwa  nilai  observasinya  baik,  dan sebaliknya  apabila Q-square <  0  dipahami  sebagai  nilai observasi tidak baik [26].
Gambar 7. Nilai Uji Q-square
Hasil  pengujian q-square yang  disajikan  pada  Gambar  7, didapatkan  kesimpulan  bahwa  kedua  variabel  dependen tersebut menunjukkan nilai prediksi yang baik yaitu 0.620 dan 0.381.
 PLS Predict
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  SEM-PLS  karena dinilai  lebih  mampu  untuk  menjelaskan  model  yang  memiliki variabel  independen  dan  dependen  berganda  dibandingkan dengan metode analisis data lainnya karena memiliki kekuatan prediksi  yang  lebih  baik  [27].  Pada  SmartPLS  4.0,  untuk mengetahui  prediksi  dari  model  dapat  dilihat  melalui  metode PLS  Predict.  Hal  ini  dapat  diketahui  dengan  melihat  dan membandingkan  nilai  RMSE  dan  MAE  dalam  model  PLS dengan algoritma regresi  linier. Jika memiliki nilai yang lebih rendah, maka model memiliki kekuatan prediksi yang baik.

## Gambar 8. Nilai Perbandingan PLS dan LM
Berdasarkan  Gambar  8,  dapat  disimpulkan  bahwa  semua variabel endogen (minat dan perilaku penggunaan) model PLS yang  diajukan  mempunyai  nilai  RMSE  dan  MAE  yang  lebih rendah  dari  model  LM  (regresi  linier).  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  model  PLS  yang  diajukan  memiliki kekuatan prediksi yang kuat.
D. Uji Hipotesis Adapun dalam pengujian  hipotesis  menggunakan  uji-t dan path coefficient .  Untuk  mengetahui  nilai  t-statistik,  pada SMARTPLS menggunakan metode bootstrapping uji two tailed dengan  tingkat  signifikansi alpha 5%  dan  nilai  statistik  yang ditetapkan yaitu 1,96 [27]. Path coefficient atau koefisien jalur bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  signifikansi  dan  kekuatan hubungan antar konstruk. Nilai koefisien jalur bervariasi dari-1 hingga  +1,  dengan  ketentuan  nilai path yang  semakin mendekati nilai +1, diartikan memiliki hubungan antar konstruk yang  semakin  kuat.  Sebaliknya,  ketika  rasio  semakin  menuju angka  -1,  menunjukkan  bahwa  hubungan  tersebut  bersifat negatif (lemah) [28].
Setelah dilakukannya serangkaian pengujian terhadap outer dan inner  model ,  selanjutnya  ialah  menganalisis  hipotesis penelitian yang telah diajukan. Pengujian hipotesis menggunakan  interpretasi  dari  nilai t-statistik dan  nilai path coefficient yang  telah  diperoleh.  Ketentuan  untuk  hipotesis yang diterima ialah dengan memenuhi syarat nilai t-statistik>t- tabel (1,96) dan nilai path coefficient bersifat positif.
