## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 587-600 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Analysis of Factors Determining E-Wallet Adoption in West Papua: Extended UTAUT 2 and Perceived Risk

## Analisis Faktor-faktor Penentu Adopsi E-Wallet di Papua Barat: Extended UTAUT 2 dan Perceived Risk
Agnes Dwi Oktavia 1* , Dedi I. Inan 2 , Rully Novie Wurarah 3 , Obadja A. Fenetiruma 4
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Papua, Indonesia
3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Papua, Indonesia
4 Jurusan Sosial Ekonomi Pertanian, Universitas Papua, Indonesia
E-Mail: 1 agnesdwioktavia201965043@gmail.com, 2 d.inan@unipa.ac.id,
3 r.wurarah@unipa.ac.id, 4 o.fenetiruma@unipa.ac.id
Received Dec 11th 2023; Revised Feb 03rd 2024; Accepted Mar 10th 2024 Corresponding Author: Agnes Dwi Oktavia

## Abstract
E-Wallet is an electronic service used as a storage space for payment instrument data. LinkAja serves as a case study in this research. The purpose of this study is to identify and understand the factors influencing individuals to adopt the use of LinkAja E-Wallet in West Papua Province using the UTAUT 2 model, risk perception, and control variables measured through SEM-PLS. Questionnaires were distributed online to the residents of West Papua. A total of 310 respondents who have used and are definite users of the LinkAja E-Wallet application were obtained during the questionnaire distribution over one month. From the research results, the relationship between risk perception and behavioral intention was rejected, indicating  that  risk  perception  does  not  influence  the  intention  to  adopt  LinkAja  E-Wallet  in  West  Papua.  There  is  a relationship between benefits, ease of use, and social influence on behavioral intention, as well as a relationship between facilitating conditions, risk perception, and behavioral intention towards usage intention, which were accepted. Thus, these variables' relationships become factors influencing users' intention to use the LinkAja E-Wallet application in West Papua.
Keyword: E-Wallet, LinkAja, Perceived Risk, SEM-PLS, UTAUT 2

## Abstrak
E-Wallet merupakan layanan elektronik yang digunakan sebagai tempat penyimpanan data instrumen pembayaran. LinkAja sebagai studi kasus dalam penelitian ini. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui serta memahami faktor – faktor yang mempengaruhi seseorang untuk mengadopsi penggunaan E-Wallet LinkAja di Provinsi Papua Barat menggunakan model UTAUT 2, persepsi risiko dan control variable yang diukur melalui SEM-PLS. Kuesioner disebar secara online kepada masyarakat Papua Barat. Sebanyak 310 responden yang pernah menggunakan dan pengguna pasti dari aplikasi E-Wallet LinkAja diperoleh dalam penyebaran kuesioner selama satu bulan. Dari hasil penelitian, hubungan antara persepsi risiko dan niat perilaku ditolak, maka persepsi risiko tidak menjadi faktor yang mempengaruhi niat adopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat. Adanya hubungan antara keuntungan , kemudahan, dan pengaruh sosial terhadap niat perilaku serta hubungan antara kondisi yang memfasilitasi, persepsi risiko, dan niat perilaku terhadap niat penggunaan diterima. Maka hubungan variabel  tersebut  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  pengguna  memiliki  niat  untuk  menggunakan  aplikasi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
Kata Kunci: E-Wallet, LinkAja, Perceived Risk, SEM-PLS, UTAUT 2

## 1. PENDAHULUAN
Mengacu  pada  Peraturan  Bank  Indonesia  No.  18/40/PBI/2016  tentang  Penyelenggaraan  Pemrosesan Transaksi Pembayaran, E-Wallet merupakan salah satu bagian dari layanan elektronik yang digunakan sebagai tempat  penyimpanan  data  instrumen  pembayaran  diantaranya  alat  pembayaran  dompet  digital. E-Wallet menjadi wadah perangkat lunak untuk melakukan penyimpanan uang secara digital, pembayaran digital, dan berbagai  jenis  transaksi  tanpa  menggunakan  uang  tunai. E-Wallet digunakan  sebagai  pembayaran  melalui
media  komputer  atau smartphone. Saat  ini E-Wallet telah  menggantikan  tempat  dompet  fisik  dengan kegunaanya  yang  diintegrasikan  di  dalam  perangkat  digital.  Produk E-Wallet meningkat  pesat  dengan dorongan dari penggunaan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dengan tujuan untuk meningkatkan perkembangan ekonomi yang berada di Indonesia.
Potensi  perkembangan  aplikasi E-Wallet telah  diprekdisikan  akan  semakin  meningkat  sesuai  dengan bonus demografi Indonesia  pada  tahun 2030  dimana penduduk  dengan  usia  produktif  akan  lebih  besar  dari pada saat ini [1]. Pada data statistika tahun 2019 telah menunjukkan bahwa pengguna internet di Indonesia pada tahun 2018 sebanyak 95,2 juta, telah tumbuh 13% dari tahun 2017 yang sebanyak 84 juta jiwa. Kemudian pada tahun selanjutnya pengguna internet yang ada di Indonesia akan semakin meningkat dengan rata  – rata pertumbuhan sebesar 10,2% pada periode 2018- 2023. Pada tahun 2019 jumlah pengguna internet di Indonesia diproyeksikan  tumbuh  sebanyak  12,6%  dibanding  pada  tahun  2018,  yaitu  menjadi  107,2  juta  pengguna. Berdasarkan data yang telah dijelaskan, maka lebih dari setengah jumlah penduduk Indonesia sudah mengenal dan menggunakan Internet [2].
Studi kasus penelitian ini berfokus pada salah satu aplikasi dompet digital yaitu LinkAja di Papua Barat. E-Wallet yang  terletak  didalam  aplikasi  LinkAja  mempunyai  fungsi  sah  yang  digunakan  sebagai  alat pembayaran. Pada aplikasi ini memiliki Cash in Cash Out (CICO) dimana untuk mengisi saldo (Top Up) dan menarik uang tunai dapat dilakukan di ATM ataupun Minimarket . Saldo yang berada dalam aplikasi LinkAja pengguna dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan sesuai dengan keinginan mereka.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  model Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2 (UTAUT 2) dimana telah dikembangkan oleh DeLone dan McLean dalam penelitian yaitu UTAUT 2 adalah model  penerimaan  Teknologi  Informasi  (TI)  terbaru  yang  fokus  pada  konteks  konsumen  sehingga  peneliti menggunakan  model  ini  dalam  penelitian  [3].  Model  ini  sering  diadopsi  sebagai penguji  factor  penerimaan pengguna  terhadap  suatu  Teknologi  Informasi  (TI)    khususnya  dalam  sebuah  organisasi  [4].  Pada  teori  ini mengemukakan  bahwa  terdapat  empat  konstruk  utama,  yaitu: performance  expectancy (ekspektasi  kinerja), effort expectancy ( ekspektasi usaha), social influence (pengaruh sosial), dan facilitating conditions (kondisi pendukung)  yang  mempengaruhi Behavioral  Intention (niat  perilaku)  menjadi  lebih  tinggi  dan  kemudian mengarah pada Use Behavior (perilaku penggunaan). Peneliti juga mengintegrasikan model UTAUT 2 dengan variabel yaitu Persepsi Risiko ( Perceived Risk ) dan menambah control variable berupa age (usia) dan gender (jenis kelamin).
