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

## Analisis Minat Penggunaan E-Wallet Gopay dengan Pendekatan Model UTAUT2
Lina Fatimah Lishobrina * , Hanu Handriadma, Arlan Lapiga Bangun Zebua Bisnis Digital, Fakultas Rekayasa Industri dan Desain, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jawa Tengah, Indonesia
* lina.fatimah@ittelkom-pwt.ac.id , hanu@ittelkom-pwt.ac.id , 21111040@ittelkom-pwt.ac.id
ABSTRACT – Technological and economic developments have resulted in consumer behavior patterns changing from cashless to cashless. The widespread use of cashless e-wallet transactions is due to the emergence of many service providers, one of which is Gopay. Consumer behavior patterns in technology have the potential to utilize as measured by several models. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) is used as a model. The objective of this research is to analyze consumer usage behavior of e-wallet services (Usage Behavior) interest in using e-wallet services consumer behavior intentions. Gopay uses the UTAUT2 model. The analysis of this usage behavior model  is  measured  using  6  independent  variables,  namely  performance  expectations,  effort  expectations,  social influence, conditions of support, motivation, and hedonic has on the dependent variable usage behavior by examining the effect of intermediary variables on behavior. As well as the intent to use IPMA To evaluate the relevance of each independent variable and its effectiveness about the dependent variable. The methodology employed in this study is quantitative research. Non-probability sampling and purposive sampling are the sampling techniques that have been utilized. The sample size is 400 respondents and the respondent's information is from the survey. The results of this survey were processed with SmartPLS 3.0 with the calculation results of Achievement Expectancy -0.008, EE0.056, Social Impact 0.008, HM0.118, Enabling Condition 0.176, HA Behavioral Intention, 0.4039. Then it is concluded that efficiency expectations, effort expectations, social influence, and HM do not affect user behavior through behavioral intentions. However, BI influences user behavior.
Keywords: E-Wallet; Gopay; SmartPLS 3.0; Use Behavior; UTAUT2.
ABSTRAK – Perkembangan  teknologi  dan  ekonomi  mengakibatkan  pola  perilaku  konsumen  berubah  dari  yang semula cashless menjadi cashless. Maraknya penggunaan transaksi e-wallet cashless ini disebabkan munculnya banyak penyedia layanan, salah satunya Gopay. Pola perilaku konsumen dalam penggunaan teknologi dapat diukur dengan beberapa model. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) digunakan sebagai model. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku penggunaan layanan e-wallet oleh konsumen, minat mereka dalam menggunakan layanan tersebut, serta niat perilaku konsumen. Dalam penelitian ini, digunakan model UTAUT2 untuk menganalisis  perilaku  user  e-wallet.  Penelitian  ini  mengukur  perilaku  penggunaan  dengan  menggunakan  6  variabel independen, yaitu performance expectations, effort expectations, social influence, conditions of support, motivation dan hedonic, terhadap perilaku penggunaan variabel dependen dengan menguji pengaruh variabel perantara terhadap perilaku. IPMA juga digunakan untuk menentukan tingkat kepentingan Penelitian yang bertujuan untuk analisis antara masing-masing variabel independen dengan variabel dependen. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan kausal. Sampel penelitian dipilih menggunakan teknik non-probability sampling dan purposive sampling dengan  jumlah  responden  sebanyak  400  orang  mahasiswa.  Data  yang  diperoleh  kemudian  diolah  menggunakan SmartPLS  3.0.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  performance  expectations,  effort  expectations,  social  influence, conditions of support, motivation dan hedonic tidak memiliki pengaruh terhadap perilaku penggunaan, namun niat perilaku terbukti memengaruhi perilaku penggunaan.
Kata Kunci: E-Wallet; Gopay; SmartPLS 3.0; Use Behavior; UTAUT2.

## 1. PENDAHULUAN
Gopay  adalah  dompet  digital  atau  dompet  impian berupa  pulsa  Gojek  dan  bisa  dipakai  buat  membayar banyak  layanan  Gojek.  Diedit  oleh  Perusahaan  PT. Dompet  Anak  Bangsa,  Gopay  yang  telah  terdata  dan dipantau oleh Bank Indonesia memiliki fungsi yang mirip dengan  uang  fisik,  yang  dapat  dipakai  sebagai  alat pembayaran  sah  dan  memiliki  nilai  yang  sama  dengan
uang  tunai  yang  disimpan  di  dalamnya  terlebih dahulu [1] . Seiring perkembangan teknologi, sistem pembayaran juga  berkembang.  Mekanisme  pembayaran  harus  selalu memenuhi  kebutuhan  semua  orang  akan  transfer  yang menggunakan  teknologi  pembayaran  yang  inovatif semakin  memberikan  solusi  yang  cepat,  aman,  dan efisien.  Dengan  berbagai  fungsi  kemudahan.  Menurut Bank  Indonesia  (BI),  nilai  transaksi  pembayaran
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
elektronik  pada  Januari  2021  mencapai  Rp20.7  triliun. Jumlah tersebut bertambah 30.7 persen menjadi Rp15.9 triliun  bila  dibandingkan  periode  yang  sama  tahun  lalu. Transaksi  e-money  tidak  berkurang  selama  pandemic Covid-19.   Bahkan,  pada  2020  nilainya  meningkat  41.2 persen  menjadi  204.9  triliun.  Artinya,  masyarakat Indonesia  akan  semakin  membutuhkan  uang  jenis  ini untuk  transaksi  pembayaran  di  masa  pandemic, dibandingkan dengan kartu kredit dan debit.
E-Commerce untuk  usia  18-55  tahun  di  Indonesia. Uang  elektronik  adalah  uang  yang  digunakan  untuk transaksi  non  tunai.  Transaksi  pembayaran e-money memerlukan  koneksi  internet  untuk  menyelesaikan transaksi  pembayaran.  Uang  elektronik  disimpan  dalam bentuk  elektronik  yang  disebut  dompet  elektronik  ( e- wallet ).