T ABEL VII. P ENGUJIAN H IPOTESIS
Hipotesis Path Coefficie nt T-Test Keterangan No. Jalur Path Coef ficient T-Test H 1 PE (X1) -> BI (Y1) 0.109 0.957 Positif Tidak Signifikan H 2 EE (X2) -> BI (Y1) -0.052 0.448 Negatif Tidak Signifikan H 3 SI (X1) -> BI (Y1) 0.209 2.727 Positif Signifikan H 4 FC (X4) -> BI (Y1) 0.089 1.04 Positif Tidak Signifikan H 5 FC (X4) -> UB (Y2) 0.35 3.402 Positif Signifikan H 6 HM (X5) -> BI (Y1) 0.091 0.869 Positif Tidak Signifikan H 7 PV (X6) -> BI (Y1) 0.309 4.253 Positif Signifikan H 8 HB (X7) -> BI (Y1) 0.309 3.65 Positif Signifikan H 9 HB (X7) -> UB (Y2) 0.295 2.36 Positif Signifikan H 10 BI (Y1) -> UB (Y2) 0.113 1.077 Positif Tidak Signifikan
Berdasarkan  pada  tabel  VII,  dapat  ditarik  kesimpulan mengenai:
H 1 :  Pengaruh  Performance  Expectancy  (X 1 )  terhadap Behavioral Intention (Y 1 )
Menurut  tabel  VII,  H 1 mempunyai  nilai  koefisien  jalur bernilai  positif  0,109,  dan  nilai  t-statistiknya  sejumlah  0,957 (0,957<  1,96).  Sehingga  H 1 ditolak. Hasil  ini  menunjukkan bawah ekspektasi kinerja memberikan pengaruh positif sebesar 10%  terhadap  minat  penggunaan  fitur  ShopeePay,  namun pengaruh  yang  diberikan  tidak  signifikan  (lemah).  Hal  ini didukung  juga  dengan  nilai effect  size sebesar  0,013  yang mengindikasikan  hubungan  antara  variabel  ekspektasi  kinerja dengan  minat  penggunaan  memiliki  pengaruh  yang  sangat kecil.
Temuan  ini  belum  mampu  membuktikan  teori  [10]  yang menyatakan bahwa variabel performance expectancy merupakan  prediktor  terkuat  untuk  minat  dan  perilaku konsumen, dan penelitian oleh [14] yang menyimpulkan bahwa semakin  baik  tingkat  ekspektasi  kinerja  maka  semakin  tinggi pula minat penggunaan aplikasi Dana.
Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  fitur-fitur  pada  layanan ShopeePay  dinilai  belum  mampu  memberikan  manfaat  yang dapat  meningkatkan  kinerja  individu  khususnya  dalam  proses transaksi  secara  digital.  Penelitian  yang  dilakukan  [13] juga menyimpulkan  hal  serupa  bahwa  “ performance  expectancy tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  behavioral intention ”.
H 2 :  Pengaruh  Effort  Expectancy  (X 2 )  terhadap  Behavioral Intention (Y 1 )
Berdasarkan  pada  tabel  VII,  menunjukkan  nilai  koefisien jalur  bernilai  negatif  yakni  yaitu  -0,052  dan  nilai  t-statistik sebesar  0,448  (0,448<1,96),  sehingga  H 2 yang  menyatakan bahwa  variabel  “ effort  expectancy memiliki  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap behavioral  intention ” ditolak. Hubungan  antara effort  expectancy dan behavioral  intention merupakan  hubungan  negatif  (berlawanan),  artinya  apabila penggunaan fitur dianggap semakin mudah maka hal ini  tidak meningkatkan minat akan penggunaan fitur.
Usia  responden  yang  mendominasi  penelitian  ini  berkisar pada rentang usia 21-30 tahun yang merupakan Generasi Z dan diketahui  generasi  tersebut  tumbuh  beriringan  dengan perkembangan teknologi sehingga teknologi bukan lagi hal baru dan  asing  bagi  mereka  untuk  digunakan.  Artinya, effort expectancy tidak  memberikan  pengaruh  dalam  meningkatkan minat  mereka  untuk  menggunakan  fitur  dompet  digital ShopeePay.
Hasil  serupa  ditemukan  oleh  penelitian  [14]  yang menghasilkan  kesimpulan  bahwa  “ekspektasi  usaha  ( effort expectancy )  suatu  aplikasi  tidak  serta  merta  meningkatkan minat penggunaan ( behavioral intention ) pengguna untuk terus menggunakan  sistem”  dalam  hal  ini  objek  penelitiannya merupakan layanan dompet digital DANA.