Ada  banyak  model  adopsi  Teknologi  Informasi  (TI)  yang  telah  dikembangkan  oleh  para  peneliti, contohnya: Technology  Acceptance  Model  ( TAM) ,  Theory  of  Reasoned  Action (TRA), Theory  of  Planned Behavior (TPB), dan UTAUT 2. Peneliti lebih memilih menggunakan model UTAUT 2 dari pada model yang lain karena sangat cocok digunakan dalam penelitian ini sebagai pengukur seberapa besar minat masyarakat untuk  menggunakan  aplikasi  dompet  digital  LinkAja  di  Papua  Barat.  Model  UTAUT  2  memiliki  kekuatan penjelas yang baik dalam memprediksi minat individu untuk mengadopsi teknologi dan merekomendasikan teknologi tersebut [5]. Penambahan Perceived Risk sebagai variabel eksternal dimanfaatkan untuk mengetahui persepsi pengguna tentang kebimbangan dan peluang dampak buruk yang tidak diinginkan dari layanan dompet digital LinkAja di Papua Barat. Risiko sebagai suatu persepsi- persepsi pelanggan tentang ketidakpastian dan konsekuensi – konsekuensi tidak diinginkan dalam melakukan suatu kegiatan [6].
Risiko  yang  dikhawatirkan  oleh  pengguna  menjadi  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  minat seseorang dalam menggunakan E-Wallet . Pencurian data pribadi menjadi suatu risiko dalam penggunaan E- Wallet .  Model  pembayaran  dengan  menggunakan Quick  Response  Code  pada  E-Wallet (QR Code )  ini menyimpan  potensi  masalah  ( fraud )  dan  telah  menuai  sorotan  dari  Bank  Indonesia  (BI)  [7].  Hal  tersebut dikarenakan  kode  QR  yang  bersifat  statis  atau  bisa  ditempel  di  manapun  sehingga  memungkinkan  adanya pencurian data pengguna seperti Personal Identification Number (PIN) hingga pencurian uang milik pengguna tersebut. Risiko lainnya terkait dengan tidak adanya autentifikasi lewat aplikasi sehingga pembeli dapat saja berpura  -  pura  sudah  membayar  atau  penjual  yang  mengaku  sudah  mengirim  barangnya. Perceived  Risk merupakan penaksiran subyektif mengenai probabilitas tipe yang menspesifikkan kecelakaan yang terjadi dan bagaimana kekhawatiran akan konsekuensi yang ditimbulkan [8]. Perceived Risk memiliki peranan yang kuat untuk mengurangi minat konsumen untuk mengambil bagian dari transaksi elektronik sehingga Perceived Risk dimungkinkan  akan  berpengaruh  negatif  pada  minat  konsumen  dalam  menggunakan  produk  teknologi informasi [9].
Perceived  Risk merupakan  suatu  persepsi  -  persepsi  tentang  ketidakpastian  dan  konsekuensi  - konsekuensi  yang  tidak  diinginkan  dari  menggunakan  produk  atau  layanan [10].  Berdasarkan penjelasan di atas maka secara singkat Perceived Risk merupakan kepercayaan akan ketidakpastian dan konsekuensi yang tidak  diinginkan  oleh  pengguna  dalam  bertransaksi  menggunakan  layanan.  Indikator Perceived  Risk yang digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  adanya  risiko  tertentu,  mengalami  kerugian,  dan  pemikiran  bahwa berisiko [11]. Perceived Risk berpengaruh positif terhadap minat menggunakan e-money [12]. Perceived Risk berpengaruh negatif pada minat menggunakan e-money [13]. Perceived Risk berpengaruh negatif pada minat menggunakan  uang  elektronik.  Kondisi  yang  terdapat  unsur  ketidakpastian  secara  otomatis  mengandung
risiko[9]. Dalam kondisi yang berisiko diperlukan adanya kepercayaan agar pihak yang terlibat bersedia untuk mengambil tindakan [14].
Perceived  Risk yang  dihasilkan  dari  beberapa  faktor,  yaitu  faktor  keamanan  dalam  lingkungan e- commerce seperti  risiko  finansial,  risiko  psikologis,  dan  risiko  fisik  [15].  Dengan  kata  lain Perceived  Risk merupakan penilaian terhadap situasi yang berisiko, yang sangat tergantung pada karakteristik psikologis dan karakteristik  situasi.  Tingkat  risiko  yang  dirasakan  pelanggan  tergantung  pada  pengetahuan,  pengalaman sebelumnya dan tingkat risiko yang dirasakan atau diderita oleh pelanggan [16]. Perceived Risk dapat diukur dengan menggunakan dimensi, yaitu aspek kesehatan, kinerja, psikologis, dan aspek finansial. Hasil penelitian mereka menyatakan bahwa terdapat hubungan negatif antara Perceived Risk terhadap loyalitas konsumen. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor – faktor yang berpengaruh dalam adopsi E- Wallet LinkAja di Papua Barat dengan menggunakan model UTAUT 2  dan Perceived  Risk. Adopsi  ini  didukung  oleh  adanya  peningkatan  yang  signifikan  dalam  penggunaan berbagai macam jenis E-Wallet . Sehingga tidak heran lagi jika gagasan mengadopsi E-Wallet LinkAja juga meningkat. Pentingnya seseorang mengadopsi E-Wallet dikarenakan selain terdapat fitur – fitur yang sesuai dengan kebutuhan, E-Wallet juga memiliki manfaat yang sangat mirip dengan dompet yaitu menyimpan uang dalam  bentuk  digital  dimana user dapat  meletakkan  uang digital dalam  aplikasi  ini.  Penggunaan E-Wallet memiliki  pengaruh  yang  cukup  besar  terhadap  suatu  kebiasaan  seseorang.  Dengan  menggunakan E-Wallet seseorang  tidak  perlu  lagi  membawa  uang cash kemanapun  dan  dapat  melakukan  transaksi  dengan  lebih mudah, cepat dan tepat.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan  kuantitatif.  Pendekatan  kuantitatif  digunakan dalam  usulan  penelitian,  proses,  hipotesis,  pengumpulan  data,  analisis  data,  dan  kesimpulan  data  sampai dengan  penulisannya  yang  menggunakan  aspek  pengukuran,  perhitungan,  rumus,  dan  kepastian  data.  Pada pendekatan  kuantitatif  dilakukan  pengukuran  dalam  bentuk  angka  dan  perhitungan  statistik  yang dilibatkan dalam penelitian untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan [17]. Dalam penelitian ini dilakukan dengan mempergunakan pendekatan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2) , suatu model yang  dibangun  untuk  menjelaskan  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan  sebuah  Teknologi Informasi (TI) [18].
Gambar 1. Kerangla Pemikiran

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Model Pengukuran (Outer Model)
Evaluasi model pengukuran merupakan langkah evaluasi pertama dalam siklus analisis data, sebelum dilanjutkan dengan  evaluasi model  struktural  ( inner  model ).  Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  terhadap model pengukuran ( outer model ) dengan uji validitas dan uji reliabilitas. Uji validitas terdiri dari convergent validity dan discriminant validity . Uji validitas merupakan kondisi yang menggambarkan tingkatan instrumen atau mengukur apa yang akan diukur. Hasil dari suatu penelitian dianggap valid jika terdapat kesamaan antara data-data yang telah diperoleh dari informasi yang sebenarnya terjadi pada objek yang diteliti [19]. Selanjutnya untuk  uji  reliabilitas  dalam  penelitian  ini  dinyatakan  dalam  perhitungan  nilai composite  reliability dan Cronbach  alpha .  Uji  reliabilitas  merupakan  alat  yang  tepat  yang  dianggap  dapat  digunakan  sebagai  alat pengumpulan data karena keunggulan alat tersebut [19]. Dibawah ini merupakan hasil dari pengujian model pengukuran.

