e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1

## Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penggunaan dan Penerimaan Jaringan 5G: Aplikasi Model UTAUT
Ummi Ainun Nadhiroh 1 *, Erma Suryani 2
1 Magister Manajemen Teknologi, Sekolah Interdisiplin Manajemen Teknologi 2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Elektro dan Komputer Cerdas Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia * ummiainun9@gmail.com , erma.suryani@gmail.com
ABSTRACT – Internet technology never stops making the development of the digital era enter the 5G technology stage. However, the market for 5G technology is still relatively small in Indonesia due to several factors, one of which is the uneven demand for communication technology in Indonesia. Thus, the purpose of this study is to analyze the behavior of internet users toward the 5G network by looking at what factors influence the community towards using the 5G network as a UTAUT approach. In analyzing the data, researchers used the SEM-GSCA method with 202 samples of 5G users in Indonesia. This study concludes that there are significant factors that influence people's interest in using the 5G network, including performance expectancy, effort expectancy, and facilitating condition variables, while the social influence variable does not have a significant effect on interest in using the 5G network. In addition, it was found that there was a significant influence between the intention to use the 5G network and the intention to buy a subscription to the 5G network.
Keywords: 5G network; Purchase intention; Technology acceptance; Usage factors; UTAUT model.
ABSTRAK – Teknologi  internet  yang  tak  pernah  berhenti  membuat  perkembangan  era  digital  masuk  ke  tahap teknologi 5G. Namun pasar teknologi 5G masih terbilang sangat kecil di Indonesia akibat beberapa faktor salah satunya yaitu  belum  meratanya  demand  teknologi  komunikasi  di  Indonesia.  Sehingga,  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu menganalisis  perilaku pengguna internet terhadap jaringan 5G dengan melihat faktor apa saja yang mempengaruhi masyarakat  terhadap  penggunaan  jaringan  5G  sebagai  metode  pendekatan  UTAUT.  Analisis  data  menggunakan metode  SEM-GSCA  dengan  202  sampel  pada  pengguna  5G  di  Indonesia.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu ditemukan  faktor-faktor  signifikan  yang  memberikan  pengaruh  terhadap  minat  masyarakat  didalam  menggunakan jaringan  5G  antara  lain  variabel  performance  expectancy,  effort  expectancy,  dan  facilitating  condition,  sementara variabel social influence tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap minat penggunaan jaringan 5G. Selain itu ditemukan  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  minat  menggunakan  jaringan  5G  terhadap  minat  beli berlangganan jaringan 5G.
Kata Kunci: Faktor-faktor penggunaan; Jaringan 5G; Minat beli; Model UTAUT; Penerimaan teknologi.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan masyarakat yang semakin kompleks pasti memerlukan  adanya  peningkatan  teknologi  dan  sistem komunikasi yang mampu meningkatkan yang produktivitas masyarakat dapat berlangsung dengan baik. Peningkatan  kemampuan  teknologi  yang  terus berkembang,  kini  mempersiapkan  Indonesia  untuk masuk  ke  tahap  selanjutnya,  yaitu  teknologi  5G. Teknologi  5G  memiliki  potensi  untuk  mendukung kebutuhan  masyarakat  karena  beberapa  kelebihan  yang ditawarkan, diantaranya mendukung kecepatan mencapai 10 kali lipat dari teknologi saat ini yaitu 4G [1] . Namun, untuk  bisa  diimplementasikan  diperlukan  banyak persiapan  dari  berbagai  sisi  seperti  korporasi,  regulator (pemerintah),  penyedia  layanan  telekomunikasi,  serta sumber  daya  manusia  yang  memadai.  Beberapa perusahaan  yang  telah  melakukan  percobaan  (trial) teknologi 5G di Indonesia dan saat ini berjalan dengan
lancar,  antara  lain:  Qualcomm,  Huawei,  dan  ZTE [2] . Dilansir  dari  siaran  pers  Kominfo,  pada  bulan  Agustus tahun 2021 telah ada 3 penyedia operator seluler nasional yang  mendaftarkan  layanan  5G  secara  resmi  yaitu  PT. Telkomsel  yang  mulai  beroperasi  pada  tanggal  27  Mei 2021,  PT.  XL  Axiata  pada  tanggal  6  Agustus  2021  dan PT.  Indosat  pada  tanggal  7  Juni  2021,  dimana menggunakan dua pita frekuensi seluler yaitu 1800 Mhz dan 2,3 GHz. Layanan komersial jaringan telekomunikasi 5G  sudah  tersedia  di  beberapa  kota  di  Indonesia diantaranya  seperti  Bandung,  Batam,  Balikpapan, Makassar,  Surakarta,  Surabaya,  Denpasar,  Medan  serta Jabodetabek [3] .
