## ANALISIS MINAT PENGGUNA DOMPET DIGITAL OVO MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)
Riri Nuru l Fahira 1* , Mutiara Andayani K omara 2 , Yusuf Muhyidin 3 1,2,3 Teknik Inf o rmatika, Sek olah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta email : ririnuru l78 @wastukancana.ac.id
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui faktor-faktor yang mampu menarik minat Pengguna Aplikasi  E-Wallet OVO  khusus  nya  di  Kabupaten  Purwakarta.  Hasil  pengolahan  data  dengan  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  pada penelitian ini adalah tidak terdapat hubungan positif dan signifikan  antara (PEOU) terhadap (PU), terdapat hubungan positif signifikan  antara  (PR)  terhadap  (PU),Terdapat  hubungan  positif  signifikan  antara  (PR)  terhadap  (ITU),Terdapat  hubungan positif  signifikan  antara  (PR)  terhadap  (PU)  ,Tidak  terdapat  hubungan  positif  signifikan  antara  (PT)  terhadap  (ITU),Tidak terdapat hubungan  positif signifikan  antara  (PEOU)  terhadap  (ITU),  dan Tidak terdapat hubungan  positif  signifikan  antara (PU) terhadap Intention to Use(ITU). Olah data dengan Software AMOS Versi 20.0 serta SPSS Statistik 25.0. Dan  Metode untuk  menganalisis  minat  pengguna  terhadap  E-wallet  OVO  yaitu  menggunakan  Technology  Acceptance  Model  (TAM) dengan 5  konstruk yaitu  Percieve  ease  of Use(PEOU),  Percieve Usefulness  (PU),  Percieve  trust  (PT),  Percieve  Risk  (PR), dan    Intention to use  (ITU).Metode  pengumpulan data dengan google  form, dengan  teknik lemeshow  untuk  populasi yang tidak  diketahui.  Sampel berjumlah  100 dan pretest  sebanyak  30  responden. Hasil penelitian,  dapat  menjawab  faktor-faktor apa  saja  yang  mempengaruhi  minat  pengguna  aplikasi  layanan  E-wallet  ovo  sebagai  media  transaksi  bagi  Pengguna  di Purwakarta  dan  membuktikan  bahwa  aplikasi  tersebut  dapat  menarik  minat  pengguna.  Faktor  yang  paling  kuat mempengaruhinya yaitu Percieve Risk(PR)
Kata Kunci : E-wallet OVO, Technology Acceptance Mode (TAM), PEOU, PU, PT, PR, ITU, Structural Equation Modeling (SEM).
Abstract:  This study aims to determine the factors that are able to attract users of its special OVO E-Wallet application in Purwakarta Regency. The results of data processing with Structural Equation Modeling (SEM) in this study is that there is no positive  and significant  relationship between  (PEOU)  to  (PU),  there is  a significant  positive  relationship between  (PR) to (PU), there is a significant positive relationship between (PR) to (PU), there is no significant positive relationship between (PT)  to  (it),  there  is  no  significant  positive  relationship  between  (PEOU)  to  (it),  and  there  is  no  significant  positive relationship  between  (PU) to  Intention to Use  (it). Data  processing  with AMOS software  version  20.0 and  SPSS  Statistics 25.0.  And  the  method  to  analyze  user  interest  in  OVO  E-wallet  is  using  Technology  Acceptance  Model(TAM)  with  5 constructs  namely  Percieve  ease  of  Use  (PEOU),  Percieve  Usefulness  (PU),  Percieve  trust  (PT),  Percieve  Risk  (PR),  and Intention  to  use  (ITU).Data  collection  method  with  google  form,  with  lemeshow  technique  for  unknown  population.  The sample amounted to 100 and pretest as many as 30 respondents.The results of the study can answer any factors that affect the interest of users of the ovo E-wallet service application as a transaction medium for users in Purwakarta and prove that the application can attract users. One of the most important factors is perceived risk (PR).
Keywords : OVO E-wallet, Technology Acceptance Model (TAM), PEOU, PU, PT, PR, ITU, Structural Equation Modeling (SEM).