## 3.1.1  Uji Convergent Validity
Tujuan  dari Convergent  validity adalah  untuk  menentukan  validitas  dari  setiap  hubungan  antara konstruk dan variabel latennya. Convergent validity merujuk pada prinsip bahwa pengukur ( manifest variable ) harus  berkorelasi  kuat.  Uji Convergent  validity dapat  dievaluasi  dengan  dua  langkah  yaitu  melihat loading factor ( outer loadings ) dan average variance extracted (AVE). 1. Uji Loading Factor
Loading factor digunakan untuk menunjukkan korelasi antara indikator dengan variabel laten. Indikator dinyatakan valid jika nilai loading factor nya lebih dari 0,70 pada konstruk yang telah dituju [20]. Hasil dari loading factor pada penelitian ini telah ditampilkan dalam tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Uji Loading Factor BI EE FC PE PR SI UB BI1 0.822 BI2 0.769 BI3 0.808 EE1 0.728 EE2 0.763 EE3 0.806 EE4 0.825 FC1 0.784 FC2 0.764 FC3 0.713 FC4 0.628 PE1 0.880 PE2 0.776 PE3 0.800 PR1 0.892 PR2 0.887 PR3 0.896 SI1 0.900 SI2 0.889 SI3 0.876 SI4 0.842 UB1 0.813 UB2 0.811 UB3 0.760 UB4 0.870
Dari  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  didalam loading  factor terdapat  satu  indikator  tidak  valid dikarenakan memiliki nilai loading factor di bawah 0,70 yaitu indikator FC4. Selanjutnya dilakukan perbaikan  terhadap  indikator  yang  tidak  valid  karena  adanya  ketidak  cocokan  antara  indikator  FC4 terhadap  variabel  FC  dengan  cara  menghapus  indikator  tersebut  dari  model  dan  dilakukan  uji  ulang validitas loading factor . Pada tabel 2 dibawah ini merupakan tabel pengujian ulang loading factor yang telah dihapus indikator FC4:
Tabel 2. Hasil Uji Loading Factor Setelah Perbaikan BI EE FC PE PR SI UB BI1 0.831 BI2 0.744 BI3 0.832 EE1 0.762 EE2 0.770 EE3 0.801 EE4 0.821 FC1 0.815 FC2 0.792 FC3 0.775 PE1 0.882 PE2 0.735 PE3 0.774 PR1 0.892 PR2 0.880 PR3 0.876 SI1 0.878
BI EE FC PE PR SI UB SI2 0.904 SI3 0.875 SI4 0.826 UB1 0.799 UB2 0.803 UB3 0.791 UB4 0.840
2. Uji convergent validity
Pada  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  pengujian convergent  validity yang  dilakukan  untuk mengetahui nilai rata – rata dari average variance extracted (AVE). AVE digunakan untuk mengukur banyaknya  varians  yang  dapat  ditangkap  oleh  konstruknya  dibandingkan  dengan  varians  yang ditimbulkan oleh kesalahan dalam pengukuran. Variabel dapat dikatakan valid jika nilai AVE- nya lebih besar dari 0,50 [20]. Nilai AVE dalam penelitian ini telah ditampilkan dalam bentuk tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji AVE
Aver age variance extracted (AVE) BI 0.646 EE 0.622 FC 0.631 PE 0.639 PR 0.779 SI 0.759 UB 0.654
Pada tabel 3 telah diketahui bahwa AVE memiliki nilai yang sudah lebih dari 0,50 di setiap variabelnya maka dapat dikatakan valid dan telah memenuhi syarat sehingga dapat melakukan pengujian berikutnya.

## 3.1.2  Uji Discriminant Validity
Pada uji discriminant validity disini menggunakan uji cross loading dan uji fornell larcker criterion . 1. Uji cross loading
Uji cross  loading menunjukkan  keakuratan  indikator  yang  akan  diketahui  dari  hasil  uji.  Indikator dikatakan valid jika nilai cross loading lebih besar dari konstruk lainnya [21]. Valid yang dimaksudkan dalam uji yang dilakukan adalah indikator yang digunakan sudah baik dimana nilai cross loading setiap indikator  dibandingkan  dengan  indikator  lain  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi,  sehingga  dapat menunjukkan bahwa item tersebut valid. Untuk menguji discriminant validity dengan indikator reflektif adalah dengan melihat nilai cross loading pada semua variabel harus lebih dari 0,70. Berikut hasil uji cross loading yang telah disajikan ke dalam tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Discriminant validity (Cross loading)
BI EE FC PE PR SI UB BI1 0.831 0.511 0.511 0.559 0.281 0.509 0.580 BI2 0.744 0.513 0.492 0.545 0.374 0.534 0.621 BI3 0.832 0.650 0.649 0.609 0.277 0.385 0.678 EE1 0.546 0.762 0.581 0.508 0.194 0.173 0.557 EE2 0.467 0.770 0.624 0.534 0.170 0.127 0.579 EE3 0.541 0.801 0.663 0.595 0.214 0.247 0.591 EE4 0.629 0.821 0.669 0.628 0.291 0.365 0.654 FC1 0.531 0.640 0.815 0.532 0.208 0.291 0.591 FC2 0.585 0.660 0.792 0.547 0.218 0.277 0.601 FC3 0.525 0.618 0.775 0.508 0.253 0.200 0.636 PE1 0.638 0.529 0.518 0.882 0.406 0.554 0.569 PE2 0.491 0.487 0.420 0.735 0.284 0.487 0.393 PE3 0.570 0.715 0.653 0.774 0.265 0.227 0.598 PR1 0.332 0.222 0.242 0.354 0.892 0.529 0.341 PR2 0.385 0.276 0.238 0.357 0.880 0.510 0.373 PR3 0.300 0.242 0.280 0.356 0.876 0.471 0.342 SI1 0.502 0.195 0.235 0.451 0.538 0.878 0.322 SI2 0.524 0.284 0.292 0.457 0.503 0.904 0.364 SI3 0.492 0.225 0.255 0.452 0.519 0.875 0.345 SI4 0.533 0.333 0.332 0.480 0.432 0.826 0.423 UB1 0.602 0.548 0.562 0.489 0.338 0.372 0.799 UB2 0.657 0.681 0.704 0.573 0.294 0.282 0.803
BI EE FC PE PR SI UB UB3 0.609 0.573 0.578 0.480 0.323 0.336 0.791 UB4 0.659 0.635 0.629 0.575 0.343 0.370 0.840
Setelah  melakukan  uji discriminant  validity dengan  uji cross  loading dapat  dilihat  hasilnya menunjukkan bahwa pada kolom Effort expectancy (EE) terdapat indikator variabel yang juga memiliki nilai cross loading > 0,70 yaitu indikator variabel performance expectancy 3 (PE3) yang diberi tanda kuning  pada  kolom,  sehingga  dari  hal  ini  dapat  diketahui  pernyataan  –  pernyataan  pada  indikator variabel PE3 juga merefleksikan pernyataan yang mirip dengan variabel EE. Walaupun demikian tetapi item  indikator  PE3  memiliki  nilai  yang  korelasinya  lebih  tinggi  dengan  variabel  PE  dibandingkan korelasi item indikator PE3 terhadap variabel EE sehingga dapat diketahui bahwa variabel PE membagi variansnya lebih kuat terhadap item pengukurannya. Maka discriminant validity untuk variabel EE dan PE terpenuhi.
Selanjutnya pada kolom facilitating condition (FC) juga terdapat indikator variabel lain yang memiliki nilai cross  loading >  0,7  yaitu use  behavior 2  (UB2)  yang  diberi  tanda  kuning  pada  kolom,  hal  ini menjelaskan  bahwa  indikator  variabel  UB2  merefleksikan  pernyataan  yang  mirip  dengan  indikator variabel FC. Walaupun demikian tetapi item indikator UB2 memiliki nilai yang korelasinya lebih tinggi dengan  variabel  UB  dibandingkan korelasi  item  indikator UB2  terhadap variabel  FC  sehingga  dapat diketahui  bahwa  variabel  UB  membagi  variansnya  lebih  kuat  terhadap  item  pengukurannya.  Maka discriminant validity untuk variabel FC dan UB terpenuhi.
Sedangkan kolom dengan warna hijau pada setiap variabel menjelaskan nilai outer loading di setiap konstruk variabelnya sudah memenuhi syarat yaitu memiliki nilai yang lebih besar dari 0,70 dan lebih besar dari variabel lainnya.