H 3 :  Pengaruh  Social  Influence  (X 3 )  terhadap  Behavioral Intention (Y 1 )
Mengacu  pada  tabel  VII,  menunjukkan  jalur  mempunyai jalur  bernilai  positif  yakni  0.209,  dan  nilai  t-statistik  2,727
(2,727>1,96). Sehingga, H 3 yang menerangkan variabel “ social influence memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan terhadap behavioral intention” , diterima.
Temuan  ini  mengindikasikan  lingkungan  di  sekitar  seperti orang  terdekat  dan  orang-orang  yang  dianggap  penting  oleh pengguna  memiliki  peran  dalam  memotivasi  individu  untuk menggunakan  layanan  dompet  digital  ShopeePay  sebagai metode  pembayaran.  Selain  itu,  temuan  ini  juga  mendukung teori  [21] dan  hasil  penelitian  [13] yang  menghasilkan kesimpulan  bahwa  kuatnya  pengaruh  yang  diberikan lingkungan  sekitar  terhadap  calon  pengguna,  maka  akan menimbulkan  minat  yang  kuat  pula  terhadap  pengadopsian teknologi.
H 4 :    Pengaruh  Facilitating  Conditions  (X 4 )  terhadap Behavioral Intention (Y 1 )
Berdasarkan  tabel  VII,  ditemukan  bahwa  jalur  mempunyai nilai coefficient yang positif yaitu 0,089, dan berdasarkan uji t- statistiknya  variabel  ini  memiliki  nilai  sebesar  1,040 (1,040<1,96). Sehingga, H 4 ditolak.
Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  konstruk facilitating conditions memberikan  pengaruh  sebesar  8%  terhadap peningkatan akan minat penggunaan fitur ShopeePay. Namun, pengaruh ini tidak cukup signifikan untuk memengaruhi minat penggunaan fitur. Hasil ini memungkinkan untuk terjadi karena penelitian  ini  didominasi  oleh  responden  berdasarkan kategorisasi usia berada pada Generasi Z atau generasi internet. Sehingga,  fasilitas  internet  dan  sumber  daya  yang  memadai seperti  ponsel,  jaringan  internet,  serta  pengetahuan  untuk menggunakannya  telah  menjadi  suatu  kebutuhan.  Karenanya, minat  yang  mendorong  penggunaan  layanan  ShopeePay  tidak lagi  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  faktor facilitating conditions . Temuan serupa terdapat  pada penelitian  [14]  yang menyimpulkan bahwa f acilitating conditions tidak memberikan dampak signifikan terhadap minat pengguna dalam mengadopsi dompet digital sebagai metode pembayaran.
H 5 :  Pengaruh  Facilitating  Conditions  (X 4 )  terhadap  Use Behavior (Y 2 )
Berdasarkan pada tabel VII, variabel mempunyai nilai path coefficient 0.350,  dan  nilai  t-statistik  3,402  (3,402>1,96), sehingga  H 5 yang  menyebutkan  variabel  “ facilitating conditions memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan terhadap use  behavior” , diterima .  Fasilitas  dan  sumber  daya yang  memadai,  mampu  mendorong  pengguna  untuk  terus menggunakan fitur ShopeePay.
Hasil  riset  ini  mengindikasikan  hubungan  positif,  bahwa semakin tinggi facilitating conditions maka akan meningkatkan use behavior . Maka, apabila individu memiliki sumber daya dan fasilitas seperti smartphone , layanan internet dan keterampilan atau pengetahuan untuk menggunakan teknologi tersebut maka akan  meningkatkan  intensitas  individu  untuk  menggunakan layanan ShopeePay dalam kesehariannya.
Temuan  serupa  terdapat  pada  penelitian  oleh  [15]  yang menandakan  bahwa  “semakin  tinggi  kesiapan  pengguna  akan kondisi  yang  memfasilitasi  dapat  memengaruhi  perilaku penggunaan  secara  signifikan”.  Kondisi  yang  memfasilitasi
seperti  ketersediaan smartphone ,  layanan  internet  dan  kondisi lainnya yang memadai untuk penggunaan dompet digital secara berkelanjutan.