## PENDAHULUAN
Teknologi  saat  ini  berkembang  pesat  untuk mempermudah segala aktivitas manusia adalah salah satu  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  orang  dengan mudah  di  Internet.  Komunikasi  lebih  cepat, wawasan  dan  pemahaman  lebih  luas,  kemudahan berbelanja, kemudahan promosi perusahaan, sebagai bentuk  hiburan,  dan  informasi  yang  mudah ditemukan.  Indonesia  telah  dipengaruhi  oleh jangkauan  global  Internet.  Salah  satunya  adalah metode  pembayaran.  E-money  adalah  jenis  uang elektronik  yang  memiliki  nilai  moneter  yang disimpan  dalam  media  elektronik  seperti  chip  atau media server[1]
Nilai  transaksi  mata  uang  digital  melonjak 209,8% ke nilai 2,9 miliar transaksi pada akhir 2018, jika  dilakukan  perbandingan  adanya  senilai  943,3 juta  transaksi  pada  2017,  menurut  data  yang  paling baru  dari  Bank  Indonesia  (BI).  Per  Juli  2019, terdapat  2,7  miliar  transaksi  digital,  hampir menyamai jumlah akhir 2018[2]
Salah  satu  Bentuk  Media  Uang  digital Dikalangan  masyarakat  umum  yang  biasa  dikenal dengan E-wallet Atau dompet digital.
Seperti  yang  sudah  di  jelaskan  keberadaan Financial  Technology  (Fintech)  dipakai  dalam  hal membuat  barang-barang  keuangan  lebih  mudah diakses oleh masyarakat umum. Saat ini, masyarakat Indonesia  menggunakan  beragam  produk  tekfin sebagai metode pembayaran, termasuk uang elektronik untuk transaksi digital Tren yang mempengaruhi aktivitas perusahaan  adalah  penggunaan  e-wallet  sebagai metode  pembayaran  digital.  Orang-orang  yang melakukan  kegiatan  yang  tidak  biasa  semakin membutuhkan  uang  elektronik  sebagai  akibat  dari penggunaan  teknologi  modern,  perangkat  lunak, Internet,  dan  komunikasi.  Orang  Indonesia  lebih sering  menggunakan  mata  uang  digital  karena transaksi menjadi lebih sederhana dan lebih cepat.
Data  Bank  Indonesia  menunjukkan  38  e- wallet  telah  memperoleh  izin  resmi.  Jumlah transaksi  yang  dilakukan  menggunakan  e-wallet mencapai  $1,5  miliar  pada  tahun  2018  serta  adanya
perkiraan  bisa  senilai  $25  miliar  pada  tahun  2023. Aplikasi  e-wallet  lokal  terus  menjadi  peserta  yang signifikan dalam solusi cashless di Indonesia karena masih  sangat  banyak  pemain  lokal  di  dunia  sektor fintech  negara.  Aplikasi  e-wallet  menjadi  aplikasi dengan  pengguna  aktif  bulanan  terbanyak,  menurut data dari App Annie untuk kuartal kedua tahun 2019 dalam  7  kuartal  adalah  Go-Pay,  kemudian  di  susul oleh  OVO  yang  mengalami  kenaikan  pada  kuartal ke-3  tahun  2018  mengalahkan  aplikasi  LinkAja  dan konsisten  berada  diperingkat  kedua  hingga  kuartal ke-2  tahun  2019,  diikuti  oleh  aplikasi  DANA, LinkAja, Jenius, dansebagainya.
Gambar 1. Jumlah Pengguna Aplikasi Dompet Digital OVO tahun 2021
Aplikasi  E-wallet  OVO  sudah  dilakukan pengunduhan  10  juta  keatas  pengguna  pada  situs Playstore  Per  Maret  2021.  Dilihat  dari  persentasi pemakaian  aplikasi  OVO  menduduki  peringkat pertama.  OVO  menjadi  e-Wallet  dimana  mayoritas transaksi  dilakukan  secara  online  dan  offline,  naik 31%.  Temuan  survei  juga  mengungkapkan  bahwa OVO,  dompet  digital  teratas,  mencapai  96  persen kesadaran  merek  dan  71  persen  dalam  indikator pengguna aktif yang baru diperkenalkan (bulan lalu).
Banyaknya  orang  yang  mengunduh  aplikasi OVO ditentukan oleh posisi OVO di Play Store dan App  Store,  yang  menimbulkan  pertanyaan  seberapa besar  atau  sedikit  sikap  pengguna  terhadap  nilai- nilai  perilaku  setiap  orang.  Mereka  mendukung OVO sebagai layanan dan akhirnya menggunakannya. aplikasi mereka untuk pembayaran seluler.
Dengan  adanya  hal  tersebut  Peneliti  ingin Mengetahui  factor  apa  saja  yang  mempengaruhi minat  Pengguna  aplikasi  OVO  dalam  menarik perhatian  dan  diterima  oleh  masyarakat  Indonesia untuk memulai menggunakan E-wallet. Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)  yakni  satu  dari  beberapa  model  yang  mana bisa  dipakai  dalam  hal  melakukan  pengujian  atas beberapa  variable  yang  memberikan  pengaruh  atas adanya  penerimaan  suatu  sistem  atau  sistem informasi.