2. Uji fornell-larcker
Tahap  uji  berikutnya  adalah  melakukan  uji  dengan fornell-larcker  criterion yang  menjadi  metode tradisional  dan  digunakan  dengan  cara  membandingkan  nilai  akar  kuadrat  dari Average  Variance Extracted (AVE) setiap konstruk dengan korelasi antar konstruk lain [22]. Apabila nilai akar kuadrat AVE  pada  setiap  konstruk  lebih  besar  dari  pada  nilai  korelasi  antar  konstruk  dengan  konstruk  yang lainnya dalam model, maka dapat diketahui bahwa model tersebut memiliki nilai validitas diskriminan yang baik [23]. Berikut tabel uji fornell larcker criterion.
Tabel 5. Hasil Uji Discriminant validity (Fornell-larcker Criterion)
BI EE FC PE PR SI UB BI 0.804 EE 0.698 0.789 FC 0.689 0.805 0.794 PE 0.713 0.721 0.666 0.799 PR 0.387 0.281 0.286 0.403 0.883 SI 0.590 0.299 0.321 0.529 0.571 0.871 UB 0.783 0.757 0.768 0.657 0.400 0.419 0.809
Dari tabel 4 dapat diketahui bahwa nilai akar kuadrat AVE pada kolom Effort expectancy (EE) yang diberi warna merah pada kolom memiliki nilai konstruk yang lebih kecil dari pada nilai konstruk yang lain yaitu Facilitating condition (FC) yang diberi warna kuning pada kolom. Maka dari itu dilakukan perbaikan  pada  data  setelah melakukan  perbandingan rata  –  rata.  Pada  tabel  dibawah  ini  merupakan hasil uji setelah data diperbaiki, ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Discriminant validity (Fornell-larcker Criterion) Setelah Diperbaiki BI EE FC PE PR SI UB BI 0.785 EE 0.685 0.708 FC 0.679 0.686 0.747 PE 0.694 0.656 0.594 0.784 PR 0.353 0.164 0.183 0.354 0.881 SI 0.613 0.347 0.344 0.545 0.578 0.868 UB 0.757 0.657 0.703 0.591 0.317 0.477 0.763

## 3.1.3  Uji Reliabilitas
Uji outer model terakhir yang dilakukan adalah composite reliability untuk mengukur reliabilitas dari suatu  konstruk.  Pada  uji  ini  digunakan  untuk  melihat  konsistensi  konstruk  yang  digunakan.  Jika  pada  nilai composite reliability yang dimiliki menunjukkan angka > 0,70 maka konstruk tersebut dapat dikatakan reliabel,
dan sebaliknya apabila angka menunjukkan hasil < 0,70 maka konstruk tersebut dikatakan tidak reliabel [21]. Uji reliabilitas ini diperkuat dengan Cronbach Alpha dan nilai diharapkan > 0,70 untuk semua konstruk [24]. Berikut merupakan hasil uji reliabilitas yang telah dilakukan pada penelitian yang ditunjukkan pada gambar 7.
Tabel 7. Hasil Uji Reliabilitas (Composite Reliability Cronbach’s Alpha)
Cronbach's alpha Composite reliability (rho_c) BI 0.686 0.828 EE 0.669 0.800 FC 0.604 0.791 PE 0.680 0.825 PR 0.857 0.913 SI 0.890 0.924 UB 0.761 0.848
Pada tabel  7 dapat diketahui bahwa terdapat empat variabel yang memiliki nilai cronbach’s alpha < 0,70 yaitu variabel behavior intention , effort expectancy , facilitating condition , dan performance expectancy . Akan  tetapi composite  reliability (rho_c)  memiliki  nilai  variabel  >  0,70  pada  semua  variabelnya  dan  dapat dikatakan  reliabel.  Maka  perlu  dilakukan  perbaikan  pada  data  agar  nilai  pada cronbach’s  alpha dapat memenuhi kriteria pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Uji Reliabilitas ( Composite Reliability Cronbach’s Alpha ) Setelah Diperbaiki
Cronbach's alpha Composite reliability (rho_c) BI 0.808 0.887 EE 0.775 0.855 FC 0.766 0.865 PE 0.777 0.871 PR 0.857 0.913 SI 0.890 0.924 UB 0.761 0.847
Gambar 2. Model Akhir Hasil Uji Outer Model
Pada  gambar  2.  menunjukkan  model  akhir  setelah  dilakukan  analisis outer  model .  Dapat  diketahui bahwa secara keseluruhan indikator memiliki hubungan positif terhadap masing  – masing variabel laten dan loading factor pada setiap indikator memiliki nilai > 0,50.
Pengujian yang telah dilakukan pada analisis model pengukuran ( outer model ) diperoleh bahwa hasil pengujian model pengukuran tersebut telah memenuhi standard yang ada sesuai dengan syarat pada masing – masing  tahapan  yang  ditetapkan  dalam  model  pengukuran.  Maka  dari  itu  dapat  dilanjutkan  ke  langkah berikutnya yaitu analisis model struktural ( inner model ).

## 3.2 Analisis Model Struktural (Inner Model)
Pada  model  struktural  atau inner  model digunakan  untuk  menentukan  spesifikasi  hubungan  antara konstruk dan konstruk yang lain [25]. Pada penelitian ini uji hipotesis akan dilakukan dengan cara melihat T- statistics dengan melakukan metode bootstrapping pada PLS. Bootstrapping adalah rekalkulasi dengan data sampel  yang  diciptakan  secara  acak  [24]. Inner  model atau  analisis  struktural  dari  model  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  model  struktural  kuat  dan  akurat  dengan  menggunakan  beberapa  indikator  pengukuran yaitu outer  collinearity  statistics (VIF)  dan determination  coefficient (R2)  [26].  Berikut  merupakan  hasil analisis model struktural.

## 3.2.1  Variance Inflation Factor (VIF)
Multikolinearitas  adalah  keadaan  dimana  terjadi  hubungan linear  yang  mendekati  ataupun  sempurna antara variabel independen dalam model regresi.[27] VIF pada penelitian ini digunakan sebagai kriteria untuk mendeteksi adanya multikolinearitas pada regresi linier yang melibatkan lebih dari dua variabel.[28] Konstruk yang memiliki nilai ≥ 5 dan ≤ 0.2 maka akan terlihat konstruk tersebut memiliki masalah pada kolinearitas. Berikut merupakan hasil uji multikolinearitas (inner VIF), ditunjukkan pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Uji Multikolinearitas ( Inner VIF) BI EE FC PE PR SI UB BI 1.734 EE 1.554 FC 1.565 PE 1.799 PR 1.515 1.137 SI 1.738 UB
Pada tabel 9 dapat dilihat bahwa semua variabel memiliki nilai VIF > 0,2 dan < 5 yang artinya konstruk tersebut memiliki kolinearitas yang baik terhadap BI dan UB.

## 3.2.2  Koefisien Determinan (R-Square)
Koefisien  determinan  (R- Square )  merupakan  cara  yang  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  besar pengaruh dari variabel  independen  terhadap  variabel dependen  [23].  Nilai  koefisien  determinan (R- Square ) diharapkan  antara  0  dan  1.  Nilai  R- Square 0,75  menunjukkan  bahwa  model  kuat,  nilai  0,50  menunjukkan bahwa model sedang dan nilai 0,25 menunjukkan model lemah [29]. Hasil uji koefisien determinan (R- Square ) pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Uji Koefisien Determinan (R- Square ) R-square R-square adjusted Keterangan BI 0.535 0.529 Sedang UB 0.549 0.545 Sedang
Dari  tabel  10  dapat  diketahui  bahwa  nilai  R Square untuk variabel behavior  intention adalah  0,535. Artinya  variabel performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence, dan Perceived  Risk dapat menjelaskan pengaruh terhadap variabel behavior intention sebesar 53,5 % dan memiliki kekuatan prediksi yang  sedang  terhadap behavior  intention .  Sisanya  sebesar  46,5  %  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak diteliti dalam model penelitian ini. Selanjutnya nilai R Square untuk variabel use behavioural adalah 0,549. Artinya variabel performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating condition, Perceived Risk dan behavior intention dapat menjelaskan pengaruh terhadap variabel use behavioural sebesar 54,9 % dan memiliki  kekuatan prediksi  yang  sedang  terhadap use  behavioural .  Sisanya  sebesar  45,1  %  dijelaskan  oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam model penelitian ini.