Fokus  pada  penelitian  ini  adalah  pada  aktivitas layanan.  Aktivitas  layanan  bertujuan  untuk  memastikan bahwa  teknologi  yang  dikerahkan  dapat  memberikan layanan  dan  dukungan  operasional  kepada  organisasi secara efektif dan efisien. Selain itu, operasi layanan dapat menghargai  atau  memanfaatkan  layanan  teknologi  yang ditawarkan.  Teknologi  memiliki  peran  bagi  bisnis  yaitu fungsi  operasional.  Dalam  operasional,  teknologi berperan sangat penting dalam mendukung proses bisnis untuk  meningkatkan  pelayanan  perusahaan.  Teknologi digunakan  untuk  mendukung  kegiatan  operasional perusahaan [2] .  Selain  itu,  mengelola  operasi  layanan memberikan  cara  untuk  mengukur  dan  mengevaluasi kemajuan  perusahaan  dalam  pengembangan  operasi layanan  di  perusahaan.  Adopsi  teknologi  memberikan peluang  bagi  perusahaan  untuk  membuat  proses  bisnis yang  berupaya  dengan  dilakukan  oleh  perusahaan menjadi  lebih  produktif  dan  hemat  biaya  untuk meningkatkan  operasi  layanan [3] .  Model  penerimaan teknologi  yang  digunakan  adalah The  Unified  Theory  of Technology  Acceptance  and  Use  (UTAUT) .  Venkatesh mengembangkan  kembali  UTAUT  sebagai  Teori Penerimaan  dan  Penggunaan  Teknologi  Terpadu  atau Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2) [4] .  Perkembangan  teknologi  saat  ini  sejalan  dengan gaya hidup masyarakat yang semakin maju. Ketersediaan informasi dari berbagai media, baik media konvensional maupun  digital,  telah  mengubah  cara  hidup  masyarakat modern. Oleh karena itu, kebutuhan untuk mendapatkan akses  informasi  yang  cepat  semakin  meningkat  sebagai kebutuhan dasar untuk memenuhi kebutuhan informasi. Saat  ini  perkembangan  teknologi  di  dunia  khususnya internet  semakin  berkembang  pesat  dan  membantu kehidupan  kita  saat  ini.  Internet  merupakan  jembatan yang  memudahkan  kita  untuk  mendapatkan  informasi kapanpun  dan  dimanapun.  Untuk  mendapatkan  semua informasi dengan mudah dan tanpa harus keluar rumah.

## 2. DASAR TEORI
Manajemen teknologi berada di urutan teratas dalam daftar  tren  utama,  dan  menjanjikan  untuk  terus berkembang menjadi yang terbaik untuk di masa depan.
Dengan adanya kemajuan manajemen teknologi ini akan berdampak pada bisnis, sehingga pihak manajemen harus mengikuti  perubahan  dengan  cepat  agar  dapat  menilai manfaat maupun resiko pada perusahaan, karena inovasi teknologi baik dalam produk maupun proses akan terus berlanjut [4] .
Berasal  dari  kata  finance  and  technology,  istilah fintech pertama kali muncul dalam literatur ilmiah pada tahun  1972  dan  didefinisikan  sebagai  singkatan  dari financial  technology,  yang  menggabungkan  keahlian perbankan  dengan  teknik  manajemen  modern  dan komputer [5] . Fintech adalah penggunaan teknologi yang inovatif  untuk  menghasilkan  layanan  dan  produk keuangan yang menawarkan kepada konsumen cara yang mudah  dan  nyaman  untuk  mengelola  keuangan  mereka daripada  metode  tradisional.  Selain  itu,  fintech  juga disebut sebagai masa depan perbankan dan keuangan dan menawarkan  teknologi  hanya  untuk  penyedia  layanan keuangan [6] . Fintech adalah penyedia teknologi startup yang menghadirkan teknologi digital baru yang mendekati layanan keuangan dengan cara inovatif atau dapat secara fundamental  mengubah  cara  produk  dan  layanan  bank dibuat  dan  didistribusikan,  serta  menghasilkan pendapatan [7] . UTAUT adalah model yang mengkaji faktor-faktor yang  berhubungan  dengan  niat  perilaku  untuk menggunakan  teknologi  dalam  konteks  organisasi. UTAUT2 merupakan  pengembangan  dari  model UTAUT  yang  mengkaji  penerimaan  dan  penggunaan teknologi  pada  sisi  organisasi,  sedangkan  UTAUT2 mengkajinya  pada  sisi  konsumen [7] .  Teori  UTAUT2 menjelaskan  variabel  memiliki  tingkat  signifikan  untuk variabel  niat  perilaku  yaitu  dari  56%  sampai  74%  dan untuk  penggunaan  teknologi  dari  40%  sampai 52% . Penggunaan teknologi menjadi salah satu fenomena yang  banyak  dipelajari  sehingga  menghasilkan  beberapa model  yang  dikembangkan  dalam  area  tersebut [8] . Terdapat  beberapa  model  penerimaan  teknologi  yang berupaya  untuk  mengklarifikasi  faktor-faktor  yang berkontribusi  terhadap  keberhasilan  maupun  kegagalan sistem informasi dan teknologi, Gambar 1 . Terdapat 8 model teoritis yang mengidentifikasikan penerimaan  teknologi  oleh  pengguna  yaitu:  TRA.  TPB, TAM,  C-TAM-TPB,  MM,  SCT,  IDT,  dan  MPCU. Venkatesh  mensintesis  delapan  model  tersebut  untuk memperoleh pandangan mengenai penerimaan pengguna menjadi model UTAUT [7] . Model  UTAUT  memiliki  keuntungan  dalam memprediksi penerimaan teknologi dibandingkan model- model  terdahulu.  UTAUT2  yang  cakupan  yang  lebih besar  dalam  konteks  penerimaan  konsumen  dan penggunaan  teknologi  secara  umum,  mengarah  ke kemajuan yang signifikan dalam menjelaskan variabel niat perilaku  (56-74%)  dan  penggunaan  teknologi  (40% menjadi  52%)  dari  model  UTAUT  sebelumnya  telah melakukan penelitian sebelumnya dengan menggunakan model  UTAUT2  dimana  objek  penelitian  yang  diteliti berdasarkan konteks konsumen.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Gambar 1 . Model UTAUT2
Gambar 2 . Kerangka Pemikiran
Hipotesis  penelitian, Gambar  2 .  (H1) Performance Expectancy berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral  Intention .  (H2) Effort  Expectancy berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral  Intention .  (H3) Social Influence berpengaruh positif signifikan dan terhadap Behavioral Intention . (H4) Facilitating Conditions berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral  Intention .  (H5) Hedonic  Motivation berpengaruh  positif  signifikan  dan terhadap Behavioral  Intention. (H6) Habit berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap Behavioral  Intention. Dan (H7) Behavioral Intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention.