H 6 : Pengaruh Hedonic Motivation (X 6 ) terhadap Behavioral Intention (Y 1 )
Berdasarkan pada tabel VII, memperlihatkan nilai koefisien jalur  bernilai  positif  yakni  0,091,  dan  nilai  t-statistik  0,869 (0,869<1,96).  Oleh  karena  itu,  H 6 yang  menyatakan  variabel “ hedonic  motivation memiliki  pengaruh  yang  positif  dan signifikan terhadap behavioral intention ”, ditolak .
Hasil  pengujian  ini  tidak  menunjukkan  dukungan  terhadap teori [13], bahwa variabel motivasi hedonis ialah aspek penting yang  memengaruhi  minat  penggunaan  akan  suatu  teknologi. Pada penelitian ini, nilai koefisien jalur menunjukkan hubungan yang  positif  bahwa  semakin  tinggi hedonic  motivation ,  maka akan  menimbulkan behavioral  intention yang  tinggi  pula. Artinya  apabila  pengguna  merasakan  perasaan  senang  dan nyaman  yang  timbul  akibat  dari  pengadopsian  layanan ShopeePay,  hal  ini  akan  meningkatkan  secara  positif  minat untuk  menggunakannya.  Namun,  pada  penelitian  ini  faktor kenyamanan dan kesenangan yang didapatkan dari penggunaan fitur  ShopeePay  tidak  meningkatkan  minat  pengguna  secara signifikan  dalam  menggunakan  fitur  ShopeePay.  Penelitian oleh  [31] menghasilkan  temuan  serupa  pada  penerimaan  dan penggunaan  dompet  digital  Dana,  bahwa  faktor  motivasi hedonis dinilai tidak memiliki dampak yang signifikan terhadap perilaku penggunaan.
H 7 :  Pengaruh  Price  Value  (X 6 )  terhadap  Behavioral Intention (Y 1 )
Berdasarkan  pada  tabel  VII,  menunjukkan  nilai path coefficient bernilai positif yaitu 0,309, dan nilai t-statistik 4,253 (4,253>1,96).  Sehingga  H 7 diterima ,  karena  variabel  X 6 mampu memberikan pengaruh yang positif dan signifikan atas variabel dependennya (Y 1 ).
Penelitian  ini  mengindikasikan  manfaat  dari  pengadopsian layanan  ShopeePay  sebagai  metode  pembayaran  dirasakan lebih  besar  oleh  pengguna  dibandingkan  dengan  beban  biaya yang  dikenakan,  biaya  tersebut  meliputi  biaya  admin  saat pengisian  saldo,  biaya  admin  saat  transfer  uang,  dan  biaya layanan  saat  transaksi  produk  dinilai  telah  sesuai  dengan kualitas  serta  pelayanan  yang  didapatkan.  Hal  ini  mendukung teori  [12] mengenai price  value akan  bernilai  positif  apabila pengadopsian  sistem  memberikan  manfaat  yang  lebih  besar daripada biaya finansial yang dibebankan.
Sehingga, temuan ini mengkonfirmasi temuan oleh [15] yang menunjukkan  minat  pengguna  untuk  mengadopsi  dompet digital DANA dipengaruhi secara signifikan oleh nilai harga. H 8 :  Pengaruh Habit (X 7 ) terhadap Behavioral Intention (Y 1 ) Pada teori [13] menyebutkan bahwa faktor kebiasaan ( habit ) memiliki pengaruh dalam menimbulkan minat akan penggunaan  suatu  teknologi.  Hasil  pengujian  hipotesis  ini memberikan  hasil  yang  serupa  bahwa  variabel  “ habit berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap behavioral intention ”,  yang  didukung  oleh  nilai path coefficient berjalur positif  yakni  0,309  dan  nilai  t-statistiknya  yakni  3,650 (3,650>1,96). Sehingga, H 8 diterima.