## 3.2.3  Uji Hipotesis
Uji  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  uji  hipotesis  yang  dapat dilihat  dari  signifikansi  masing  – masing pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Uji ini dilakukan dengan cara melihat nilai T-statistic dan p-value .  Jika  nilai  t-statistiknya  >  1,96  maka  hipotesis  dapat  diterima.  Pengujian  dari
tingkat  signifikansinya  adalah  5  %  atau  0,05  [30].  Berikut  merupakan  hasil  evaluasi  model  struktural  uji hipotesis pada penelitian ini, dilihat pada tabel 11.

## Tabel 11. Hasil Uji Hipotesis Semua Responden
Hipotesis Path Coefficient Original sample (O) Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/ STDEV|) P values Ketera- ngan H1 PE -> BI 0.327 0.053 6.185 0.000 Diterima H2 EE -> BI 0.232 0.055 4.187 0.000 Diterima H3 SI -> BI 0.361 0.058 6.210 0.000 Diterima H4 FC -> UB 0.393 0.048 8.239 0.000 Diterima H5 PR -> BI -0.003 0.059 0.058 0.954 Ditolak H6 PR -> UB 0.135 0.055 2.459 0.014 Diterima H7 BI -> UB 0.384 0.054 7.110 0.000 Diterima
Pada tabel 10. diatas dapat diketahui bahwa dari tujuh hipotesis ada enam hipotesis yang mempunyai nilai t-statistik lebih dari 1,96 dan p- value kurang dari 0,05 maka hipotesis dapat diterima. Sementara pada satu hipotesis lainnya tidak mencapai target kriteria yang telah ditetapkan maka hipotesis tersebut ditolak.
Selanjutnya adalah uji hipotesis dengan menambah dua control variabel yaitu age dan gender. Berikut hasil uji hipotesis dengan penambahan tiga kategori control variable age yaitu usia 17  – 25 tahun, 26 – 34 tahun dan > 35 tahun ditunjukkan pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil Uji Hipotesis Dengan Control variable age Hipotesis Path Coefficient Original sample (O) Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/ STDEV|) P values Ketera ngan (Semua Responden Keteran gan Usia 17-25 Tahun Keterang an Usia 26-34 Tahun Keterang an Usia > 35 Tahun H1 PE -> BI 0.327 0.053 6.185 0.000 Diterima Diterima Diterima Diterima H2 EE -> BI 0.232 0.055 4.187 0.000 Diterima Diterima Ditolak Ditolak H3 SI -> BI 0.361 0.058 6.210 0.000 Diterima Diterima Ditolak Diterima H4 FC -> UB 0.393 0.048 8.239 0.000 Diterima Diterima Diterima Ditolak H5 PR -> BI -0.003 0.059 0.058 0.954 Ditolak Ditolak Ditolak Ditolak H6 PR -> UB 0.135 0.055 2.459 0.014 Diterima Ditolak Ditolak Ditolak H7 BI -> UB 0.384 0.054 7.110 0.000 Diterima Diterima Diterima Ditolak
Dari tabel 12 dengan kategori usia 17 – 25 tahun diketahui bahwa dari tujuh hipotesis ada lima hipotesis yang mempunyai nilai T-statistic lebih dari 1,96 dan p-value kurang dari 0,05, oleh karena itu hipotesis dapat diterima. Sementara pada dua hipotesis lainnya tidak mencapai target kriteria yang telah ditetapkan maka kedua hipotesis ditolak.
Pada tabel 12 dengan kategori usia 26 - 34 tahun diketahui bahwa dari tujuh hipotesis ada tiga hipotesis yang mempunyai nilai T-statistic lebih dari 1,96 dan p-value kurang dari 0,05 dan oleh karena itu hipotesis dapat diterima. Sementara pada empat hipotesis lainnya tidak mencapai target kriteria yang telah ditetapkan maka kedua hipotesis ditolak.
Pada tabel 12 dengan kategori usia > 35 tahun diketahui bahwa dari tujuh hipotesis ada dua hipotesis yang mempunyai nilai T-statistic lebih dari 1,96 dan p-value kurang dari 0,05 dan oleh karena itu hipotesis dapat  diterima.  Sementara  pada  lima  hipotesis  lainnya  tidak  mencapai  target  kriteria  yang  telah  ditetapkan maka keenam hipotesis ditolak.
Dibawah  ini  dapat  dilihat  hasil  uji  hipotesis  setelah  penambahan control  variable  gender dengan kategori laki-laki dan perempuan, ditunjukkan pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Uji Hipotesis Dengan Control variable gender
Hipotesis Path Coefficient Original sample (O) Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/ STDEV|) P values Ketera ngan (Semua Responden Keterangan Laki-laki Keterangan Perempuan H1 PE -> BI 0.327 0.053 6.185 0.000 Diterima Diterima Diterima H2 EE -> BI 0.232 0.055 4.187 0.000 Diterima Ditolak Diterima H3 SI -> BI 0.361 0.058 6.210 0.000 Diterima Diterima Diterima H4 FC -> UB 0.393 0.048 8.239 0.000 Diterima Diterima Diterima H5 PR -> BI -0.003 0.059 0.058 0.954 Ditolak Ditolak Ditolak H6 PR -> UB 0.135 0.055 2.459 0.014 Diterima Ditolak Diterima H7 BI -> UB 0.384 0.054 7.110 0.000 Diterima Diterima Diterima
Dari tabel 13. dengan kategori laki – laki diketahui bahwa dari tujuh hipotesis ada empat hipotesis yang mempunyai nilai T-statistic lebih dari 1,96 dan p-value kurang dari 0,05 dan oleh karena itu hipotesis dapat diterima.  Sementara  pada  tiga  hipotesis  lainnya  tidak  mencapai  target  kriteria  yang  telah  ditetapkan  maka ketiga hipotesis ditolak.
Pada tabel 13. dengan kategori perempuan diketahui bahwa dari tujuh hipotesis ada enam hipotesis yang mempunyai nilai T-statistic lebih dari 1,96 dan p-value kurang dari 0,05 dan oleh karena itu hipotesis dapat diterima. Sementara pada satu hipotesis lainnya tidak mencapai target kriteria yang telah ditetapkan maka satu hipotesis ditolak.