## TINJAUAN PUSTAKA
E-Wallet
E-Wallet diartikan  sebagai  pembelian  yang mudah  dilakukan  tanpa  harus  membawa  uang  tunai (cashless), yang dapat diberikan pada acara lain.[3].
Technology Acceptance Model (TAM).
Gambar 2.  Metode TAM (Davis,Baggozzi, & Warshaw, 1989)
Technology  Acceptance  Model (TAM)  itu dibuat  oleh  Davis,  Baggozzi,  dan  Warshaw  pada tahun  1989,  dan  telah  menjadi  teori  paling  populer untuk  menganalisis  mengapa  orang  mentolerir penggunaan sistem teknologi informasi.[4].
Technology Acceptance Model (TAM) yakni satu dari beberapa model yang diciptakan dalam hal melakukan  pengkajian  serta  pemahaman  atas berbagai  unsure  yang  memberikan  pengaruh  atas kemauan  dari  masyarakat  dalam  hal  memakai komputer;  itu  awalnya  dipresentasikan  oleh  Fred Davis  pada  tahun  1986.  Rational  action  theory (TRA),  dimana  dilakukan  pengembangan  pertama kalinya  oleh  Fishbein  dan  Ajzen  pada  tahun  1980, menyebabkan terciptanya TAM.

## Perceived Ease Of use
Kegunaan teknologi yang dirasakan diukur dengan  seberapa  mudah  orang  mempercayainya untuk dipahami dan diterapkan.[5].

## Perceived usefulness
Perceived  usefulness terkait  terhadap  jauh tidaknya  seseorang  dapat  menggunakan  pikirannya dalam  hal  memakai  sebuah  sistem  yang  telah ditentukan  bisa  memberikan  bantuan  agar  bisa maksimal dalam bekerja di lingkungan pekerjaan . [6].

## Perceived Trust
Trust ini dapat  dipahami sebagai  kesediaan untuk  secara  implisit  atau  eksplisit  setuju  untuk mengandalkan keterampilan, moralitas, dan dorongan  orang  lain  untuk  mencapai  keinginan  dan tujuan sendiri.[7].

## Perceived Risk
Perceived  risk  dimana  konsumen  mengalami ketidakpastian ketika mereka tidak dapat meramalkan  atau  meramalkan  hasil  keputusan mereka untuk membeli suatu produk[8].

## Intention To Use
Intention  to  use dapat  dipahami  sebagai sejauh  mana  seseorang  berniat  untuk  melakukan tindakan yang diinginkan.