Namun  pasar  teknologi  5G  masih  terbilang  sangat kecil  di  Indonesia  padahal  jumlah  BTS  atau Base Transceiver Station yang didirikan oleh para operator seluler tersebut telah mencapai lebih dari 500 ribu BTS di seluruh Indonesia [4] dan  terus  dilakukan  pembangunan. Berdasarkan  laporan  A.  T  Kearney,  jumlah  pengguna
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1 June 30, 2023 – Hal. 69
layanan  5G  di  Asia  Tenggara  yaitu  sekitar  2  juta  pada 2021. Jumlah itu lalu meningkat lima kali lipat menjadi 10 juta pengguna pada awal 2022 [5] . Ada banyak faktor yang menyebabkan ekosistem 5G belum terbentuk sempurna. Salah  satunya  yaitu  belum  meratanya demand teknologi komunikasi  di  Indonesia [2] .  Berdasarkan  survei  yang telah  dilakukan  terhadap  penduduk  Indonesia  yang berjumlah 262,1 juta, terdapat sekitar 175,4 juta jiwa yang aktif  menggunakan  layanan  internet.  Selain  itu  terdapat sekitar 338,2 juta unit smartphone yang terkoneksi, di mana seperti  yang  kita  ketahui  bahwa  rata-rata  penduduk Indonesia tidak hanya memiliki satu smartphone melainkan dapat  dua  atau  lebih,  sehingga  unit smartphone yang terkoneksi internet berjumlah hampir dua kali lipat dari jumlah  pengguna  internet [6] .  Tentunya  angka  tersebut terus meningkat terutama sejak adanya pandemi covid-19. Dengan  adanya  jumlah  pengguna  internet  yang  besar tersebut, seharusnya pasar 5G dapat segera berkembang. Selain itu, melihat dari sejarah perkembangan 2G ke 4G yang  waktu  penetrasinya  semakin  cepat,  maka kemungkinan waktu penetrasi 5G dapat lebih cepat dari waktu penetrasi generasi sebelumnya [7] .
Dari pemaparan permasalahan, menunjukkan bahwa diketahui  selisih  yang  cukup  besar  antara  pengguna internet dengan pengguna layanan jaringan 5G. Dengan demikian,  diperlukan  adanya  suatu  indentifikasi  terkait faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  niat  pengguna internet  didalam  memakai  layanan  jaringan  5G  serta bagaimana  strategi  yang  tepat  agar  masyarakat  dan beberapa  industri  membutuhkan  teknologi  5G  untuk meningkatkan relasi online. Pada penelitian ini bertujuan menganalisis  perilaku  pengguna  internet  terhadap jaringan  5G  untuk  mengetahui  faktor  pendorong sekaligus menghambat masyarakat terhadap penggunaan jaringan  5G  Metode  pendekatan  UTAUT  dengan pengujian  variabel  dependen  UTAUT  yaitu performance expectancy , effort  expectancy , social  influence ,  dan facilitating condition terhadap variabel independen behavior intention to use 5G  network dan purchase  intention  to  subscribe  5G  network . Penelitian  ini  nantinya  diharapkan  dapat  menjadi  acuan bagi  perusahaan  operator  seluler  nasional  dalam penyempurnaan dan pengembangan layanan jaringan 5G sehingga  dapat  mengevaluasi  strategi  implementasi peningkatan pengguna internet jaringan 5G di Indonesia.

## 2. DASAR TEORI

## Jaringan 5G
Teknologi seluler kini telah dianggap sebagai sebuah kebutuhan  yang  primer  bagi  sebagian  masyarakat.  Hal tersebut ditandai dengan meningkatnya jumlah pengguna yang  menggunakan  telepon  seluler  di  setiap  generasi jaringan.  Dengan meningkatnya kebutuhan layanan data bergerak  dan  juga  tingginya  laju  data  yang  dibutuhkan oleh  pengguna,  maka  teknologi  5G  resmi  hadir  sebagai generasi  kelima  yang  diprediksi  menjadi  tumpuan  pada generasi  2020.  Tidak  hanya  didukung  oleh smartphone , tetapi juga perangkat Internet of Things (IoT) yang beragam untuk menyediakan layanan yang bervariasi seperti smart building,  smart  city, dan  banyak  lagi  yang  akan membutuhkan antena 5G dengan latensi rendah, path loss rendah, dan pola radiasi stabil. Sehingga patut disebutkan bahwa teknologi 5G akan membuka peluang baru untuk melampaui  teknologi  tradisional  dengan  kecepatan  data sangat tinggi, latensi sangat rendah, kapasitas lebih besar, dan kualitas layanan yang baik.
Beberapa spesifikasi dari teknologi 5G [8] yaitu (1) memiliki kemampuan latensi rendah hingga kurang dari 1 ms; (2) memiliki  bandwidth frekuensi di bawah 6 GHz dan  di  atas  6  GHz;  (3)  memiliki  kemampuan  mobilitas hingga  mencapai  lebih  dari  500km/jam;  (4)  teknologi akses  yang  digunakan  adaah  BDMA  dan  FBMC;  (5) memiliki efisiensi spektrum yang baik hingga mencapai 9 bit/s/Hz;  (6)  memiliki  kecepatan  data  rate  sekitar  2 sampai  20  Gbps;  (7)  kepadatan  koneksi  mencapai  1 juta/km2  dengan  mempertimbangkan  keandalan koneksi; (8) koreksi error menggunakan teknik LDPC.