Dari keseluruhan hasil uji hipotesis yang dilakukan terdapat 7 hipotesis dan 2 hipotesis tambahan dari control variable yaitu age dan gender . Sehingga dapat diketahui hasil kesembilan hipotesis pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) H1: Performance expectancy berpengaruh signifikan terhadap niat untuk mengadopsi  E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel 9. diatas menjelaskan bahwa hipotesis pertama dengan jalur PE terhadap BI memiliki T-Statistik yang  >  1,96  yaitu  sebesar  6.185  dan p-value yang  <  0,05  yaitu  0.000.  Maka  hipotesis  ini  dapat dinyatakan diterima ,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan    bahwa performance    expectancy atau keuntungan  yang dirasakan mempengaruhi niat untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
2) H2:  Effort  expectancy  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  untuk  mengadopsi  E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel 9. diatas menjelaskan bahwa hipotesis kedua dengan jalur EE terhadap BI memiliki T-Statistik yang  >  1,96  yaitu  sebesar  4.187  dan p-value yang  <  0,05  yaitu  0.000.  Maka  hipotesis  ini  dapat dinyatakan diterima ,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa effort  expectancy atau  kemudahan yang dirasakan mempengaruhi niat untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
3) H3: Social influence berpengaruh signifikan terhadap niat untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel 9. diatas menjelaskan bahwa hipotesis ketiga dengan jalur SI terhadap BI memiliki T-statistic yang > 1,96 yaitu sebesar 6.210 dan p-value yang < 0,05 yaitu 0.000. Maka hipotesis ini dapat dinyatakan diterima ,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa social  influence atau  pengaruh  sosial  yang dirasakan mempengaruhi niat untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
4) H4:  Facilitating  condition  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  keberlanjutan  untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel 9. diatas menjelaskan bahwa hipotesis keempat dengan jalur FC terhadap UB memiliki T-statistic yang 1,96 yaitu sebesar 8.239 dan p-value yang < 0,05 yaitu 0.000. Maka hipotesis ini dapat dinyatakan diterima ,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa facilitating  condition atau  kondisi  yang memfasilitasi mempengaruhi niat keberlanjutan untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
5) H5: Perceived Risk berpengaruh signifikan terhadap niat untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel 4.11 diatas menjelaskan bahwa hipotesis kelima dengan jalur PR terhadap BI memiliki T-statistic yang  <  1,96  yaitu  sebesar  0.058  dan p-value yang  >  0,05  yaitu  0.954.  Maka  hipotesis  ini  dapat dinyatakan ditolak , dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Perceived Risk atau persepsi risiko yang dirasakan tidak begitu berpengaruh terhadap niat untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
6) H6: Perceived Risk berpengaruh signifikan terhadap niat keberlanjutan untuk mengadopsi E- Wallet LinkAja di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel  4.11  diatas  menjelaskan  bahwa  hipotesis  keenam  dengan  jalur  PR  terhadap  UB  memiliki  T- Statistik yang > 1,96 yaitu sebesar 2.459 dan p-value yang > 0,05 yaitu 0.014. Maka hipotesis ini dapat dinyatakan diterima , dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Perceived Risk atau persepsi risiko yang dirasakan berpengaruh terhadap niat untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
7) H7:  Behavior  intention  berpengaruh  signifikan  terhadap  niat  keberlanjutan  adopsi  E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel 4.11 diatas menjelaskan bahwa hipotesis ketujuh dengan jalur BI terhadap UB memiliki T-statistic yang  >  1,96  yaitu  sebesar  9.728  dan p-value yang  <  0,05  yaitu  0.000.  Maka  hipotesis  ini  dapat dinyatakan diterima ,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa behavior  intention atau  niat menggunakan  yang  dirasakan  berpengaruh  terhadap  niat  keberlanjutan  untuk  mengadopsi E-  Wallet LinkAja di Papua Barat.
8) H8: Age berpengaruh signifikan sebagai control variable terhadap terhadap niat keberlanjutan adopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel 4.12 diatas menjelaskan bahwa hipotesis kedelapan dengan jalur age terhadap UB sebagai variabel kontrol pada kategori usia 17 – 25 tahun memiliki T-Statistik yang >1,96 dan p- value yang < 0,05 yaitu sebanyak 5 hipotesis (PE terhadap BI, EE terhadap BI, SI terhadap BI, FC terhadap UB, dan BI terhadap UB). Maka hipotesis ini dapat dinyatakan diterima . Terdapat dua hipotesis yang memiliki T- Statistik yang < 1,96 dan p-value yang > 0,05 yaitu sebanyak 2 hipotesis (PR terhadap BI dan PR terhadap UB). Maka hipotesis ini dapat dinyatakan ditolak . Pada  kategori  usia  26  –  34  tahun  memiliki  T-Statistik  yang  >1,96  dan p-value yang  <  0,05  yaitu sebanyak 3 hipotesis (PE terhadap BI, FC terhadap UB dan BI terhadap UB). Maka hipotesis ini dapat dinyatakan diterima . Terdapat empat hipotesis yang memiliki T-Statistik yang < 1,96 dan p-value yang > 0,05 (EE terhadap BI, SI terhadap BI, PR terhadap BI dan PR terhadap UB). Maka hipotesis ini dapat dinyatakan ditolak .
Pada kategori usia > 35 tahun memiliki T-Statistik yang >1,96 dan p- value yang < 0,05 yaitu sebanyak dua  hipotesis  (PE  terhadap  BI  dan  SI  terhadap  BI).  Maka  hipotesis  ini  dapat  dinyatakan diterima . Terdapat  hipotesis  yang  memiliki  T-Statistik  yang  <  1,96  dan p-value yang  >  0,05  sebanyak  enam hipotesis (EE terhadap BI, FC terhadap UB, PR terhadap BI, PR terhadap UB, dan BI terhadap UB). Maka hipotesis ini dapat dinyatakan ditolak . Dari  penjelasan  tiga  kategori age diatas,  dapat  diketahui  bahwa  usia  17  –  25  tahun  lebih  cenderung menerima penggunaan keberlanjutan untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat. Sementara untuk usia 26  - 34 tahun dan > 35 tahun tidak begitu berpengaruh terhadap niat keberlanjutan untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
9) H9:  Gender  berpengaruh  signifikan  sebagai  control  variable  terhadap  terhadap  niat keberlanjutan adopsi E-Wallet di Papua Barat.
Pada hasil evaluasi model struktural yang telah dilakukan ketika uji hipotesis dan disajikan di dalam tabel 4.13 diatas menjelaskan bahwa hipotesis kesembilan dengan jalur gender terhadap UB sebagai variabel kontrol pada kategori laki - laki memiliki T-Statistik yang >1,96 dan p- value yang < 0,05 yaitu sebanyak 4 hipotesis (PE terhadap BI, SI terhadap BI, FC terhadap UB, dan BI terhadap UB). Maka hipotesis ini dapat dinyatakan diterima . Terdapat hipotesis yang memiliki T-Statistik yang < 1,96 dan p-value yang > 0,05 yaitu sebanyak 3 hipotesis (EE terhadap BI, PR terhadap BI, dan PR terhadap UB). Maka hipotesis ini dapat dinyatakan ditolak . Pada kategori jenis kelamin perempuan memiliki T-Statistik yang > 1,96 dan p-value yang < 0,05 yaitu sebanyak 6 hipotesis (PE terhadap BI, EE terhadap BI, SI terhadap BI, FC terhadap UB, PR terhadap UB  dan  BI  terhadap  UB).  Maka  hipotesis  ini  dapat  dinyatakan diterima .  Terdapat  hipotesis  yang memiliki T-Statistik yang < 1,96 dan p-value yang > 0,05 yaitu sebanyak satu hipotesis (PR terhadap BI). Maka hipotesis ini dapat dinyatakan ditolak .
Dapat  disimpulkan dari  penjelasan  diatas  bahwa  perempuan  cenderung  dapat menerima penggunaan keberlanjutan untuk mengadopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat dengan 6 hipotesis yang diterima sementara laki – laki hanya dapat menerima 4 hipotesis pada model yang diusulkan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah mengetahui hasil dari penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan faktor apa saja yang mempengaruhi  seseorang  untuk  mengadopsi  penggunaan  E-Wallet  LinkAja  di  Papua  Barat  menggunakan model penelitian Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2) dan penambahan variabel eksternal  Perceived  Risk  serta  dua  control  variable  age  dan  gender.  Penjelasan  terkait  hasil  penelitian  yang telah dilakukan dengan menggunakan variabel yang mewakili model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2) dengan tambahan variabel eksternal Perceived Risk dan penambahan dua control variable yaitu age dan gender pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 Pada konstruk UTAUT 2, performance expectancy (keuntungan) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap behavior intention E-Wallet LinkAja bagi pengguna aplikasi E-Wallet LinkAja di Papua Barat. Hal tersebut menjelaskan bahwa adanya promo cashback E-Wallet LinkAja, adanya voucher E-Wallet LinkAja, dan  proses  transaksi  yang  cepat  dalam  E-Wallet  LinkAja  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  pengguna E- Wallet LinkAja di Papua Barat memiliki niat mengadopsi E- Wallet LinkAja. Effort expectancy (kemudahan) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap behavior intention E- Wallet  LinkAja  bagi  pengguna  aplikasi  E-Wallet  LinkAja di  Papua  Barat.  Hal  tersebut menjelaskan  bahwa adanya fitur  – fitur yang mudah digunakan pada E-Wallet LinkAja, adanya kemudahan saat mengunduh E- Wallet LinkAja, adanya informasi yang mudah dipahami pada E-Wallet LinkAja, dan E-Wallet LinkAja yang lebih  cepat  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  pengguna  E-Wallet  LinkAja  di  Papua  Barat  memiliki  niat mengadopsi E-Wallet LinkAja.