3. METODOLOGI
Metode yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan kausal, di mana Performance Expectancy (X1), Effort  Expectancy (X2), Social  Influence (X3),  dan Facilitating Conditions (X4) merupakan variabel bebas yang diteliti  dalam  penelitian  ini  yang  terdiri  keluar  dari
kesenangan. Menggunakan Hedonic Motivation (X5), Habit (X6) dan Behavioral Intention (Z) sebagai variabel mediasi. Variabel dependen adalah Use Behavior (Y). Populasi yang dijadikan sampel dalam  penelitian ini adalah  mahasiswa yang  menggunakan  Gopay,  dan  jumlah  pastinya  tidak diketahui.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik non- probability sampling dengan metode purposive atau assessment sampling . Purposive  sampling digunakan  untuk  situasi tertentu yang dapat memberikan informasi tentang subjek yang  sedang  dipelajari.  Pengguna e-wallet Gopay. Banyaknya  jumlah  populasi  pengguna  Gopay  tidak diketahui  pada  penelitian  ini,  maka  dalam  menentukan jumlah  sampel  yang  dibutuhkan,  seorang  peneliti memanfaatkan  atau  menggunakan  software GPower 3.1 yang  menggunakan effect  size 0,2,  α err  prob 0,05, power sebesar 0,80 maka didapatkan hasil untuk sampel sebesar 400 mahasiswa.
Penelitian ini menggunakan data primer dimana data primer ini berupa kuesioner. Responden dalam penelitian ini  merupakan  mahasiswa  yang  menggunakan  Gopay.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Sebelum  mengisi  kuisioner  dilakukan screening terlebih dahulu dengan kriteria responden pengguna aktif e-wallet Gopay  dengan  minimal  penggunaan  sekali  dalam sebulan.Skala  pengukuran  penelitian  dalam  kuisioner menggunakan  skala  Likert.  Setiap  pernyataan  memiliki lima  jawaban  dengan  menggunakan  skala  1-5,  di  mana angka  1  menunjukkan  "sangat  tidak  setuju"  dan  angka tertinggi 5 menunjukkan "sangat setuju".
Sebelum dilakukan analisis data, data penelitian yang terkumpul  dicek  terlebih  dahulu  melalui  teknik  analisis data Structural  Equation  Model  (SEM) untuk  menguji validitas  dan  reliabilitas..  Implementasi  SEM  dimulai dengan  pengembangan  hipotesis,  penyajian  model,  dan pengukuran  fungsional  variabel  serta  pengujian  model. Alternatif ukuran SEM adalah analisis partial least squares (PLS),  menggunakan  metode  statistik  multivariat,  yang meliputi perbandingan. beberapa variabel dependen dan beberapa  variabel  independen [9] .  Analisis  data  dalam PLS dengan menguji model eksternal dan model internal, menguji efek mediasi, dan menguji hipotesis penelitian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gopay adalah  dompet  digital  atau  virtual  seperti pulsa  Gojek  dapat  digunakan  untuk  melakukan pembayaran  berbagai  layanan  di  Gojek.  Dompet  Anak Bangsa  telah  melalui  proses  editing  oleh  PT  dan  diatur
oleh Bank Indonesia. Seperti uang tunai, Dompet Anak Bangsa berfungsi sebagai alat pembayaran dan memiliki value  yang  setara  dengan  uang  tunai  pertama  yang disetorkan ke akun Gopay [10] . Gambar  3 merupakan  hasil  dari  pengujian  outer model dengan sampel sebanyak 250 sampel. Pengujian ini dilakukan  untuk  dapat  mengevaluasi  validitas  dan reliabilitas dari instrument pada kuesioner penelitian ini. Analisi dilakukan pada beberapa faktor yang berdampak adopsi  teknologi  pada  aplikasi  e-wallet  Gopay  di Indonesia.  Penelitian  ini  melakukan  dua  uji,  yaitu  uji validitas dan reliabilitas dengan SmartPLS.
Selanjutnya  400  data  responden  diolah  dengan SmartPLS.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  dapat mengevaluasi  validitas  dan  reliabilitas  dari  instrument pada  kuesioner  penelitian  ini.  Analisis  beberapa  faktor yang  mempengaruhi  adopsi  teknologi  pada  aplikasi e- wallet Gopay di Indonesia. Penelitian ini melakukan dua uji, yaitu uji validitas dan reliabilitas dengan SmartPLS.
Dimana  r ху adalah  Angka  korelasi,  n  adalah  Jumlah Sampel,  X  adalah  Skor  Pertanyaan  tiap  nomor,  dan  Y adalah Skor Total.
Gambar 3 . Outer Model
Uji  reabilitas  konvergen  digunakan  untuk  menguji tingkat  ketepatan  item  pengukur  objek  penelitian.  Uji reabilitas konvergen yang pertama adalah indikator loading factor [10] . Nilai load factor yang baik harus di atas 0,1. Dari hasil  pengujian Tabel  1 diketahui  bahwa  loading  factor
setiap  item  lebih  dari  0,1  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa semua item dalam penelitian valid. Selanjutnya uji validitas  konvergen  instrumen  penelitian  dapat  diukur dengan melihat nilai Average Variance Extract (AVE). Jika
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
nilai  AVE  variabel  penelitian  >  0,50  maka  variabel tersebut memiliki validitas konvergen.
Tabel 1 . Uji Reabilitas Variable Composite Reliability Performance Expectancy 0.931 Effort Expectancy 0.95 Semua variabel Tabel 2 memenuhi syarat validitas konvergen karena nilai AVE dari setiap variabel melebihi 0,10. Validitas diskriminan diuji dengan membandingkan skor  cross-loading  dari  setiap  konstruk  dengan  korelasi antar  konstruk  dengan  konstruk  lain  dalam  model penelitian.  Selain  itu,  uji  validitas  diskriminan  dapat dilakukan menggunakan  Heterotrait Monotrait Ratio  of Correlations  (HTMC)  dengan  nilai  kurang  dari  1  (<1). Hasil HTMT menunjukkan bahwa nilai semua konstruk model  memenuhi  kriteria  validitas  diskriminan,  karena nilai  yang  diperoleh  dari  analisis  rasio  heterotrait- monotrait (HTMC) korelasinya kurang dari 1 (< 1).