## Sejarah E-Wallet OVO
Untuk  memenuhi  kebutuhan  EDC  Bank Lippo,  PT  Multipolar  Tbk  meluncurkan  OVO  pada tahun  2006,  dan PT  Visionet  International  didirikan oleh OVO (merger dengan bank CIMB Niaga pada 1 November 2008).
Sejarah  OVO  didirikan  pada  tahun  2016 dengan  peluncuran  aplikasi  yang  didukung  oleh lengan  digital  Lippo  Group  yang  menawarkan layanan  keuangan,  poin  loyalitas,  dan  opsi pembayaran.  Namun,  izin  untuk  menjalankan  bisnis di  Indonesia  sebagai  perusahaan  fintech  telah diberikan  pada  25  September  2017.  OVO  tumbuh menjadi  lokasi  offline  pada  awal  2019.  Menurut laporan,  OVO  membeli  P2P  lender  Taralite  pada awal 2019.
Ini  disebut  sebagai  "layanan  dompet  digital" di  komunitas  OVO.  Aplikasi  keuangan  pintar  ini memungkinkan  berbagai  transaksi  dengan  berbagai mitra OVO. Hingga saat ini, Aplikasi OVO menjadi aplikasi  pilihan  Masyarakat  Indonesia  dalam melakukan  transaksi  pembayaran  digital  dengan jumlah  unduhan  10+  juta  pengguna  (sumber  data : Playstore ).

## METODE

## Metode Pengumpulan Data
Untuk  melaksanakan  dan  menunjang  keberhasilan dalam  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  mencari data  dan  informasi  yang  dibutuhkan  melalui  cara dibawah ini :
1. Observasi
Observasi merupakan prosedur pengumpulan  informasi  dengan  mengamati peserta  studi  secara  cermat.  Untuk  menjawab permasalahan  yang  ada,  pengamatan  yang dihasilkan dalam penelitian ini harus didasarkan pada kenyataan yang ada.
2. Wawancara Wawancara  yakni  sebuah  teknik  dalam mengumpulkan  data  yang  dilakukan  melalui berkomunikasi  memakai  cara  Tanya  jawab antara  responden  dan  peneliti  secara  langsung baik  secara  lisan  maupun  tertulis.  Disini penulis  melakukan  wawancara  dengan  panitia Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  dan Kepala  bagian  pusat  sistem  informasi  di  STT Wastukancana  guna mencari data-data dimana diperlukan untuk penelitian
3. Studi Pustaka
Studi  pustaka  yakni  tata  cara  dalam mengumpulkandata  dari  berbagai  jurnal  atau makalah, yang menjadi referensi, dan pencarian media online untuk informasi lebih lanjut untuk menyelesaikan pekerjaan.

## Populasi dan Sampel
Penelitian  ini  dilakukan  pada  para  pengguna E-wall et  OVOdi  Kabupaten  Purwakarta.  Namun karena  Tidak  di  ketahui  Pasti  Jumah  Populasi pengguna E-wall et  OVOdi  Kabupaten  Purwakarta Maka  peneliti  mengacu  pada  Data  Pengguna Aplikasi Playstore yang berjumah 10++ Juta Unduhan.  Teknik  pengambilan  Sampel  di  dalam penelitian  ini  memakai Simple  Random  Sampling dengan  Rumus lemeshow untuk  Populasi  yang tidak diketahui dengan Sampel 100 Responden.

## Gambar 3. Kerangka Konseptual
Dari  referensi  penelitian  yang  menjadi literatur,  peneliti  Asumsikan  beberapa  hipotesis mengenai potensi interaksi antara variabel penelitian.  Berikut  ini  adalah  hipotesis  yang mendasari penelitian :
H1: Percieved  Ease  of  Use berpengaruh  pada Percieved  Usefulness pada  pengguna  layanan Dompet Digital OVO di Purwakarta. H2: Percieved  Usefulness berpengaruh  terhadap Intention  to  use pada  pengguna  layanan  Dompet Digital OVO di Purwakarta H3: Percieved  ease  of  Use berpengaruh  terhadap Intention  to  use pada  pengguna  layanan  Dompet Digital OVO di Purwakarta H4: Percieved risk berpengaruh terhadap Percieved ease  of  Use pada  pengguna  layanan  Dompet  digital OVO di Purwakarta.
H5: Percieved  risk berpengaruh  terhadap Intention to use pada pengguna layanan Dompet Digital OVO di Purwakarta.
H6: Percieved risk berpengaruh terhadap Percieved Usefulness pada  pengguna  layanan  Dompet  Digital OVO di Purwakarta.
H7: Perceived Trust berpengaruh terhadap intention to use pada pengguna layanan Dompet Digital OVO di Purwakarta.