Social influence (pengaruh sosial) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap behavior intention E- Wallet  LinkAja  bagi  pengguna  aplikasi E-Wallet LinkAja  di  Papua  Barat.  Hal  tersebut menjelaskan  bahwa adanya pengaruh orang yang memiliki jabatan lebih tinggi pada pengguna E-Wallet LinkAja, adanya pengaruh orang  yang dihargai  pendapatnya pada pengguna E-Wallet LinkAja,  adanya  orang  lain  yang  mengharuskan memakai E-Wallet LinkAja,  dan  melihat  orang  menggunakan E-Wallet LinkAja  menjadi  faktor  yang mempengaruhi pengguna E-Wallet LinkAja di Papua Barat memiliki niat mengadopsi E- Wallet LinkAja. Facilitating condition (kondisi yang memfasilitasi) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap use behavioural  E-Wallet LinkAja  bagi  pengguna  aplikasi E-Wallet LinkAja  di  Papua  Barat.  Hal  tersebut menjelaskan  bahwa  memiliki  pengetahuan  yang  cukup  terhadap E-Wallet LinkAja,  adanya  sumber  daya terhadap E-Wallet LinkAja,  dan  kecocokan  digunakan berdampingan  dengan  teknologi  lainnya  terhadap E- Wallet LinkAja  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  pengguna E-Wallet LinkAja  di  Papua  Barat  untuk penggunaan keberlanjutan mengadopsi E-Wallet LinkAja. Behavior intention (niat perilaku) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap use behavioural E- Wallet LinkAja  bagi  pengguna  aplikasi E-Wallet LinkAja  di  Papua  Barat.  Hal  tersebut  menjelaskan  bahwa berpikir baik terhadap penggunaan E-Wallet LinkAja, E-Wallet LinkAja memiliki manfaat dalam pembayaran tagihan, pembayaran menjadi lebih menarik dalam E-Wallet LinkAja, dan merasa senang terhadap E-Wallet LinkAja menjadi faktor yang mempengaruhi pengguna E-Wallet LinkAja di Papua Barat untuk penggunaan keberlanjutan mengadopsi E-Wallet LinkAja.
2. Perceived Risk (Persepsi Risiko)
Perceived Risk penting digunakan untuk mengukur dan menentukan keputusan seseorang menggunakan E-Wallet dalam penelitian ini. Dalam niat adopsi E-Wallet , adanya persepsi risiko seperti ketidakpastian atau kerugian  yang  nantinya  akan  diterima  oleh  pengguna  memiliki  pengaruh  atau  tidak  terhadap  perilaku penggunaan E-Wallet LinkAja di Papua Barat. Pada  hasil  penelitian  ini  telah  menjelaskan  bahwa Perceived  Risk tidak  mempunyai  pengaruh  yang signifikan terhadap behavior intention E- Wallet LinkAja bagi pengguna aplikasi E-Wallet LinkAja di Papua Barat. Hal ini menjelaskan bahwa rasa takut adanya penipuan pada E-Wallet LinkAja, rasa khawatir pada E- Wallet LinkAja,  dan rasa  takut  adanya  kesalahan proses  pembayaran  pada E-Wallet LinkAja  tidak  menjadi faktor yang mempengaruhi pengguna E-Wallet LinkAja di Papua Barat untuk memiliki niat mengadopsi E- Wallet LinkAja.
Pada  hasil  penelitian  ini  juga  dapat  diketahui  bahwa Perceived  Risk mempunyai  pengaruh  yang signifikan  terhadap use  behavioural  E-Wallet LinkAja  bagi  pengguna  aplikasi E-Wallet LinkAja  di  Papua Barat. Hal ini menjelaskan bahwa rasa takut adanya penipuan pada E-Wallet LinkAja, rasa khawatir pada E- Wallet LinkAja, dan rasa takut adanya kesalahan proses pembayaran pada E-Wallet LinkAja menjadi faktor yang mempengaruhi pengguna E-Wallet LinkAja di Papua Barat untuk niat penggunaan mengadopsi E-Wallet LinkAja.
Sehingga dapat diketahui kesimpulan dari penambahan variabel eksternal dalam model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology  2 (UTAUT 2) dilihat dari hasil penelitian yaitu persepsi risiko seperti ketidak pastian atau kerugian tidak mempengaruhi niat adopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat. Sementara dalam  hasil  penelitian  juga  dapat  diketahui  bahwa  persepsi  risiko  seperti  ketidak  pastian  atau  kerugian mempengaruhi niat penggunaan adopsi E-Wallet LinkAja di Papua Barat.
3. Control Variable
Age sebagai control  variable memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap use  behavioural  E-Wallet LinkAja  bagi  pengguna  aplikasi E-Wallet LinkAja  di  Papua  Barat.  Kategori  yang  lebih  cenderung  dapat menerima niat penggunaan E-Wallet LinkAja di Papua Barat yaitu kategori usia 17 – 25 tahun.
Gender sebagai control variable memiliki pengaruh yang signifikan terhadap use behavioural E-Wallet LinkAja bagi pengguna aplikasi E-Wallet LinkAja di Papua Barat. Dapat diketahui kategori perempuan lebih cenderung dapat menerima niat penggunaan E-Wallet LinkAja di Papua Barat dari pada laki – laki.

## REFERENSI
[1] S.  R.  Rodiah  and  I.  S.  Melati,  “Pengaruh  Kemudahan  Penggunaan,  Kemanfaatan,  Risiko,  dan Kepercayaan terhadap Minat Menggunakan E-wallet pada Generasi Milenial Kota Semarang,” Journal of  Economic  Education  and  Entrepreneurship ,  vol.  1,  no.  2,  Art.  no.  2,  Dec.  2020,  doi: 10.31331/jeee.v1i2.1293.
[2] C.  Wijaya,  “Pengaruh  Kepercayaan,  Kemudahan,  Kualitas  Informasi  Terhadap  Kepuasan  Konsumen Melalui Keputusan Pembelian Produk Fashion Di Lazada,” Agora , vol. 6, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2018, Accessed:  Feb.  29,  2024.  [Online].  Available:  https://publication.petra.ac.id/index.php/manajemen- bisnis/article/view/7713
[3] 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 Quarterly , vol. 36, no. 1, pp. 157–178, 2012, doi: 10.2307/41410412.
[4] A. Cahyadi, H. A. Nugroho, and W. W. Winarno, “Integrasi Konsep Kepercayaan, Model UTAUT dan Enterprise  Risk  Management  dalam  Model  Evaluasi  Penerimaan  dan  Penggunaan  Sistem  Informasi Pengelolaan  Keuangan  Daerah  (SIPKD),”  in Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer ,  2015,  pp.  978–602.
Accessed: Feb. 29, 2024. [Online]. Available:
https://ilkom.unnes.ac.id/snik/prosiding/2015/18.%20Adhi%20Cahyadi.pdf
[5] A. Budiarto, “Pengaruh Financial Literacy, Overconfidence, Regret Aversion Bias, Danrisk Tolerance Terhadap Keputusan Investasi (Studi pada investor PT. Sucorinvest Central Gani Galeri Investasi BEI Universitas Negeri Surabaya),” Jurnal Ilmu Manajemen , vol. 5, no. 2, pp. 1–9, 2017.