## UTAUT
Metode Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT) ialah  suatu  metode  yang  dipakai  guna mengukur  faktor-faktor  penolakan  atau  penerimaan pengguna  terhadap  sebuah  teknologi.  Model  UTAUT dipakai guna mempelajari lebih dalam tentang beberapa faktor  yang  mempengaruhi  niat  user  untuk  menerima suatu teknologi. Pada Gambar 1 terdapat 4 konstruk yang mempengaruhi penggunaan suatu sistem yakni Performance Expectancy, Effort Expectancy,  Social Influence , dan Facilitating Condition terhadap minat perilaku (Behavorial Intention) [9] .
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Kemudian ada  4 variabel moderator didalam  hubungan keempat konstruk inti tersebut terhadap konstruk minat perilaku  serta  pemakaian  sistem  antara  lain  usia  ( age ), pengalaman  ( experience ),  kesukarelaan  penggunaan ( voluntariness of use ) dan jenis kelamin ( gender ).
a. Performance Expectancy
Performance  Expectancy merupakan  tingkatan  dari gambaran  seberapa  jauh  seorang  individu  meyakini  jika penggunaan  teknologi  dapat  meningkatkan  kinerja pekerjaannya [9] . Performance Expectancy berkaitan dengan keyakinan  individu  mengenai  seberapa  besar  manfaat suatu teknologi dapat membantunya dalam mengerjakan berbagai  kegiatan,  dimana  jenis  kelamin  dan  perbedaan usia  telah  terbukti  berpengaruh  dalam  konteks pengadopsian teknologi.
b. Effort Expectancy
Effort Expectancy ialah suatu tingkat untuk mengukur seberapa mudah user menggunakan suatu teknologi [9] . Venkatesh  juga  mengemukakan  bahwa Effort  Expectancy memberikan pengaruh pada Behavioral Intention . Konstruk ini dapat menjadi acuan bahwasanya sistem yang mudah digunakan  akan  membutuhkan  sedikit  waktu  untuk menguasainya sehingga akan memunculkan minat untuk menggunakan teknologi sistem informasi.
c. Social Influence
Social  Influence merupakan  suatu  tingkat  untuk mengukur  seberapa  jauh  user  terpengaruh  dan  percaya dari orang lain untuk ikut menggunakan suaru teknologi. Social Influence juga mempengaruhi Behavioral Intention , yang menggambarkan bagaimana pengaruh orang-orang dapat mempengaruhi minat penggunaan teknologi [9] . d. Facilitating Condition Facilitating  Conditions ialah  suatu  variabel  yang menjelaskan mengenai kepercayaan dari seorang individu, dimana teknis maupun infrastruktur dari organisasi yang ada dapat mendukung penggunaan teknologi [9] . e. Behavioral Intention Behavioral  Intention ialah  konsistensi  mengenai  teori yang  mendasar  terhadap  seluruh  model  intention. Variabel ini menyatakan tingkat niatan seorang individu dalam menggunakan teknologi [9] .
f. Use Behavior
Use  Behavior ialah  suatu  variabel  yang  menjelaskan mengenai  perilaku  seseorang  didalam  menggunakan teknologi. Hal ini dapat dikatakan sebagai bentuk reaksi seseorang  terhadap  penerimaan  sebuah  teknologi  yang berdampak pada frekuensi penggunaan teknologi [9] .

## SEM-GSCA
Generalized  Structured  Component  Analysis atau  yang biasa disebut dengan GeSCA merupakan metode analisis component  base  dalam  SEM [10] .  Biasanya,  software yang  digunakan  yaitu  AMOS,  PLS,  dan  SPSS  untuk menyelesaikan  model  persamaan  stuktural.  Pakai software  tersebut  tidak  dapat  menangani  permasalahan secara  global  optimization  guna  menentukan  estimasi parameter  model.  Hal  ini  berarti  secara  konsisten  tidak mempunyai  satu  kriteria  tunggal  untuk  diminimalkan maupun  dimaksimalkan [11] .  Maka,  adanya  metode GeSCA dapat digunakan untuk mengatasi kelemahan dari software  sebelumnya.  Metode  GeSCA  bisa  disebut dengan  SEM  yang  memiliki  varian  maupun  basis komponen,  dimana  variabel  laten  diartikan  dengan variabel yang diukur secara langsung [12] .

## 3. METODOLOGI
Tujuan dari penelitian ini yaitu guna mengidentifikasi berbagai  faktor  signifikan  yang  mempengaruhi  perilaku masyarakat  terhadap  penggunaan  jaringan  5G  dan menganalisis  hubungan  antara  niat  masyarakat  dalam menggunakan  jaringan  5G  dengan  niat  beli  dalam berlangganan  jaringan  5G  menggunakan  metode UTAUT dengan tambahan variabel kontrol yaitu gender, age,  experience, dan income .  Penelitian  ini  menggunakan model konseptual dari penelitian-penelitian terdahulu dan temuan-temuan  baru  secara  empiris  dengan  kerangka model  penelitian  secara  keseluruahan  diilustrasikan melalui Gambar 2 . Berdasarkan  kerangka  model  penelitian  tersebut, maka diperoleh 5 hipotesis penelitian yang akan diujikan sebagimana terlihat pada Tabel 1 .