## Metode Analisis Data
Uji Instrumen
Pengujian  instrument  di  dalam  penelitian  ini pembagiannya menjadi  dua, yakni  Uji Validitas dan uji  Reabilitas . Jumlah  sampel  dimana  akan  dipakai pada Uji instrumen sebanyak 30 responden.
Pengolahan  data  penelitian  ini  menggunakan SoftwareAMOS  ,  serta  Uji  Hipotesis  memakai
Structural Equation M ode lling ( SEM).

## Teknik Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  pengumpulan  data  dilaksanakan melalui  penyebaran  kuisioner  yang  diisi  beberapa pertanyaan yang nantinya diisi oleh responden.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Data Responden
Berdasarkan  data  dimana  didapat  dari Kuisioner, sampel pengguna Dompet
digitalOVOlebih banyak di dominasi oleh perempuan  sebanyak  108  dari    207  data  total responden berikut tabel jenis kelamin responden :
Tabel 1. TabelJenis Kelamin Responden No Jenis kelamin Frekuensi Persentase 1 Laki-laki 97 47,3% 2 Perempuan 108 52,7%
Data  Responden  Berdasarkan  Rentang  usia didominasi  oleh  Usia  17-21  dan  22-26  Tahun  yang bisa diperlihatkan pada tabel 1.2 sebagai berikut :
Tabel 2. TabelRentang usia Responden No Usia Frekuensi Persentase 1 12-16 Tahun 6 2,9 % 2 17-21 Tahun 59 28,5% 3 22-26 Tahun 136 65,2% 4 27-31 Tahun 7 3,4% Data  Responden  Berdasarkan Experience responden  yang  paling  mendominasi  adalah    1 Tahun  Penggunaan  Aplikasi  E-wallet  OVO  1.3 sebagai berikut :
Tabel 3. TabelExperienceresponden No Usia Frekuensi Persentase 1 1-6 Bulan 97 35,7 % 2 1 Tahun 109 36,7,5% 3 Lebih dari 1 Tahun 80 26,5%

## Uji Validitas dan Reabilitas
Dalam  melakukan pengujian Validitas , pada penelitian ini di  lakukan pada tiap Variabel. Jumlah sampel  yang  digunakan  dalam  Instrumen  sebanyak 30  responden  .alat  Uji  yang  digunakan  adalah Analisis  Korelasi.  kriteria  di  katakan  Valid  dalam pengujian  ini  adalah  Jika  R  hitung  >  dari  R Tabel(0,361)  atau  Signifikan  .  0,05  berikut  adalah hasil uji Validitas pada setiap Variabel:
Tabel 4. Tabel HasilValiditas Variabel Item korela si Batas Valid/Tidak 1 0,792 0,361 Valid
Variabel Item korela si Batas Valid/Tidak Perciev ed Ease of Use 2 3 4 5 6 0,811 0,814 0,884 0,875 0,874 0,361 0,361 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Valid Valid Perciev ed Usefuln ess 1 2 3 4 5 0,863 0,867 0,856 0,878 0,852 0,361 0,361 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Valid Valid Perciev ed Trust 1 2 3 4 5 0,888 0,860 0,802 0,840 0,896 0,361 0,361 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Valid Valid Perciev ed Risk 1 2 3 4 5 0,828 0,723 0,836 0,803 0,853 0,361 0,361 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Valid Valid Intentio n To Use 1 2 3 4 0,794 0,770 0,762 0,827 0,361 0,361 0,361 0,361 Valid Valid Valid Valid
Uji  Reabilitas  penelitian  menggunakan  Cronbach Alpha.  Penelitian  dikatakan  reliabel  jika  nilai Cronbach  Alpha  diatas  0,6.  Berikut  hasil  uji Reabilitas :
Tabel 5. TabelUji Reabilitas No Variabel Cronbach Alpha Keterangan 1 Percieved Ease of 0, 968 reliabel
No Variabel Cronbach Alpha Keterangan Use 2 Percieved Usefulness 0, 962 reliabel 3 Percieved Trust 0, 946 reliabel 4 Percieved Risk 0, 933 reliabel 5 Intention To Use 0, 943 reliabel