[6] S. A. Ashghar and H. Nurlatifah, “Analisis Pengaruh Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, dan Perceived Risk terhadap Keinginan Membeli Kembali melalui e-Trust dan s-Satisfaction (Studi Kasus Pengguna Gopay pada Transaksi UMKM),” Jurnal Al Azhar Indonesia Seri Ilmu Sosial , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Aug. 2020, doi: 10.36722/jaiss.v1i1.459.
[7] A. Setyowati, H. Harmadi, and S. Sunarjanto, “Islamic financial literacy and personal financial planning: A socio-demographic study,” Jurnal Keuangan dan Perbankan , vol. 22, no. 1, pp. 63–72, 2018.
[8] Y. Andriyano and D. Rahmawati, “Pengaruh Persepsi Kemudahan, Persepsi Kebermanfaatan, Persepsi Risiko Dan Kepercayaan Terhadap Minat Menggunakan Rekening Ponsel (Studi Kasus Pada Nasabah Cimb Niaga Daerah Istimewa Yogyakarta),” Jurnal Profita: Kajian Ilmu Akuntansi , vol. 4, no. 2, Art. no. 2, Dec.
2016, Accessed: Feb.
29, 2024. [Online]. Available: https://journal.student.uny.ac.id/index.php/profita/article/view/5569
[9] A.  S.  Yogananda  and  I.  M.  B.  Dirgantara,  “Pengaruh  Persepsi  Manfaat,  Persepsi  Kemudahan Penggunaan, Kepercayaan Dan Persepsi Risiko Terhadap Minat Untuk Menggunakan Instrumen Uang Elektronik,” other, Fakultas Ekonomika dan Bisnis, 2017. Accessed: Feb. 29, 2024. [Online]. Available: http://eprints.undip.ac.id/57586/
[10]  M. S. Featherman and P. A. Pavlou, “Predicting e-services adoption: a perceived risk facets perspective,” International  Journal  of  Human-Computer  Studies ,  vol.  59,  no.  4,  pp.  451–474,  Oct.  2003,  doi: 10.1016/S1071-5819(03)00111-3.
[11]  P.  A.  Pavlou,  “Consumer  Acceptance  of  Electronic  Commerce:  Integrating  Trust  and  Risk  with  the Technology Acceptance Model,” International Journal of Electronic Commerce , vol. 7, no. 3, pp. 101– 134, Apr. 2003, doi: 10.1080/10864415.2003.11044275.
[12]  E. T. Wahyuni, G. Soepriyanto, I. Avianti, and W. P. Naulibasa, “Why companies choose the cost model over  fair  value  for  investment  property?  Exploratory  study  on  Indonesian  listed  companies,” International Journal of Business and Society , vol. 20, no. 1, pp. 161–176, 2019.
[13]  S. Priambodo and B. Prabawani, “Pengaruh Persepsi Manfaat, Persepsi  Kemudahan Penggunan, Dan Persepsi Risiko Terhadap Minat Menggunakan Layanan Uang Elektronik (Studi Kasus pada Masyarakat di  Kota  Semarang),” Jurnal  Ilmu  Administrasi  Bisnis ,  vol.  5,  no.  2,  Art.  no.  2,  2016,  doi: 10.14710/jiab.2016.11294.
[14]  A. Priyono, “Analisis pengaruh trust dan risk dalam penerimaan teknologi dompet elektronik Go-Pay,” JSB , vol. 21, no. 1, pp. 88–106, Jan. 2017, doi: 10.20885/jsb.vol21.iss1.art6.
[15]  Y.  Yang,  Y.  Liu,  H.  Li,  and  B.  Yu,  “Understanding  perceived  risks  in  mobile  payment  acceptance,” Industrial Management & Data Systems , vol. 115, no. 2, pp. 253–269, Jan. 2015, doi: 10.1108/IMDS- 08-2014-0243.
[16]  C. Bobâlcă, “The Loyal Customers’ Perception Regarding The Online Buying Process,” CES Working Papers , vol. 7, no. 2, pp. 241–255, 2015.
[17]  S. Suryani and H. Hendryadi, “A Developing Model of Relationship Among Service Quality, Consumer Satisfaction,  Loyalty  and  Word  of  Mouth  in  Islamic  Banking,” Al-Iqtishad  Journal  of  Islamic Economics , vol. 7, no. 1, pp. 45–58, Jan. 2015.
[18]  M. Singh and Y. Matsui, “How Long Tail and Trust Affect Online Shopping Behavior: An Extension to UTAUT2 Framework,” Pacific Asia Journal of the Association for Information Systems , vol. 9, no. 4, Dec. 2017, doi: 10.17705/1pais.09401.
[19]  I. Hernikasari, H. Ali, and H. Hadita, “Model Citra Merek Melalui Kepuasan Pelanggan Bear Brand: Harga Dan Kualitas Produk,” Jurnal Ilmu Manajemen Terapan , vol. 3, no. 3, pp. 329–346, Feb. 2022, doi: 10.31933/jimt.v3i3.837.
[20]  J. F. Hair,  W.  C. Black, and  B. J.  Babin, Multivariate Data Analysis: A Global Perspective . Pearson Education, 2010.
[21]  I. Ghozali, Partial Least Squares, Konsep, Teknik, dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.2.9 untuk peneliti . Semarang: Badan Penerbit Undip, 2021.
[22]  J.  Henseler,  C.  M.  Ringle,  and  M.  Sarstedt,  “A  new  criterion  for  assessing  discriminant  validity  in variance-based structural equation modeling,” J. of the Acad. Mark. Sci. , vol. 43, no. 1, pp. 115–135, Jan. 2015, doi: 10.1007/s11747-014-0403-8.
[23]  R. Furadantin, “Analisis data menggunakan aplikasi smartpls v. 3.2. 7 2018,” Jurnal manajemen , vol. 1, no. 1, pp. 1–18, 2018.
[24]  Ghozali, Aplikasi  Statistik  Analisis  Multivariate  (Edisi  9) .  Semarang:  Badan  penerbit  Universitas Diponegoro, 2018.
[25]  S. Monalisa, E. D. P. Putra, and F. Kurnia, “Rancang Bangun Sistem Informasi Inventory Obat Pada Rumah Sakit Jiwa Tampan Berbasis Web,” Query: Journal of Information Systems , vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2018, doi: 10.58836/query.v2i2.2610.
[26]  A. R. Salehiyoun, M. Sharifi, F. Di Maria, H. Zilouei, and M. Aghbashlo, “Effect of substituting organic fraction of municipal solid waste with fruit and vegetable wastes on anaerobic digestion,” J Mater Cycles Waste Manag , vol. 21, no. 6, pp. 1321–1331, Nov. 2019, doi: 10.1007/s10163-019-00887-5.
[27]  G. Mardiatmoko, “Pentingnya Uji Asumsi Klasik Pada Analisis Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Penyusunan Persamaan Allometrik Kenari Muda [Canarium Indicum L.]),” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 14, no. 3, Art. no. 3, Oct. 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss3pp333- 342.
[28]  M.  Sriningsih,  D.  Hatidja,  and  J.  D.  Prang,  “Penanganan  Multikolinearitas  Dengan  Menggunakan Analisis Regresi Komponen Utama Pada Kasus Impor Beras Di Provinsi Sulut,” Jurnal Ilmiah Sains , pp. 18–24, Jul. 2018, doi: 10.35799/jis.18.1.2018.19396.
[29]  M.  Sarstedt,  C.  M.  Ringle,  and  J.  F.  Hair,  “Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling,”  in Handbook  of  Market  Research ,  C.  Homburg,  M.  Klarmann,  and  A.  Vomberg,  Eds.,  Cham:  Springer International Publishing, 2022, pp. 587–632. doi: 10.1007/978-3-319-57413-4_15.
[30]  S. Maria, D. DARMA, and H. SETYAWAN, “PLS-SEM to predict the relationship between procedural justice, organizational commitment, OCB, and job satisfaction,” Journal of Wellbeing Management and Applied Psychology , vol. 3, no. 3, pp. 1–13, 2020.