Gambar 2. Kerangka Model Penelitian
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Sumber  data  penelitian  ini  yaitu  data  primer berbentuk  data screening, demografi,  serta  data  utama, dimana data akan diperoleh melalui penyebaran kusioner secara online atau daring ke berbagai media sosial dengan memanfaatkan  fasilitas  formular  kuesioner  digital  yaitu Google  Form.  Kuesioner  ini  disebarkan  kepada responden  yang  merupakan  pengguna  jaringan  5G  dan berumur minimal 18 tahun sejumlah 202 responden. Jenis dari  struktur  pertanyaan  yang  dipakai  adalah  berbentuk pertanyaan dikotomis, majemuk dan Skala Likert 5 poin dengan  rincian  yaitu  Skor  1  Sangat  Tidak  Setuju  (STS); Skor 2 Tidak Setuju (TS); Skor 3 Netral (N); Skor 4 Setuju (S); dan Skor 5 Sangat Setuju (SS).
Penjabaran variabel, indikator, dan item pertanyaan dari  kuisioner  disajikan  pada Tabel  2 .  Kuisioner  yang sudah  dikumpulkan  selanjutnya  dianalisis  menggunakan SEM-GSCA.  Data  kuesioner  yang  sudah  dikumpulkan selanjutnya  diolah  menggunakan  metode  GSCA  yang terdiri  dari  3  tahapan  pengujian; outer  model (pengujian model  struktural), inner  model (pengujian  model pengukuran),  dan overall  goodness  of  fit (pengujian  model keseluruhan) [16] .
a. Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Pada tahap pengolahan data dilakukan evaluasi outer model atau model pengukuran guna mengukur reliabilitas serta validitas dari setiap variabel dan indikator di mana meliputi  atas  tiga  tahap  uji  yakni discriminant  validity, composite  reliability, dan convergent  validity .  Ketiga  tahapan tersebut dinilai berlandaskan dari nilai loading faktor di setiap  indikator  pembentuk  konstruk  laten.  Sebuah konstruk  laten  dianggap  memiliki convergent  validity yang maksimal  atau  optimal  apabila  nilai  loading  faktornya lebih dari 0,6 serta signifikan [17] . Discriminant validity yang maksimal atau optimal apabila nilai akar kuadrat Average Variece Extranced atau AVE di tiap konstruk lebih besar dibanding nilai korelasi diantara konstruk lainnya dalam model dan AVE variabel laten memiliki nilai yang lebih besar  dibanding  korelasi  dari  seluruh  variabelnya, sehingga  dianggap  mempunyai discriminant  validity [17] . Composite  reliability diuji  dengan  teknik  Alpha  Cronbach yang  mana  kelompok  indikator  yang  mengukur  suatu variabel mempunyai reliabilitas internal konsistensi yang baik apabila mempunyai alpha ≥ 0,7 [18] .
Tabel 1. Hipotesis Penelitian Hipotesis  Deskripsi Referensi H1 Performance Expectancy berpengaruh siginifikan dan positif terhadap Behavior Intention to Use 5G [9] H2 Effort Expectancy berpengaruh signifikan dan positif terhadap Behavior Intention to Use 5G [9] H3 Social Influence berpengaruh signifikan dan positif terhadap Behavior Intention to Use 5G [9] H4 Facilitating Conditions berpengaruh signifikan dan positif terhadap Behavior Intention to Use 5G [9] H5 Behavior Intention to Use 5G berpengaruh signifikan dan positif terhadap Purchase Intention to Subscribe 5G [15] Tabel 2. Data Rencana Kuisioner Variabel Kode Indikator Performance Expectancy (PE) PE1 Manfaat Sistem PE2 Efisiensi Waktu PE3 Peningkatan Produktivitas Effort Expectancy (EE) EE1 Sistem Mudah Dipelajari EE2 Mudah Mahir Social Influence (SI) SI1 Pengaruh Orang Penting SI2 Pengaruh orang Spesial SI3 Pengaruh Iklan Facilitating Condition (FC) FC1 Ketersediaan Fasilitas FC2 Kepemilikan Pengetahuan FC3 Kompabilitas Teknologi FC4 Ketersediaan Bantuan FC5 Sistem dapat diterima Behavior Intention to Use 5G Network (BIU5) BIU1 Niat BIU2 Minat Penggunaan Purchase Intention to Subscribe 5G Network (PIS5) PIS1 Niat Beli PIS2 Rekomendasi PIS3 Tetap Berlangganan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1 June 30, 2023 – Hal. 72
b. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Pada  tahapan  evaluasi inner  model atau  model struktural  dilaksanakan  dengan  meninjau  signifikasi koefisien  jalur  variabel  eksogen  ke  variabel  endogen. Evaluasi  tersebut  digunakan  untuk  melihat  korelasi  di antara  variabel  laten  dengan  melihat  nilai  estimasi  serta signifikansi  melalui Composite  Reliability  (CR) pada path coefficient dan  nilai  R-square  yang  didapatkan.    Nilai  CR pada  penelitian  ini  menggunakan  uji  hipotesis  nilai loading  estimate  terhadap  path  coefficient  dimana  jika nilai  composite  reliability  (CR)  ≥  2  dengan  tingkat kesalahan α = 5% [18] .