Temuan  ini  mengonfirmasi  temuan  oleh  [15]  bahwa “semakin tinggi tingkat kebiasaan pengguna akan memengaruhi minat penggunaan secara signifikan”, dalam hal ini ialah minat penggunaan  akan  fitur  ShopeePay  yakni  apabila  pengguna terbiasa  untuk  menggunakan  aplikasi  ShopeePay  pada  proses transaksinya,  akan  meningkatkan  minat  untuk  menggunakan ShopeePay di kemudian hari.
H 9 : Pengaruh Habit (X 7 ) terhadap Use Behavior (Y 1 )
Berdasarkan  pada  tabel  VII,  menunjukkan  nilai path coefficient yang positif yaitu 0,205 dan nilai t-statistik sebesar 2,360  (2,360>1,96). Sehingga,  H7  yang  menyatakan  variabel “ habit memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap use behavior ” diterima.
Habit  merupakan  salah  satu predictor utama  untuk mengetahui  niat  menggunakan  suatu  sistem  [32].  Apabila pengguna memiliki pengalaman akan suatu teknologi dan terus menggunakannya,  maka  akan  mengubah  pengalaman  menjadi kebiasaan.  Hasil  pengujian  menghasilkan  bahwa  faktor kebiasaan  memberikan pengaruh sebesar 20% dan berdampak signifikan  terhadap  minat  penggunaan  fitur  ShopeePay. Responden  pada  penelitian  ini  terbanyak  telah  menggunakan fitur  ShopeePay  lebih  dari  4  kali,  sehingga  meningkatkan kebiasaan  untuk  menggunakan  fitur  tersebut.  Penelitian  yang juga  memberikan  temuan  serupa  dilakukan  oleh  [33]  yang menghasilkan kesimpulan bahwa “faktor kebiasaan memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  perilaku penggunaan dompet digital”.
H 10 :  Pengaruh  Behavioral  Intention  (Y 1 )  terhadap  Use Behavior (Y 2 ) Berdasarkan  pada  tabel  VII,  jalur  H10 ditolak karena mempunyai  nilai path  coefficient (0.113),  dan  nilai  t-statistik (1,077<1.96). Hasil pengujian hipotesis ini tidak menunjukkan dukungan  terhadap  teori  [21] yang  menyebutkan  bahwa “ behavioral  intention memiliki  pengaruh  langsung  terhadap usage behavior ”. Temuan ini mengindikasikan pengguna yang memiliki  minat  untuk  menggunakan  ShopeePay  belum  tentu akan  memengaruhi  perilaku  penggunaan  fitur  ShopeePay  di masa  depan.  Penelitian  [34]  memiliki  temuan  serupa  bahwa faktor behavioral  intention tidak  memberikan  dampak  yang signifikan  terhadap  perilaku  penggunaan  untuk  mengadopsi sistem.

## V. KESIMPULAN
Mengetahui  penerimaan  dan  juga  penggunaan  dari  fitur ShopeePay yang diukur melalui 7 variabel pada model UTAUT 2  merupakan  tujuan  dalam  penelitian  ini.  Adapun  hasil penelitian ini memiliki kesimpulan sebagai berikut:
1. Faktor Performance  expectancy memiliki  pengaruh  yang positif  namun  tidak  signifikan  terhadap  minat  penggunaan layanan dompet digital ShopeePay.
2. Faktor effort expectancy tidak  menunjukkan hubungan yang positif  dan  signifikan  terhadap  minat  penggunaan  layanan dompet digital ShopeePay.
3. Faktor social  influence memberikan  pengaruh  yang  positif dan  signifikan  terhadap  minat  penggunaan  fitur  layanan ShopeePay.
4. Faktor facilitating conditions memiliki pengaruh yang positif namun tidak signifikan terhadap  minat penggunaan  layanan dompet digital ShopeePay.
5. Faktor facilitating conditions memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap perilaku penggunaan layanan dompet digital ShopeePay.