## Uji Kecocokan Model(Goodness of Fit)
Kecocokan  model  menunjukkan  seberapa  baik model  tersebut  cocok  untuk  memetakan  matriks kovarians  ke  metrik  yang  digunakan,  menggunakan indeks  dengan  batasan  yang  ditentukan,  setelah menganalisis  validitas  dan  reliabilitas  temuan.  Jika ada  ukuran  yang  cocok  dengan  baik,  model dikatakan sesuai [9].
Tabel 6. TabelUji Kecocokan Model Goodness of FitIndices Cut off Value Hasil penelitian Tingkat Kecocokan Absolute fit indices X Significance Probability GFI RMSEA RMR SRMR Nor. Chi- Square (X/DF) ≥ 0,05 ≥ 0,90 ≤ 0,08 ≤ 0,08 ≤ 0,08 <2 0,344 0,931 0,024 0,021 0,021 1,065 GoodFit GoodFit GoodFit GoodFit GoodFit GoodFit Incremental Fit Indices NFI TLI CFI RFI IFI ≥ 0, 90 ≥ 0, 90 ≥ 0, 90 ≥ 0, 90 ≥ 0, 90 0,851 0,985 0,989 0,796 0,989 GoodFit MarginalFit GoodFit MarginalFit GoodFit Parcimony Fit Indices AGFI PNFI PGFI ≥ 0, 90 ≥ 0,50 ≥ 0,50 0,899 0,622 0,723 GoodFit GoodFit GoodFit

## Uji Hipotesis
Sesudah  melaksanakan  pengujian  atas  kecocokan model,  penelitian  yang  dirumuskan  sebelumnya dilakukan pengujian dengan hasil dibawah ini :
Tabel 7. Tabel Uji Hipotesis No Variabel T hitung Sig Keterangan 1 PEOU<---PR 3,300 *** Diterima 2 PU<---PR 2,101 0,036 Diterima 3 PU<---PEOU -0, 978 0,328 Ditolak 4 ITU<---PT -1,21c 0,223 Ditolak 5 ITU<---PR 2,257 0,024 Diterima 6 ITU<---PEOU -0, 047 0,963 Ditolak 7 ITU<---PU 1,280 0,200 Ditolak Berdasarkan  hasil  uji  Hipotesis  menggunakan Structural Equation M ode lling ( SEM) dan
menggunakan  Software  AMOS . Dari  Hipotesis  yang teah  di  susun  hanya  terdapat  3  Hipotesis  yang  di terima dan 4 ditolak.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  dapat  menjawab  bahwa faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  minat pengguna  aplikasi  layanan  E-wallet  ovo  sebagai media  transaksi  bagi  Para  penggunanya  di Kabupaten  Purwakarta  dan  membuktikan  bahwa aplikasi  tersebut  dapat  menarik  minat  pengguna. Faktor  yang  paling  kuat  mempengaruhinya  yaitu Kemudahan  Penggunaan  atau  Percieve  Risk  saat Aplikasi digunakan.
Dari  7  Hipotesis  yang  menjadi  kerangka Konseptual  pada  penelitian  ini  Hanya  3  Hipotesis yang  diterima  dan  4  Hipotesis  yang  di  tolak diantaranya :
1. Percieved Ease of Use (PEOU) tidak  berpengaruh positif signifikan terhadap Percieve Usefulness (PU) pada minat pengguna E-wallet OVO.
2.  Percieved  Usefulness  (PU)  Tidak  berpengaruh positif  signifikan  terhadap  intention  To    Use  (ITU) pada minat pengguna E-wallet OVO.
3. Percieved Ease of Use (PEOU) tidak berpengaruh positif  signifikan  terhadap  intention  To    Use  (ITU) pada minat pengguna E-wallet OVO.
4.  Percieved  Risk  (PR)    berpengaruh  positif signifikan  terhadap  Percieved  Ease  of  Use  (PEOU) pada minat pengguna E-wallet OVO.
5.  Percieved  Risk  (PR)  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  intention  To    Use  (ITU)  pada minat pengguna E-wallet OVO.
6.  Percieved  Risk  (PR)    berpengaruh  positif signifikan  terhadap  Percieve  Usefulness  (PU)  pada minat pengguna E-wallet OVO.
7.  Percieved  Trust  (PT)    Tidak  berpengaruh  positif signifikan  intention  To    Use  (ITU)    pada  minat pengguna E-wallet OVO.