c. Evaluasi Model Keseluruhan (Overall Goodness of Fit)
Setelah  didapatkan  hasil  dari  evaluasi  model pengukuran dan model struktural, tahap selanjutnya yaitu uji model keseluruhan yang digunakan utnuk menjelaskan kecocokan  antara  model  dan  data.  Pada  tahapan  ini dilakukan  evaluasi  berdasarkan  nilai Goodness  of  Fit  FIT
dan Adjusted FIT (AFIT) . Nilai FIT menginterpretasikan ketidakcocokan antara data dan suatu model dengan nilai berkisar 0 sampai 1 dimana semakin besar nilai FIT, maka semakin  baik  model  yang  dihasilkan.  Sedangkan  nilai AFIT  digunakan  untuk  membandingkan  model  dimana model  yang  memaksimalkan  AFIT  maka  akan  semakin baik model tersebut [19] .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Karakteristik Responden
Responden pada pengumpulan data tesis ini adalah pengguna  jaringan  5G  sejumlah  202  responden  yang dilakukan  pada  bulan  Maret-Mei  2023.  Data  deskripsi berikut  didapatkan  dari  data  diri  responden  pada kuesioner yang disebar melalui Google Form. Kemudian akan  digunakan  untuk  analisis  berdasarkan  karakteristik yaitu  jenis  kelamin,  lama  penggunaan  jaringan  5G,  dan pendapatan.
Tabel 3. Daftar Karakteristik Responden No  Karakteristik Jumlah (Orang)  Prosentase (%) 1. Jenis Kelamin Laki-laki 111 54.95 Perempuan 91 45.05 2. Umur 17 – 25 tahun 162 80.20 25 – 40 tahun 33 16.34 > 40 tahun 7 3.47 3. Lama Penggunaan Jaringan 5G < 1 tahun 144 71.29 > 1 tahun 58 28.71 4. Pendapatan < Rp1.000.000 57 28.22 Rp1.000.000 – Rp5.000.000 80 39.60 Rp5000.000 – Rp10.000.000 46 22.77 > Rp10.000.000 19 9.41 Pada Tabel 3 menunjukan hasil analisis karakteristik responden  menunjukan  bahwa  mayoritas  responden pengguna  jaringan  5G  berjenis  kelamin  pria  yaitu sebanyak  54.95%  sisanya  adalah  wanita  yaitu  45.05%. Sedangkan  apabila  dilihat  dari  karakteristik  responden berdasar  lama  penggunaan  jaringan  5G  diketahui mayoritas  responden  menggunakan  5G  kurang  dari  1 tahun  yaitu  sebesar  71.29%  selebihnya  yaitu  28,71% sudah  menggunakan  jaringan  lebih  dari  1  tahun.  Dapat dikatakan meskipun jaringan 5G sudah diluncurkan sejak tahun 2020 namun kenyataanya masih banyak masyarakat yang  baru  saja  menggunakan  5G  dalam  satu  tahun terakhir  ini.  Dilihat  dari  segi  pendapatan,  diketahui persentase  pengguna  jaringan  5G  dengan  pendapatan kurang  dari  Rp1.000.000,-  sebesar  28.22%;  responden dengan pendapatan Rp1.000.000,- sampai Rp5.000.000,- sebesar 39%; responden dengan pendapatan Rp5.000.000,-  sampai  Rp10.000.000,-  sebesar  22.77%; dan  responden  dengan  pendapatan  lebih  dari Rp10.000.000,-  sebesar  9,41%.  Artinya,  responden dengan  penghasilan  kurang  dari  Rp1.000.000 – Rp10.000.000,- justru memiliki intensi lebih besar dalam menggunakan jaringan 5G  dengan frekuensi  terbanyak yaitu pada responden dengan pendapatan Rp1.000.000 – Rp  5.000.000  dibandingkan  dengan  responden  yang berpenghasilan lebih dari Rp10.000.000,-.

## Evaluasi SEM-GSCA
Pada tahap evaluasi SEM GSCA dilakukan pada tiga model  yaitu  model  pengukuran (outer  model), model struktural (inner  model), dan  model  keseluruhan (overall goodness  of  fit) menggunakan  software  GSCA  Pro  1.2.1. Data penelitian yang digunakan adalah data dan variabel yang telah valid dan reliabel.