6. Faktor hedonic  motivation memberikan  pengaruh  yang positif  namun  tidak  signifikan  terhadap  minat  penggunaan layanan dompet digital ShopeePay.
7. Faktor price  value memberikan  pengaruh  yang  positif  dan signifikan terhadap minat penggunaan layanan dompet digital ShopeePay.
8. Faktor habit memberikan  pengaruh  yang  positif  dan signifikan terhadap minat penggunaan layanan dompet digital ShopeePay.
9. Faktor habit memberikan  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  terhadap  perilaku  penggunaan  layanan  dompet digital ShopeePay.
10. Faktor behavioral  intention memiliki  pengaruh  yang  positif namun  tidak  signifikan  terhadap  perilaku  penggunaan layanan dompet digital ShopeePay.
Penelitian  ini  jauh  dari  kesempurnaan,  namun  diharapkan dapat memberikan informasi mengenai faktor-faktor yang dapat memengaruhi  minat  dan  perilaku  penggunaan  teknologi  yang diukur melalui pengadopsian faktor-faktor pada model UTAUT 2.  Pada  penelitian  selanjutnya  yang  sejalan  dengan  topik penelitian  ini  diharapkan  dapat  menambahkan  variabel  lain seperti perceived  of  risk,  perceived  ease  of  use,  perceived  of usefulness, self-efficacy, dan variabel  lainnya ke  dalam  model untuk  lebih  memperluas  pengukuran  pada  penerimaan  dan penggunaan  teknologi.  Peneliti  juga  dapat  mengikutsertakan variabel moderasi UTAUT 2 yaitu age, gender, dan experience.
Selain  itu,  bagi  perusahaan  yaitu  pihak  Shopee  dapat meningkatkan performance  expectancy melalui  percepatan proses  layanan  untuk  setiap  masalah  transfer  dan  pengisian saldo pada fitur ShopeePay agar pengguna merasa bahwa fitur ini sangat berguna dalam memudahkan proses transaksi. Serta pengoptimalan pelayanan agar dapat memberikan pengalaman yang menyenangkan saat menggunakan fitur ShopeePay. Selain itu promosi , cashback, iklan , dan merchant memiliki pengaruh yang  baik  dalam  meningkatkan  minat  pengguna  untuk menggunakan ShopeePay. Hal lainnya yaitu beban biaya  yang dibebankan kepada pengguna ShopeepPay seperti biaya admin saat top-up dan transfer dinilai sudah tepat untuk menarik minat penggunaan fitur.

## R EFERENCES
[1] N. K. R. D. Putri and I. M. S. Suardikha, “Penerapan Model UTAUT 2 Untuk  Menjelaskan  Niat  Dan  Perilaku  Penggunaan  E-Money  di  Kota Denpasar,” E-Jurnal Akunt. , vol. 30, no. 2, pp. 540–555, 2020.
[2] Maria  Elena,  “BI  Catat  Nilai  Transaksi  E-commerce  Tembus  Rp  401
Triliun pada 2021,” Jan. 27, 2022.
https://ekonomi.bisnis.com/read/20220127/9/1494047/bi-catat-nilai- transaksi-e-commerce-tembus-rp401-triliun-pada-2021  (accessed  Nov. 05, 2022).
[3] Dimas  Jarot  Bayu,  “Belanja  di  E-Commerce,  Masyarakat  Lebih  Suka Pakai Dompet Digital,” Jun. 09, 2021.
[4] Bank  Indonesia,  “Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  18/40/PBI/2016 tentang Penyelenggaraan Pemrosesan Transaksi Pembayaran,” 2016.
[5]
Fintech.id, “PT Airpay International Indonesia,” 2020. https://fintech.id/id/member/detail/217 (accessed Nov. 09, 2022).
[6] Shopeepay,  “ShopeePay  |  Metode  Pembayaran  #1  Belanja  Online,” 2021. https://shopeepay.co.id/ (accessed Nov. 04, 2022).