Tabel 2 . Nilai AVE Variable Average Variance Extracted (AVE) Performance Expectancy 0,771 Effort Expectancy 0,81 Social Influence 0,7 Facilitating Conditions 0,694 Hedonic Motivation 0,83 Habit 0,739 Behavioral Intention 0,83 Use Behaviour 0,718
Dari Tabel 3 dapat disimpulkan  bahwa nilai  AVE lebih  tinggi  daripada  korelasi  antar  konstruk.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  seluruh  konstruk  pada  model memenuhi  persyaratan  untuk  validitas  diskriminan [10] . Kemudian,  pengujian  validitas  diskriminan  dapat dilakukan  juga  dengan  menggunakan heterotrait  monotrait ratio of correlations (HTMC) dengan nilai kurang dari 1 (<1)
[11] . Berikut merupakan hasil dari heterotrait-monotrait ratio of  correlations (HTMC).  Temuan  menunjukkan  bahwa FC memberikan  pengaruh  besar  pada behavioral  intention . Hal ini konsisten dengan penelitian Gupta dan Arora [12] yang menyatakan bahwa FC secara positif mempengaruhi behavioral  intention .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  minat penggunaan e-wallet Pengguna  dapat  terpengaruh  oleh faktor-faktor seperti peralatan yang mereka miliki seperti smartphone,  koneksi  internet  yang  tersedia,  serta pengetahuan  mereka  dalam  menggunakan  layanan tersebut. Selain itu, FC dalam  hal perilaku penggunaan, nampaknya  pengaruhnya  juga  positif  serta  signifikan melalui  niat  perilaku.  Hasil  tersebut  seperti  penelitian Gupta  &  Arora [12] bahwa  FC  secara  positif mempengaruhi UB melalui behavioral  intention .  Hal  ini karena  perbedaan  jenis  ponsel  yang  dimiliki  pengguna memungkinkan  terjadinya  perbedaan  dalam  kecepatan transfer data sehingga mengakibatkan kekuatan niat yang berbeda  dalam  menggunakan  teknologi.  Pengguna dengan  fasilitas  yang  Individu  dengan  tingkat keterampilan  teknologi  yang  lebih  kecil  cenderung
memiliki BI yang kurang untuk menggunakan teknologi [13] .
Tabel 3 . Korelasi antar Konstruk BI EE FI HA HM PE SI UB BI 0.913 EE 0.621 0.900 FI 0.665 0.795 0.833 HA 0.782 0.534 0.568 0.860 HM 0.703 0.768 0.757 0.666 0.911 PE 0.588 0.877 0.726 0.531 0.719 0.878 SI 0.455 0.320 0.395 0.548 0.374 0.314 0.837 UB 0.840 0.552 0.638 0.856 0.668 0.570 0.94 0.847
Dari Tabel 4 bahwa R-square memiliki nilai 0.694 untuk BIdan 0.826 untuk UB. Sehingga, model struktural dalam  penelitian  ini  dianggap  "moderat"  untuk  BIdan "baik" untuk UB. Hasil ini menunjukkan bahwa PE, EE, SI,  FC,  HM,  dan  HA  secara  bersama-sama mempengaruhi BI sebesar 68.5% dan UB sebesar 70.2%, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini.
F-square  menunjukkan  besaran  pengaruh  variabel endogen pada variabel eksogen. Dalam kriteria penilaian, nilai f-square dianggap efek keci l jika 0,02 ≤ f ≤ 0,15, efek medium jika 0,15 <f<0,35, dan efek besar jika f ≥ 0,35. Tabel  4  di  bawah  ini  menampilkan  nilai  f-square  pada penelitian ini.
Tabel 4 . Hasil R-Square Variable Dependent R-square Behavioral Intention 0.685 Use Behavior 0.705 Berdasarkan Tabel  5 ,  dapat  diketahui  bahwa variabel  HA  termasuk  ke  dalam  efek  besar.  Kemudian variabel  BItermasuk  ke  dalam  efek  medium.  Variabel facilitating condition dan HM termasuk pada efek kecil, sementara itu untuk variabel PE, effort expectancy, dan social influence, tidak ada pengaruh antar variabel.
Tabel 5 . Nilai Effect Size (f 2 ) Variabel Nilai Effect Size Keterangan Performance Expectacy 0.000 Tidak ada pengaruh Effort Expectancy 0.03 Tidak ada pengaruh Social Influence 0.000 Tidak ada pengaruh Facilitating Conditions 0.039 Efek kecil Hedonic Motivation 0.020 Efek kecil Habit 0.418 Efek Besar Behavioral Intention 0.239 Efek medium
Uji Hipotesis ( Bootstrapping ) Hipotesis dapat dikatakan diterima maupun ditolak dengan  melihat  nilai  signifikansi  antar  konstruk,  - statistics, dan melihat nilai p-values. Pada penelitian ini, pengaruh  diuji  secara  langsung  menggunakan  taraf signifikansi  sebesar  0.05  atau  5%.  Hipotesis  dinyatakan diterima apabila  -value memiliki nilai > 1.65 untuk one tailed, dan koefisien beta memiliki nilai positif, kemudian dikatakan signifikan apabila p-value memiliki nilai < 0.05. Hasil  pengujian  hipotesis  secara  langsung  dalam penelitian in dapat dilihat pada Tabel 6.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Tabel 6 . Uji Hipotesis Langsung H Hipotesis Original Sample T-statistics P-values Keterangan H1 Performance Expectancy → Behavioral Intention -0.009 0.120 0.905 Tidak diterima H2 Effort Expectancy → Behavioral Intention 0.071 0.822 0.412 Tidak diterima H3 Hedonic Motivation → Behavioral Intention 0.010 0.257 0.798 Tidak diterima H4 Facilitating Conditions → Behavioral Intention 0.198 2.997 0.003 Diterima signifikan H5 Hedonic Motivation → Behavioral Intention 0.147 1.577 0.115 Tidak diterima H6 Habit → Behavioral Intention 0.534 6.1.64 0.000 Diterima signifikan H7 Behavioral Intention → Use Behavioral 0.840 36.999 0.000 Diterima signifikan Berdasarkan Tabel 6 maka (1) Performance Expectancy tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  Behavioral  Intention karena memiliki nilai -statistics sebesar 0.120 < 1.65 dan memiliki  p-values  sebesar  0.905  >  0.05.  Sehingga  HI dapat dinyatakan ditolak dan tidak signifikan karena tidak memenuhi  kriteria.  (2) Effort  Expectancy tidak  memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention karena memiliki nilai -statistics sebesar 0.822 < 1.65 dan memiliki p-values sebesar  0.412  >  0.05.  Sehingga  F2  dapat  dinyatakan ditolak  dan  tidak  signifikan  karena  tidak  memenuhi kriteria.  (3) Social  Influence tidak  memiliki  pengaruh terhadap  Behavioral  Intention  karena  memiliki  nilai  - statistics  sebesar  0.257  <  1.65  dan  memiliki  p-values sebesar  0.798  »  0.05.  Sehingga  H3  dapat  dinyatakan ditolak  dan  tidak  signifikan  karena  tidak  memenuhi kriteria.  (4) Facilitating  Conditions memiliki  pengaruh terhadap  Behavioral  Intention  karena  memiliki  nilai  - statistics  sebesar  2.997  >  1.65  dan  memiliki  p-values sebesar  0.003  <  0.05.  Sehingga  H4  dapat  dinyatakan diterima  dan  signifikan  karena  memenuhi  kriteria.  (5) Hedonic  Motivation tidak  memiliki  pengaruh  terhadap
Behavioral Intention karena memiliki nilai (-statistics sebesar 1.577 < 1.65 dan memiliki p~values sebesar 0.115 > 0.05. Sehingga  H5  dapat  dinyatakan  ditolak  karena  tidak memenuhi kriteria. (6) Habit memiliki pengaruh terhadap Behavioral  Intention  karena  memiliki  nilai  1-statistics sebesar 6.164 > 1.65 dan memiliki p-values sebesar 0.000 <  0.05.  Sehingga  H6  dapat  dinyatakan  diterima  dan signifikan  karena  memenuhi  kriteria.  (7) Behavioral Intention memiliki  pengaruh  terhadap  User  Behavior karena memiliki nilai -statistics sebesar 36.999 > 1.65 dan memiliki  p-values  sebesar  0.000  <  0.05.  Sehingga  H7 dapat  dinyatakan  diterima  dan  signifikan  karena memenuhi kriteria.