a. Model Pengukuran (Inner Model)
Pada  model  pengukuran  evaluasi  SEM  GSCA dilakukan  tiga  pengujian  antara  lain Convergent  Validity, Discriminant Validity, dan Construct Reliability . Berdasarkan Tabel  4 diketahui  bahwa  seluruh  indikator  dari  seluruh variabel memiliki nilai loading estimate lebih dari 0,6 yang berarti indikator-indikator tersebut dinyatakan signifikan dan valid [20] . Sehingga dapat dikatakan bahwa seluruh indikator  telah  memiliki  validitas  konvergen  yang  baik serta  mampu  menggambarkan  pengukuran  masing- masing  variabelnya.  Selanjutnya  yaitu  tahap  pengujian discriminant  validity.  Pada  tahap  ini  dilakukan perbandingan  hasil  nilai √𝐴𝑉𝐸 setiap  konstruk  dengan korelasi antara suatu variabel dengan variabel lainnya. Jika nilai √𝐴𝑉𝐸 pada pada variabel memiliki nilai lebih besar daripada  nilai  korelasi  antara  variabel  dengan  variabel lainnya  maka  dapat  dikatakan  model  tersebut  memiliki nilai Discriminant Validity yang baik [ 16] .
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Tabel 4. Hasil Uji Convergent Validity Variabel Indikator Loading Estimate Variabel Indikator Loading Estimate Performance Expectancy (PE) PE1 0.927683 Facilitating Condition (FC) FC1 0.846696 PE2 0.937528 FC2 0.869178 PE3 0.926738 FC3 0.808534 Effort Expectancy (EE) EE1 0.923924 FC4 0.856597 EE2 0.919712 Behavior Intention to Use 5G Network (BIU) BIU1 0.922005 Social Influence (SI) SI1 0.873256 BIU2 0.949469 SI2 0.867464 Purchase Intention to Subscribe 5G Network (PIS) PIS1 0.936004 SI3 0.839439 PIS2 0.891244 PIS3 0.917844 Tabel 5. Hasil U
i ji Discriminant Validity Korelasi Komponen PE EE SI FC BIU PIS PE 0.930666 0.705718 0.491723 0.550952 0.617691 0.620736 EE 0.705718 0.945987 0.462424 0.629131 0.592972 0.574354 SI 0.491723 0.462424 0.860179 0.500643 0.373659 0.413316 FC 0.550952 0.629131 0.500643 0.845571 0.609108 0.56144 BIU 0.617691 0.592972 0.373659 0.609108 0.935778 0.841312 PIS 0.620736 0.574354 0.413316 0.56144 0.841312 0.915216 Tabel 6. Hasil U i ji Composite Reliability Variabel Composite Reliability Performance Expectancy 0.922778 Effort Expectancy 0.823216 Social Influence 0.824087 Facilitating Condition 0.867224 Behavior Intention to Use 5G Network 0.85968 Purchase Intention to Subscribe 5G Network 0.903299
Hasil uji Discriminant Validity pada Tabel 5 , variabel performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence, facilitating condition, behavior intention to use 5G network, dan purchase  intention  to  subscribe  5G  network memiliki  nilai √𝐴𝑉𝐸 yang lebih besar dari nilai korelasi variabel lainnya. Maka  hal  tersebut  dapat  dinyatakan  bahwa  seluruh variabel  pada  penelitian  ini  telah  memiliki  discriminant validity yang baik.
Berdasarkan  dari  hasil  uji Composite  Reliability pada Tabel  6 ,  seluruh  variabel  memiliki  nilai  CR  >  0,7  yang berarti pengujian composite reliability telah terpenuhi. Hal ini  menunjukkan  bahwa  variabel performance  expectancy, effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  behavior intention to use 5G network, dan purchase intention to subscribe 5G network telah reliabel.
b. Model Struktural ( Outer Model )
Hasil dari pengujian evaluasi model struktural pada penelitian  ini  ditunjukkan  pada Tabel  7 .  Berdasarkan perhitungan rumus CRb diperoleh nilai CRb pada Tabel 7 dimana  untuk  variabel performance  expectancy,  effort expectancy,  facilitating  condition terhadap behavior  intention  to use  5G  network dan behavior  intention  to  use  5G  network terhadap purchase intention to use 5G network memiliki nilai ≥ 2, sehingga koefisien parameter signifikan, sedangkan untuk variabel social influence terhadap behavior intention to use  5G  network tidak  signifikan.  Maka  dari  itu  dilakukan pengujian ulang dengan mengeliminasi hubungan variabel yang  tidak  signifikan.  Dan  hasil  estimasi  koefisien  pada model struktural setelah uji signifikasi ditunjukkan pada Tabel 8 .