[7] Luthfa,  “Mengintip  Tren  E-wallet  di  Indonesia,”  Sep.  19,  2021. https://www.oyindonesia.com/blog/mengintip-tren-e-wallet-di- indonesia (accessed Nov. 04, 2022).
[8] Dyah Hasto Palupi, “ShopeePay, E-Wallet yang Langsung Melesat dan Paling Diingat,” Dec. 29, 2021.
https://swa.co.id/swa/trends/marketing/shopeepay-e-wallet-yang- langsung-melesat-dan-paling-diingat (accessed Nov. 04, 2022).
[9] Muhammad  Afrizal,  “Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Penggunaan Digital Payment saat Pandemi Covid-19 (Studi Kasus pada Pengguna ShopeePay di Kota Makassar),” 2022.
[10]  Rully  R.  Ramli,  “Ini  5  Dompet  Digital  yang  Paling  Banyak  Dipakai Warga RI, Siapa Juaranya? ,” Kompas.com , 2022.
[11]  L. L. Hafifah, N. W. Utami, and I. G. A. P. Dwi Putri, “Analisis Faktor yang  Mempengaruhi  Behavioral  Intention  dan  User  Behavior  pada Fintech ShopeePay Menggunakan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT),” J. Akunt. Bisnis , vol. 15, no. 2, Aug. 2022, doi: 10.30813/jab.v15i2.3574.
[12]  V. Venkatesh, J. Y.  L.  Thong, and X. Xu, “Consumer Acceptance and Use  of  Information  Technology :  Extending  the  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology,” MIS Q. ,  vol. 36, no. 1,  pp. 157– 178, 2012.
[13]  D. Oktafani and K. Sisilia, “Analisis Penerapan Model Unified Theory of  Acceptance  and  Use  of  Technology2  (UTAUT2)  pada  Adopsi Penggunaan Dompet Digital OVO Dayeuh Kolot Bandung (Studi Kasus Pada Generasi Z Sebagai Pengguna OVO),” 2020, [Online]. Available: https://www.ovo.id/about,
[14]  R. Aguswidya  Utami  and  Irwansyah,  “Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Penggunaan  Aplikasi  E-Wallet  Dana  Di  Kota Samarinda,” 2022.
[15]  M.  F.  Bhaskara,  “Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Penerimaan  Pengguna  Dompet  Elektronik  Dana  Menggunakan Pendekatan  Unified  Theory  Of  Acceptance  and  Use  of  Technology (UTAUT2) di Kabupaten Tangerang,” 2022.
[16]  M. T. Hidayat, Q. Aini, and E. Fetrina, “Penerimaan Pengguna E-Wallet Menggunakan  UTAUT  2  (Studi  Kasus)  (User  Acceptance  of  E-Wallet Using UTAUT 2-A Case Study),” 2020.
[17]  D.  R.  Sabarkhah,  “Pengukuran  Tingkat  Penerimaan  Dan  Penggunaan Teknologi Uang Elektronik di Tangerang Selatan dengan Menggunakan Model Utaut 2,” Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, 2018.
[18]  R. A. Utami, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Pelaku UMKM Menggunakan E-Commerce (Studi Kasus Pada Aplikasi Pesan Bungkus di Kota Samarinda),” Universitas Mulawarman, 2018.
[19]  D.  Dermawan  and  K.  N.  Fauzi, Sistem  Informasi  Manajemen ,  3rd  ed. Bandung: Remaja Rosdakarya, 2013.
[20]  A.  Setyorini  and  W.  Meiranto,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang Memengaruhi  Penerimaan  dan  Penggunaan  Sistem  Informasi Manajemen Daerah (SIMDA) dengan Menggunakan Model UTAUT 2 (Studi  Empiris  pada  Pengguna  Sistem  Informasi  manajemen  Daerah (SIMDA) di Kota Salatiga),” Diponegoro J. Account. , vol. 10, no. 1, pp.