Selanjutnya,  pengujian  hipotesis  secara  tidak langsung  pada  penelitian  ini  menggunakan  taraf signifikansi  sebesar  0.05  atau  5%.  Hipotesis  dinyatakan diterima apabila 1-value memiliki nilai > 1.96 untuk OVO tailed,  koefisien  beta  memiliki  nilai  positif,  kemudian dinyatakan  signifikan  apabila  p-value  memiliki  nilai sebesar < 0.05. Hasil pengujian dilihat pada Tabel 7 .
Tabel 7 . Uji Hipotesis Tidak Langsung
H Hipotesis Original Sample T-statistics P-values Keterangan
H8 Performance Expectancy → Behavioral Intention → Use Behavioral 0.008 0.119 0.905 Tidak diterima H9 Effort Expectancy → Behavioral Intention → Use Behavioral 0.059 0.822 0.412 Tidak diterima H10 Social Influence → Behavioral Intention → Use Behavioral 0.009 0.256 0.798 Tidak diterima H11 Facilitating Conditions → Behavioral Intention → Use Behavioral 0.166 2.972 0.003 Diterima signifikan H12 Hedonic Motivation → Behavioral Intention → Use Behavioral 0.123 1.591 0.112 Tidak diterima H13 Habit → Behavioral Intention → Use Behavioral 0.448 5.868 0.000 Diterima signifikan Berdasarkan Tabel 7 maka (1) Performance Expectancy tidak  memiliki  pengaruh  terhadap Use  Behavior melalui Behavioral Intention karena memiliki nilai -statistics sebesar 0.119< 1.96 dan memiliki p-values sebesar 0.905 > 0.05. Sehingga HI dapat dinyatakan ditolak dan tidak signifikan karena tidak memenuhi kriteria. (2) Effort Expectancy tidak memiliki  pengaruh  terhadap Use  Behavior melalui Behavioral Intention karena memiliki nilai -statistics sebesar 0.822 < 1.96 dan memiliki p-values sebesar 0.412 > 0.05. Sehingga H2 dapat dinyatakan ditolak dan tidak signifikan karena  tidak  memenuhi  kriteria.  (3) Social  Influence tidak memiliki  pengaruh  terhadap Use  Behavior melalui Behavioral Intention karena memiliki nilai -statistics sebesar 0.256 < 1.96 dan memiliki p-values sebesar 0.798 > 0.05. Sehingga H3 dapat dinyatakan ditolak dan tidak signifikan karena tidak memenuhi kriteria. (4) Facilitating Conditions memiliki  pengaruh  terhadap Use  Behavior melalui Behavioral Intention karena memiliki nilai (-statistics sebesar 2.972 > 1.96 dan memiliki p-values sebesar 0.003 < 0.05.
Sehingga  H4  dapat  dinyatakan  diterima  dan  signifikan karena  memenuhi  kriteria.  (5) Hedonic  Motivation tidak memiliki  pengaruh  terhadap Use  Behavior melalui Behavioral Intention karena memiliki nilai -statistics sebesar 1.591 < 1.96 dan memiliki p-values sebesar 0.112 > 0.05. Sehingga H5 dapat dinyatakan ditolak dan tidak signifikan karena  tidak  memenuhi  kriteria.  (6)  Habit  memiliki pengaruh terhadap Use Behavior melalui Behavioral Intention karena memiliki nilai -statistics sebesar 5.868 > 1.96 dan memiliki  p-values  sebesar  0.000  <  0.05.  Sehingga  H6 dapat  dinyatakan  diterima  dan  signifikan  karena memenuhi kriteria.
Importance  and  Performance  Matrix  Analysis (IPMA) merupakan  suatu  gambaran  yang  diberikan  oleh  model PLS  untuk  memperlihatkan  hubungan  antar  variabel dengan  informasi  yang  lebih  jelas  sehingga  dapat memudahkan peneliti dalam menganalisis [9] . Penyajian gambaran  hubungan  ini  disajikan  dalam  bentuk  grafik yang di dalamnya terdapat empat kuadran di mana pada
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
sumbu  Y  ditandai  dengan importance sehingga  dapat dikatakan konstruk tersebut memiliki tingkat kepentingan bagi  model  tersebut  sedangkan  pada  sumbu  X  ditandai dengan performance yang menandakan bahwa hasil yang berada pada titik tersebut memiliki pengaruh performansi yang  besar  pada  hubungan  antar  variable [9] .  Berikut penjabaran nilai IPMA pada Tabel 8.
Tabel 8 . Nilai IPMA Variable Total Effect (Importance) Index Value (Performance) Performance Expectancy -0.008 73.083 Effort Expectancy 0.056 69.28 Social Influence 0.008 60.376 Facilitating Conditions 0.176 69.183 Hedonic Motivation 0.118 71.172 Habit 0.419 63.469 Use Behavioral 0.803 66.441 Berdasarkan Tabel  8 diketahui  bahwa performance expectancy memiliki  nilai importance sebesar-0.008  dengan nilai performance sebesar 73.083.