Tabel 7. Hasil U i ji Model Struktural Hubungan Variabel Estimate SE CR PE → BIU 0.351966 0.07884 4.464331 EE → BIU 0.154271 0.076387 2.0196 SI → BIU -0.04025 0.063191 -0.63692 FC → BIU 0.340965 0.065072 5.23984 BIU → PIS 0.841261 0.025012 33.63457
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Tabel 8. Hasil U i ji Model Struktural Setelah Eliminasi
Hubungan Variabel Estimate SE CR PE → BIU 0.341735 0.069815 4.894865 EE → BIU 0.149885 0.07111 2.10779 FC → BIU 0.328995 0.068447 4.806568 BIU → PIS 0.841311 0.024855 33.84864 Tabel 10. Hasil U i ji Hipotesis Variabel Estimate SE CR Pvalue  Keterangan PE → BIU 0.351966 0.07884 4.464331 0.0000067  H1 diterima EE → BIU 0.154271 0.076387 2.0196 0.0223763  H2 diterima SI → BIU -0.04025 0.063191 -0.63692 0.7375501  H3 ditolak FC → BIU 0.340965 0.065072 5.23984 0.0000002  H4 diterima BIU → PIS 0.841261 0.025012 33.63457 0.0000000  H5 diterima
Tabel 9. Hasil Uiji Model Keseluruhan
Hu i bu i ngan Variabe i l Me i asu i re i FIT 0.66455 AFIT 0.66071 c. Model Keseluruhan ( Overall Goodness of Fit )
Untuk  hasil  uji  keseluruhan  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Tabel 9 . Berdasarkan data pada Tabel 9 menunjukkan  bahwa  hasil  estimasi  pada  model keseluruhan  diketahui  bahwa  nilai  FIT  memiliki  nilai sebesar 0.66455, artinya keragaman data dapat dijelaskan oleh  model  sebesar  66.45%.  Nilai  AFIT  memiliki  nilai sebesar 0.66071, berarti sebesar 66.47% keragaman dapat dijelaskan oleh model dan sisanya dapat dijelaskan oleh variabel  lainnya.  Secara  keseluruhan  model  dapat dikatakan sudah baik karena nilai mendekati 1.

## Uji Hipotesis
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan menggunakan  GeSCA  pada  masing-masing  hipotesis. Hipotesis  yang  diajukan  berjumlah  5  hipotesis  dimana setiap  hipotesis  diujikan  berdasarkan  nilai  pvalue.  Jika nilai  pvalue  <0.05  maka  hubungan  variabel  dikatakan signifikan, jika pvalue >0.05 artinya tidak signifikan. Hasil pengujian  hipotesis  ditunjukkan Tabel  10 diketahui bahwa  variabel Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy, dan Facilitating Condition mendapatkan nilai Pvalue <0.05 hanya  berpengaruh  positif  atau  signifikan  terhadap variabel Behavior Intention to Use 5G Network . Juga diketahui bahwa  variabel Behavior  Intention  to  Use  5G  Network memiliki  nilai  Pvalue  <0.05  yang  berarti  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel Purchase  Intention  to  Use  5G Network .

## 5. KESIMPULAN
Hasil  dari  pengujian  hipotesis  dalam  menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  perilaku masyarakat  dalam  menggunakan  jaringan  5G (Behavioral Intention to Use 5G Network) berdasarkan model UTAUT dan  metode  pengolahan  SEM-GSCA  menunjukkan bahwa  terdapat  beberapa  variabel  yang  signifikan terhadap minat masyarakat dalam menggunakan jaringan
5G  yaitu Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy, dan Facilitating  Condition dengan  variabel  paling  signifikan adalah  faktor  kondisi  terfasilitasi (Facilitating  Condition) . Sedangkan  variabel  yang  tidak  mempengaruhi  adalah faktor  pengaruh  orang  lain (Social  Influence) .  Variabel Behavioral  Intention  to  Use  5G  Network berpengaruh signifikan  terhadap  variabel Purchase  Intention  to  Subscribe 5G Network . Artinya jika terdapat peningkatan pada faktor peningkatan  produktivitas (Performance  Expectancy) , kemudahan  penggunaan (Effort  Expectancy), dan  kondisi terfasilitasi (Facilitating Condition) maka dapat menghasilkan  peningkatan  minat  beli  masyarakat  untuk berlangganan jaringan 5G.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] NTT DOCOMO, “5G Radio Access: Requirements, Concept and Technologies,” NTT DOCOMO White Paper, Jul. 2014. [Online]. Available: https://gsacom.com/paper/docomo- 5g-radio-access-requirements-concept-and- technologies/
[2] D. E. T. Lufianawati and C. A. Wicaksana, “Analisis Kesiapan Indonesia dalam Menghadapi Teknologi 5G,” Setrum: Sistem Kendali -Tenaga- elektronika-telekomunikasi-komputer, vol. 9, no. 1, p. 17, Apr. 2020, doi:
10.36055/setrum.v9i1.8191.
[3] Siaran Pers No. 279/HM/Kominfo/08/2021, “Tiga Operator Buka Layanan 5G, Menkominfo: Pemerintah Siapkan TKDN 5G,” Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia, Aug. 26, 2021. [Online]. Available: https://www.kominfo.go.id/content/detail/3632 1/siaran-pers-no-279hmkominfo082021-tentang- tiga-operator-buka-layanan-5g-menkominfo- pemerintah-siapkan-tkdn-5g/0/siaran_pers (accessed Des. 5, 2022).
[4] V. B. Kusnandar, “Telkomsel Juara i Kepemilikan BTS Terbanyak di Indonesia, Capai 237 Ribu BTS,” Databoks, Sep. 27, 2021. [Online].
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021 /09/27/telkomsel-juarai-kepemilikan-bts- terbanyak-di-indonesia-capai-237-ribu-bts (accessed Oct. 20, 2022).