1–15, 2021, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/accounting/article/view/30182 [21]  V. Venkatesh, “User Acceptance of Information Technology : Toward a Unified View,”
vol. 27, no. 3, 2003, doi: 10.1201/9780849375477.ch230.
[22]  M. Candra Tri Wirasmini and A. Wahyuni, “Pengaruh Faktor Ekspektasi Kinerja,  Nilai  Harga,  Motivasi  Hedonis  dan  Sosial  Terhadap  Minat Masyarakat Kabupaten Buleleng dalam Penggunaan Mobile Banking,” 2021.
[23]  M. Indah and H. Agustin, “Penerapan Model Utaut (Unified Theory Of Acceptance  And  Use  Of  Technology)  Untuk  Memahami  Niat  dan Perilaku Aktual Pengguna Go-Pay di Kota Padang,” J. Eksplor. Akunt. , vol.
1, no.
4, 2019, [Online]. Available: http://jea.ppj.unp.ac.id/index.php/jea/issue/view/16
[24]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Penerbit Alfabeta, 2019.
[25]  Winduwiratsoko,  “Analisis  Penerapan  Model  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology,” 2018.
[26]  I.  Ghozali  and  H.  Latan, Partial  Least  Squares :  Konsep,  Teknik  dan
Submitted : January 23, 2023, Revised : Maret 17, 2023, Accepted : April 23, 2023, Published : July 1, 2023
Aplikasi  Menggunakan  Program  SmartPLS  3.0 ,  2nd  ed.  Semarang: Badan Penerbit Undip, 2015.
[27]  W.  Abdillah  and  J.  Hartono, Partial  Least  Square  (PLS)  Alternatif Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dalam  Penelitian  Bisnis . Yogyakarta: Penerbit Andi , 2015.
[28]  N.  R.  Furadantin,  “Analisis  Data  Menggunakan  Aplikasi  SMARTPLS V.3.2.7,” 2015.
[29]  R.  Mayanti,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Penerimaan  User Terhadap  Penerapan  Quick  Response  Indonesia  Standard  Sebagai Teknologi Pembayaran Pada Dompet Digital,” J. Ilm. Ekon. Bisnis , vol.
25, no. 2, pp. 123–135, 2020, doi: 10.35760/eb.2020.v25i2.2413.
[30]  J.  Henseler,  C.  M.  Ringle,  and  M.  Sarstedt,  “A  New  Criterion  for Assessing Discriminant Validity in Variance-based Structural  Equation Modeling,” J.  Acad.  Mark.  Sci. ,  vol.  43,  pp.  115–135,  2015,  doi: 10.1007/s11747-014-0403-8.
[31]  D.  Septia  Pratiwi  and  I.  Kadek  Dwi  Nuryana,  “Analisis  Tingkat Penerimaan  dan  Kepercayaan  Pengguna  Teknologi Terhadap Penggunaan Dompet Digital DANA,” JEISBI , vol. 02, p. 2021.
[32]  J.  A.  Charisma,  “Analisis  Minat  dan  Perilaku  Pengguna  E-Wallet: Perluasan  Utaut  2  dengan  Budaya  Sebagai  Moderasi  (Studi  Pada Mahasiswa Di Kota Malang),” Malang, 2020.
[33]  N.  N.  Hamzah,  “Economics  and  Digital  Business  Review  Analisis Penerapan Model UTAUT2 pada Adopsi Gopay di Kota Bandung,” vol. 3, pp. 220–238, 2022.
[34]  A.  Nur,  S.  Fatihanisya,  and  S.  D.  Purnamasari,  “Penerapan  Model Unified  Theory  of  Acceptence  And  Use  of  Technology  2  Terhadap Perilaku Pelanggan e-Commerce Shopee Indonesia Di Kota Palembang,” J.  Inf.  Syst.  Informatics ,  vol.  3,  no.  2,  2021,  [Online].  Available: http://journal-isi.org/index.php/isi