Effort  Expectancy memiliki  nilai importance sebesar 0.056  dengan  nilai performanc e  sebesar  69.284. Social
influence memiliki nilai importance sebesar 0.008 dengan nilai performance sebesar 60.376. Nilai importance dari facilitating condition sebesar  0.176  dengan  nilai performance sebesar 69.183. Hedonic motivation memiliki nilai importance s ebesar 0.118  dengan  nilai performance sebesar  71.172.  Habit memiliki  nilai importance sebesar  0.419  dengan  nilai performance  sebesar  63.469  dan  nilai performance dari behavioral  intention 0.803  dengan  nilai performance sebesar 66.441. Tentunya dalam membangun kebiasaan, perusahaan harus menciptakan layanan yang bermanfaat bagi penggunanya [2] . Selain itu, kebiasaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap perilaku pengguna melalui niat  berperilaku.  Hasil  ini  konsisten  dengan  studi,  yang menurutnya  kebiasaan  secara  positif  memengaruhi penggunaan melalui niat perilaku. Hal ini membuktikan bahwa  kebiasaan  penggunaan e-wallet pelanggan meningkatkan  intensitas  layanan  karena  penggunaan dompet  digital  bersifat  wajib.  Intensitas  penggunaan layanan  yang  tinggi  menyebabkan  penggunaan  layanan tersebut  secara  terus  menerus  karena  adanya  keyakinan bahwa layanan tersebut bermanfaat bagi pengguna [7] .
Gambar 4 . Importance-Performance Map
Gambar  4 menunjukkan  hasil importance dan performance  matrix  analysis . BI dan HA berada  dalam quadrant  I,  hal  ini  berarti  variabel-variabel  tersebut menunjukkan  relevansi  tinggi  dan  kinerja  yang  tinggi. Artinya  variabel  tersebut  dianggap  berpengaruh  sebagai faktor  pendukung  kepuasan  konsumen  sehingga perusahaan wajib untuk mempertahankan prestasi kinerja yang sudah baik dan mendapatkan level yang lebih tinggi. PE,  EE,  SI,  FC, dan HM berada  dalam  quadrant  II, disebut  dengan  prioritas  utama  atau concentrate  here ,  di mana  variabel-variabel  merupakan  variabel  yang mempunyai  relevansi  tinggi  namun  kinerjanya  rendah, artinya variabel tersebut dianggap penting oleh konsumen namun  kinerja  perusahaan  dianggap  belum  memuaskan
sehingga  pihak  perusahaan  perlu  berkonsentrasi melakukan pendayagunaan peningkatan performanya.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah  dilakukan, maka hipotesis-hipotesis yang diteliti pada penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
Pengaruh PE terhadap BI .  Data  analisis  dari menunjukkan  bahwa  PE  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap BI. Berbeda dengan penelitian sebelumnya [14] memiliki hasil PE secara positif mempengaruhi BI . Hal ini dikarenakan nilai -statistics 0.127 < 1.65 dan memiliki p- values 0.904 > 0.05.
Pengaruh EE terhadap BI. Hasil analisis penelitian ini menunjukkan EE tidak memiliki pengaruh signifikan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
terhadap BI . Berbeda dengan penelitian sebelumnya [15] yang menyatakan bahwa EE secara positif mempengaruhi BI . Hal in dapat terjadi karena pengguna e-wallet Gopay  di  Indonesia  merasa  bahwa EE bukan adalah  faktor  utama  yang  memengaruhi  keinginan pelanggan  untuk  menggunakan e-wallet Gopay.  Hasil  ini didukung  oleh [16] yang  mengatakan  bahwa EE penggunaan  e-wallet  yang  rendah  dapat  menimbulkan harapan  yang  tinggi  untuk  mendapatkan  manfaat  saat melakukan pembayaran, namun hal tersebut tidak berarti harus  mengadopsi  teknologi  e-wallet  tersebut.  Hal  ini karena memiliki nilai -statistics 0.822 < 1.65 dan memiliki p-values 0.412 > 0.05.
Pengaruh SI terhadap BI. Berdasarkan  penelitian ditemukan  bahwa  SI  tidak  memberikan  dampak signifikan terhadap BI. Temuan ini berbeda dengan hasil penelitian sebelumnya, yang menyatakan bahwa SI secara positif  mempengaruhi  BI.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena pengguna e-wallet Gopay di Indonesia merasa bahwa social infulence bukan  merupakan  faktor  utama  yang mempengaruhi intensi pelanggan untuk menggunakan e- wallet Gopay. Hal ini karena memiliki nilai -statistics 0.257 < 1.65 dan memiliki p-values 0.798 » 0.05.
Pengaruh FC terhadap BI .  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa FC berpengaruh signifikan terhadap BI .  Hail  tersebut  sejalan  dengan  penelitian [17] yang menyatakan bahwa FC secara positif mempengaruhi BI . Hal  in  menunjukkan  bahwa  minat  penggunaan e-wallet dipengaruhi  olch  sumber  daya  atau  perangkat  yang dimiliki ole pengguna, seperti smartphone , koneksi internet, dan pengetahuan untuk menggunakan layanan [18] . Hal ini  karena  memiliki  nilai  -statistics  2.994  >  1.65  dan memiliki p-values 0.0035 < 0.05.
Pengaruh  HM  terhadap BI. Hasil  penelitian menunjukkan HM tidak berpengaruh signifikan terhadap BI .  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya [19] ,  yang menyatakan bahwa HM secara positif mempengaruhi BI . Hal ini karena memiliki nilai (-statistics 1.578 < 1.65 dan memiliki p~values 0.114 > 0.05.
Pengaruh HA terhadap BI. Berdasarkan  hasil penelitian  ditemukan  HA  berpengaruh  signifikan terhadap  BI.  Temuan  ini  konsisten  dengan  hasil penelitian sebelumnya [20] yang menyatakan bahwa HA secara positif mempengaruhi BI . Tingginya pertumbuhan pengguna smartphone pada  generasi  saat ini, memungkinkan  penggunanya  dapat  melakukan  banyak bal,  misalnya  melakukan  pembayaran  untuk  melakukan berbagai transaksi melalui ponsel yang kini telah menjadi HA  di  tengah  masyarakat.  Ketika  pengguna  merasakan experience yang baik dalam penggunaan e-wallet , kemudian terus  menggunakannya  hingga  menjadi  kebiasaan,  hal tersebut tentunya akan mendorong keberbasilan e-wallet . Hal ini karena memiliki nilai 1-statistics 6.164 > 1.65 dan memiliki p-values 0.000 < 0.05.