[5] M. I. Mahdi, “Berapa Jumlah Pengguna 5G di Asia Tenggara?,” Data Indonesia, Jan. 6, 2022. [Online]. Available: https://dataindonesia.id/digital/detail/berapa- jumlah-pengguna-5g-di-asia-tenggara (accessed Nov. 3, 2022).
[6] I. Paridawati, I. Daulay, a nd R. Amalia, “Persepsi Orangtua Terhadap Penggunaan Smartphone pada Anak Usia Dini di Desa Indrasakti
Kecamatan Tapung Kabupaten Kampar,” JOTE, vol. 2, no. 2, pp. 28 – 34, 2021.
[7] N. P. Bestari, “Kapan Seluruh Warga RI Bisa Nikmati Internet Cepat 5G?,” CNBC I ndonesia, Aug. 26, 2021. [Online]. Available: https://www.cnbcindonesia.com/tech/20210826 181303-37-271564/kapan-seluruh-warga-ri-bisa- nikmati-internet-cepat-5g (accessed Dec. 12, 2022).
[8] S. Kumar, A. S. Dixit, R. R. Malekar, H. D. Raut, and L. K. Shevada, “Fifth generation antennas: A comprehensive review of design and performance enhancement techniques,” IEEE Access, vol. 8, pp. 163568 – 163593, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3020952.
[9] V. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis, and F. D. Davis, “User a cceptance of information technology: Toward a unified view,” MIS Q., vol. 27, no. 3, pp. 425 – 478, Sep. 2003, doi: 10.2307/30036540.
[10] H. Tanuwijaya and R. Sarno, “Comparation of CobiT Maturity Model and Structural Equation Model for Measuring the Alignment Between University Academic Regulations and
Information Technology Goals,” IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur., vol. 10, no. 6, pp. 80 – 92, Jun. 2010, [Online]. Available: http://paper.ijcsns.org/07_book/201006/20100 611.pdf
[11] H. Hwang and Y. Takane, “Generalized structured component analysis,” Psychometrika, vol. 69, no. 1, pp. 81 – 99, Mar. 2004, doi:
10.1007/BF02295841.
[12] S. Kim, R. Cardwell, and H. Hwang, “Using R Package gesca for generalized structured component analysis,” Behaviormetrika, vo l. 44, no. 1, pp. 3 – 23, Jan. 2017, doi: 10.1007/s41237- 016-0002-8.
[13] J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis 7th Edition. Harlow, England: Pearson Education Limited, 2014, ISBN: 9781292021904.
[14] L. Stanley, D. W. Hosmer Jr., J. Klar, and S. K. Lwanga, Besar Dampel dalam Penelitian Kesehatan. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 1997, ISBN: 9794204242.
[15] K. Keni, L. R. Aritonang, and A. S. Pamungkas, “Purchase Intention, Satisfaction, Interest, and Previous Purchas e Behaviour,” Int. J. Innov.
Creat. Change, vol. 5, no. 6, pp. 1129 – 1144, 2019. [Online]. Available:
http://repository.untar.ac.id/13516/1/5.%20Pur chase%20Intention%2C%20Satisfaction%2C%2 0Interest%2C%20and%20Previous%20Purchase %20Behaviour%20-%20IJICC.pdf
[16] E. Ramadhani, N. Nurjati, N. Nurhasanah, N. Salwa, and L. R. Siregar, “Generalized structured component analysis (GSCA) method in evaluating service satisfaction at FMIPA Syiah Kuala University,” J. Nat., vol. 23, no. 2, pp. 98– 109, Jun. 2023, doi: 10.24815/jn.v23i2.27808.
[17] D. V. Ferezagia, K. A. Safitri, N. F. Dewi, and D. Anggara, “Generalized Structured Component Analysis to Analyze Measurement Models: Utilization of Health Insurance,” in Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing Ltd, Apr. 2021, vol. 1863, no. 1, p. 012042, doi: 10.1088/1742-6596/1863/1/012042.
[18] F. Fitriani, A. Rusgiyono, and T. Widiharih, “Penerapan Metode Generalized Structured Component Analysis pada Kepuasan Konsumen (Studi Kasus: Pasien Klinik Q),” Jurnal Gaussian, vol. 9, no. 4, pp. 454 – 463, Dec. 2020, [Online].
Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussia n/article/view/29416
[19] H. Hwang, N. Malhotra, Y. Kim, M. A. Tomiuk, and S. Hong, “A Comparative Study on Parameter Recovery of Three Approaches to Structura l Equation Modeling,” J. Mark. Res., vol.
47, no. 4, pp. 699 – 712, Aug. 2010, doi:
10.1509/jmkr.47.4.699.
[20] D. V. Ferezagia, K. A. Safitri, N. F. Dewi, and D. Anggara, “Generalized Structured Component Analysis to Analyze Measurement Models: Utilization of He alth Insurance,” in Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing Ltd, Apr. 2021, vol. 1863, no. 1, p. 012042, doi: 10.1088/1742-6596/1863/1/012042.