## Saran
1. Agar  model  yang  diuji  lebih  diterima  secara luas, penelitian selanjutnya
perlu
mewawancarai lebih banyak populasi .
2. Agar  indikator-indikator  tersebut  lebih  valid dan  reliabel  saat  melakuukan  pengukuran terhadap  variable  yang  dipakai,  penelitian selanjutnya  lebih  baik  mengulang  indikator- indikator  tersebut  dan  menggunakan  sumber- sumber yang dapat diandalkan.
3. Menentukan apakah varians akseptabilitas yang dihasilkan  sama  atau  berbeda  saat  melakukan pengujian  model  kontras  dengan  model penerimaan selain TAM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bank Indonesia, “Bank Indonesia E-money,” E-Finance ,  vol.  11/12/PBI/,  2009,  [Online]. Available:
https://www.bi.go.id/elicensing/helps/PBI_1 11209-Emoney.pdf.
[2] Bank  Indonesia,  “PBI  18/40/PBI/2016 Processing  of  Payment  Transactions,” Bank Indones. ,  p.  51,  2016,  [Online].  Available: https://www.bi.go.id/id/peraturan/sistem- pembayaran/Pages/pbi_184016.aspx.
[3] H.  A.  Maith,  “Analisis  Laporan  Keuangan Dalam  Mengukur  Kinerja  Keuangan  Pada
Pt.  Hanjaya  Mandala  Sampoerna  Tbk.,” J. Ris.  Ekon.  Manajemen,  Bisnis  dan  Akunt. , vol.  1,  no.  3,  pp.  619–628,  2013,  doi:
10.35794/emba.v1i3.2130.
[4] T.  Widodo  and  S.  F.  Putri,  “Analisis  Minat Penggunaan Dompet Digital LinkAja dengan  Pendekatan  Technology  Acceptance Model  (TAM)  di  Bandung,” J.  Manaj.  dan Organ. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  134–45,  2021, doi: 10.29244/jmo.v12i2.34462.
[5] B.  K.  Lacky  and  R.  Malfiany,  “Analisis Tingkat  Penerimaan  Pengguna  Ovo  Di
Arawang Menggunakan Pendekatan Technology  Acceptance  Model  (TAM),” J.
Interkom  J.  Publ.  Ilm.  Bid.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 15, no. 4, pp. 48–56, 2021, doi: 10.35969/interkom.v15i4.81.
[6] B. A. Nainggolan and D. Andrian, “Analisis Technology  Acceptance  Model  (Tam)  Pada Intention  To  Transact  Online  (Studi  Kasus:
E-Wallet Ovo Di Kota Surabaya),” Heuristic , pp. 83–96, 2021, doi:
10.30996/heuristic.v18i2.6159.
[7] S.  S.  Utami,  H.  Semuel,  and  R.  K.  M.  R.
Brahmana,  “Analisis  Pengaruh  Trust  dan Commitment Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan CV. Sumber Jaya Sakti Tarakan,” J. Manaj. Pemasar. , vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2013.
[8] J.  Ilmiah,  M.  Manajemen,  L.  Meida,  K. Trifiyanto,  and  U.  P.  Bangsa,  “Pengaruh
Perceived Trust dan Perceived Risk Terhadap  Behavioral  Intention  dengan Perceived  Ease  of  Use  sebagai  Variabel
Intervening,” vol. 4, no. April, pp. 217–232,
2022.
[9] J. F. Hair Jr., M. L. D. da S. Gabriel, and V. K.  Patel,  “Modelagem  de  Equações Estruturais  Baseada  em  Covariância  (CB-
SEM)  com  o  AMOS:  Orientações  sobre  a
sua  aplicação  como  uma  Ferramenta  de Pesquisa  de  Marketing,”. Rev.  Bras.  Mark. , vol.  13,  no.  2,  pp.  44–55,  2014,  doi: 10.5585/remark.v13i2.2718.