Pergaruh BI terhadap UB. Berdasarkan  penelitian ditemukan  BI  berpengaruh  signifikan  terhadap  UB. Temuan  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya [21] yang menunjukkan bahwa intensi perilaku secara positif dan signifikan memengaruhi perilaku penggunaan. Hal ini
didukung  oleh  nilai  statistik  36,996  >  1,65  dan  nilai  p 0,000 < 0,05.
Pengaruh PE terhadap UB. Berdasarkan penelitian ditemukan PE tidak berpengaruh signifikan terhadap UB. Temuan  ini  mendukung  hipotesis  yang  sama  dalam penelitian  sebelumnya [22] yang  menyatakan  bahwa ekspektasi  kinerja  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap perilaku  penggunaan.  Namun,  temuan  ini  berbeda dengan  penelitian  Devita [23] mengatakan  PE berpengaruh terhadap UB. Hal ini disebabkan oleh nilai statistik 0,119< 1.96 dan memiliki p-values 0.905 > 0.05.
Pengaruh EE terhadap UB. Hasil analisis data pada penelitian  EF  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap perilaku  penggunaan  melalui  intensi  perilaku.  Berbeda dengan  penelitian  sebelumnya [23] yang  menunjukkan bahwa harapan kemudahan secara positif mempengaruhi perilaku penggunaan melalui intensi perilaku. Temuan ini disebabkan  oleh  nilai  statistik  0.822  <  1.96  dan  nilai  p 0.412 > 0.05.
Pengaruh SI terhadap UB. Dalam  penelitian  ini, ditemukan  bahwa  pengaruh  SItidak  signifikan  secara positif  terhadap  UB  melalui  BI.  Berbeda  dengan penelitian sebelumnya mengatakan ada pengaruh positif SI terhadap UB melalui BI [24] yang menyatakan bahwa SI secara  positif  mempengaruhi UB melalui behavioral intention .  Hal  ini  karena  memiliki  nilai  -statistics  sebesar 0.256 < 1.96 dan memiliki p-values sebesar 0.798 > 0.05.
Pengaruh FC terhadap UB. Berdasarkan  analisis data  pada  penelitian  ini,  ditemukan  FC  berpengaruh signifikan terhadap  perilaku penggunaan melalui intensi perilaku.  Temuan  ini  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya [24] yang menunjukkan bahwa kondisi yang memfasilitasi  secara  positif  memengaruhi  perilaku penggunaan  melalui  intensi  perilaku.  Hal  ini  diperkuat oleh nilai statistik 2,972 > 1,96 dan nilai p 0,003 < 0,05.
Pengaruh HM terhadap UB. Hasil  analisis  data penelitian  menunjukkan HM tidak  berpengaruh signifikan  terhadap UB melalui BI dikarenakan  tidak adanya ketertarikan dan kecenderungan berperilaku ( UB ) dalam  menggunakan e-wallet Gopay.  Hal  ini  karena memiliki  nilai  -statistics  sebesar  1.591  <  1.96  dan memiliki p-values sebesar 0.112 > 0.05.
Pengaruh HA terhadap UB. Hasil  penelitian menunjukkan HA berpengaruh  signifikan  terhadap UB melalui  BI.  Seperti  penelitian  sebelumnya [25] yang menyatakan HA mempengaruhi UB melalui BI. Hal ini karena memiliki nilai -statistics 5.868 > 1.96 dan memiliki p-values 0.000 < 0.05.
Importance  and  Performance  Matrix  Analysis  (IPMA). Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  IPMA  menurut konstruknya, disimpulkan bahwa FC merupakan variabel dengan nilai performance tertinggi dari variabel lainnya yang pengaruh  terhadap UB .  Diikuti  dengan BI dan HA .
Sehingga Gopay harus memperhatikan dan mempertahankan  performa  dari FC agar  mampu mempertahankan posisinya di antara para pesaing bisnis. Hal  ini  karena  nilai PE memiliki  nilai importance -0.008 dengan nilai performance 73.083.
Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  hasil Importance And  Performance  Matrix  Analysis (IPMA) berdasarkan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
konstruknya. BI dan HA berada dalam quadrant I untuk tetap  mempertaankan  kinerja.  Hal  ini  berarti  variabel- variabel  tersebut  menunjukkan  relevansi  tinggi  dan kinerja  yang  tinggi.  Artinya  variabel  tersebut  dianggap penting  dan  diharapkan  sebagai  faktor  penunjang kepuasan  konsumen  sehingga  perusahaan  wajib  untuk mempertahankan  prestasi  kinerja  yang  sudah  baik tersebut  atau  mendapatkan  level  yang  lebih  tinggi. Sementara itu, PE, effort expeciancy, social influence, facilitating conditions, dan HM berada dalam quadran II, yaitu prioritas utama  atau  concentrate  here,  di  mana  variabel-variabel tersebut  merupakan  variabel  yang  mempunyai  relevansi tinggi namun kinerjanya rendah. Artinya variabel tersebut dianggap  penting  oleh  konsumen,  namun  kinerja perusahaan  dinilai  belum  memuaskan  sehingga  pihak perusahaan  harus berkonsentrasi untuk mengalokasikan sumber dayanya untuk meningkatkan performanya.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa ekspektasi  kinerja,  ekspektasi  usaha,  pengaruh  sosial, motivasi  hedonis  tidak  berpengaruh  terhadap  perilaku pengguna  melalui  niat  perilaku.  Namun,  niat  perilaku mempengaruhi  perilaku  pengguna.  Selanjutnya  pada model UTAUT2, hanya kondisi fasilitasi dan pembiasaan yang berpengaruh positif dan signifikan terhadap perilaku penggunaan  dan  minat  menggunakan e-wallet Gopay. Berdasarkan  hasil  IPMA  menurut  konstruksinya, disimpulkan bahwa kondisi support merupakan variabel dengan  nilai  kinerja  paling  tinggi  dibandingkan  variabel lain yang mempengaruhi penggunaan. Ikuti niat perilaku dan  kebiasaan.  Oleh  karena  itu,  Gopay  harus memperhatikan  dan  menjaga  kinerja  kondisi  fasilitasi untuk mempertahankan posisinya di antara para pesaing bisnis.
Saran untuk PT Aplikasi Karya Anak Bangsa sebagai perusahaan  pengelola  dompet  digital  Gopay  harus memperhatikan  dan  mempertahankan  performa  dari facilitating  conditions agar  mampu  mempertahankan posisinya di antara para pesaing bisnis. PT Aplikasi Karya anak  bangsa  diharapkan  dapat  meningkatkan  manfaat dari  Gopay  dalam  bertransaksi  sebaiknya  pihak perusahaan  dapat  memperbaiki  sistem  layanan  pada aplikasi  secara  berkala  agar  sistem  tidak  lambat  dalam memproses  top  up  saldo  dan  transaksi  pembayaran, meningkatkan  lagi  kemudahan  dalam  penggunaan aplikasi  misalnya  memberikan  tutorial  yang  lebih  jelas untuk  pengguna  baru  saat  menggunakan  Gopay,  dan menambahkan booth Gopay  untuk  membantu  para penggunanya jika mempunyai kendala ketika menggunakan  Gopay  seperti  tidak  dapat  login  pada aplikasi  Gopay,  lebih  baik  dalam  memberikan  layanan kepada penggunanya agar dapat meningkatkan awareness pengguna  tentang  layanan  Gopay  yang  baik,  sehingga akan  semakin  banyak  orang  yang  tertarik  dan mempengaruhi  orang  lain  untuk  menggunakan  Gopay, meningkatkan  fasilitas  pendukung  dalam  bertransaksi untuk penggunanya dan Gopay lebih sering mengadakan
promo  atau  diskon  yang  menarik  sehingga  tingkat kesenangan pengguna akan meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ferdiana, A. M. (2019). Understanding Fintech Through Go-Pay. International Journal of Innovative Science and Research Technology, 257.
[2]  Acar., Citak. (2019). Fintech Integration Process Suggestion for Banks. 971 - 978. Retrieved from Elsevier Ltd.
[3]  Belch. E. G.. & Belch M. A. (2018). Advertising and Promotion: an Integrated Marketing Communication Perspective, Eleventh Edition. New York: McGraw - Hill Education International Edition.
[4]  Venkatesh, V., Thong, J. Y. L. dan Xu, X. (2019). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly. 36(1), 157-178. Retrieved from Researchgate.
[5]  Fu, Robert, Dankbaar, Ligthart, Allard, Riel. (2018). Factors affecting sustainable process technology adoption: A systematic literature review. 98(12). 32-39. Retrieved from Science Direct.
[6]  G. D. Garson, Survey Research & Sampling, 2018 Edition. NC: Statistical Associates Publishers., 2018.
[7]  W. Abdillah and Hartono, Partial Least Square (PLS). Yogyakarta: Penerbit Andi, 2015.
[8]  I. Ghozali, Structural Equation Modeling Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponogoro, 2011.
[9]  R. Setyorini, C. Wijayangka, F. Haikal, and N. Nugraha, “The Relationship Between Financial Literation Towards Users Of Loan Transacted Applications In The Millennial Generation,” J.
Manaj. Indones., vol. 21, no. 3, p. 238, 2021, doi: 10.25124/jmi.v21i3.3571.
[10]  A. Gupta and N. Arora, “Understanding determinants and barriers of mobile shopping adoption using behavioral reasoning theory,” J. Retail. Consum. Serv., vol. 36, pp. 1 – 7, 2018, doi: tailing and Consumer Services, Vol. 36, pp. 1 – 7.
[11] V. D. Devita, “Siapa Aplikasi E-wallet dengan Pengguna Terbanyak di Indonesia?,” iprice, 2019. terbaik-di-indonesia (accessed Nov. 24, 2019).
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
[12]  Anshari., Almunawar., Masri., Hamdan. (2019). Digital Marketplace and Fintech to Support Agriculture Sustainability. 234-238 . Retrieved from Elsevier Ltd.
[13]  Hsiao, Ming-Hsiung. (2019). Mobile payment services as a facilitator of value co-creation: 1 conceptual framework. 34(8). 3-7. Retrieved from Science Direct.
[14]  Immawati, S. A., & Dadang. (2019). Minat Masyarakat Bertransaksi menggunakan Financial Technology (Fintech) di Kota Tangerang. SinaMu, 1-8.
[15]  Iman, Nofie. (2018). Is mobile payment still relevant in the fintech era? 30(2018). 72- 82. Retrieved from Science Direct.
[16]  Karsen, Chandra, Juwitasary. (2019). Technological Factors of Mobile Payment: A Systematic Literature Review. 157(19). 489-498. Retrieved from Science Direct.
[17]  Milian, Spinola, Carvalho. (2019). Fintechs: A Literature Review and Research Agenda, Electronic Commerce Research and Applications. 2(1). 2-8. Retrieved from Researchgate.
[18]  P, J. (2018). A Study on E-Wallet. International Journal of Trend in Scientific Research and Development, 358
[19]  Rafa'al, Mubaddilah. (2018). Mobile Payment sebagai Sistem Pembayaran Masa Depan. 4(5). 2-4. Retrieved from Researchgate.
[20]  Rizal, Maulina, Kostini. (2018). Fintech As One Of The Financing Solutions For SMEs. 3(2). 3.
Retrieved from Researchgate.
[21]  Limantara, N., Jingga, F. & Surja, S. 2018, 'Factors Influencing Mobile Payment Adoption in Indonesia', paper presented to the 2018 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech), Jakarta,
Indonesia, 22 November 2021.
[22]  Juniarti, Rosa Prafitri. (2018). Faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan mobile payment: sebuah review literature. 5(3). 526-528. Retrieved from Jurnal UNEJ.
[23]  Pahnila, S., Siponen,, M., & Zheng, X. (2019). Integrating HA into UTAUT: The Chinese eBay Case. Pacific Asia Journal of The Association for Information Systems, 3(2), 1-30.
[24]  Pratama, I Put Agus. (2021). E-Commerce, E- Business dan Mobile Commerce: Berbasiskan Open Source. Bandung: Informatika Bandung.
[25]  Marhaeni, G.A.M.M. (2014). Analisis Perilaku Penggunaan Aplikasi Pesan Instan dengan Menggunakan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 di Kota Bandung. Tesis. Bandung: Universitas Telkom. Megadewandanu, S., Suyoto & Pranowo 2016, Exploring Mobile Wallet Adoption in Indonesia Using UTAUT2: An Approach from Consumer Perspective, paper presented to the 2016 2nd International Conference on Science and Technology-Computer (ICST), Yogyakarta, Indonesia, 22 November 2021.