e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1

## Pengaruh Penggunaan Aplikasi Gojek Terhadap Perilaku Mahasiswa Universitas
Eryc Sistem Informasi, Fakultas Ilmu KomputerUniversitas International Batam Batam, Indonesia eryc.yeo@gmail.com
Abstract – Currently, businesses engaged in online transportation are growing rapidly. The company really helps the community  from  doing  daily  activities  to  entertainment.  The  user  only  uses  the  phone,  and  the  user  can  handle everything in one application. This software has many features from online food delivery, drug delivery, transportation, and so on. Corporate marketing is widespread and many people are free to use it, from high school students to adults. This research is to know the students' behavioral intentions. It is necessary to know the factors that attract users to Gojek  application.  The  factors  themselves  are  Performance  Expectancy,  Social  Influence,  Effort  Expectancy, Facilitating Condition, Price Value, Hedonic Motivation, Habit to Behavioral Intention, and Use Behavior based on Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT 2) as a theoretical framework using Smart PLS -3, namely  the  acceptance  of  technology  in  the  context  of  consumer  use.  Based  on  the  results  of  research  with  160 respondents among students in the city of Batam, there are 3 relationships that have positive and significant values. Variables that affect Behavioral Intention are Habit and Hedonic Motivation. then the variable that has an effect on Use Behavior is Behavioral Intention while the other variables have no significant effect. The results of the Coefficient of Determination (R2) test, the factors above have an effect on Behavioral Intention of 60.4% and the effect of Use Behavior is 54.4%.

## Keywords: Gojek; UTUT 2; Student.
Abstrak – Saat ini bisnis yang bergerak di bidang transportasi online berkembang pesat. Perusahaan sangat membantu masyarakat dari melakukan aktivitas sehari-hari hingga hiburan. Pengguna hanya menggunakan ponsel, dan pengguna dapat menangani semua dalam satu aplikasi. Perangkat lunak ini memiliki banyak fitur dari pengiriman makanan online , pengiriman obat, transportasi, dan sebagainya. Pemasaran dari perusahaan didistribusikan secara luas dan banyak orang dengan bebas menggunakannya, dari siswa sekolah menengah hingga orang dewasa. Penelitian ini untuk mengetahui niat berperilaku dari mahasiswa. Perlu diketahui faktor yang menarik minat pengguna dari aplikasi Gojek. Faktor itu sendiri adalah Performance Expectancy, Social Influence, Effort Expectancy, Facilitating Condition, Price Value, Hedonic Motivation , Habit to Behavioral Intention dan Use Behavior berdasarkan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT 2) sebagai kerangka teori dengan menggunakan Smart PLS-3 yakni penerimaan teknologi dengan konteks penggunaan konsumen. Berdasarkan hasil penelitian dengan 160 responden dari kalangan mahasiswa dikota Batam, terdapat 3 elasi yang memiliki nilai positif dan signifikansi. Variabel yang berpengaruh terhadap Behavioral Intention adalah Habit dan Motivasi  Hedonis.  kemudian  variabel  yang  berpengaruh  terhadap Use  Behavior adalah Behavioral  Intention sedangkan variabel  lainnya  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Hasil  uji Determination  Coefficient (R 2 )  faktor-faktor  diatas tersebut berpengaruh terhadap Behavioral Intention sebesar 60,4% dan pengaruh Use Behavior sebesar 54,4%.
Kata Kunci: Gojek; UTAUT 2; Mahasiswa Universitas.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi saat ini berkembang pesat. Setiap negara berusaha mengikuti teknologi modern untuk membantu aktivitas manusia sehari-hari seperti bekerja, bersekolah, atau  melakukan  aktivitas  lainnya [15] .  Semuanya dilakukan dengan mudah dengan smartphone dan internet; semua  orang  dapat  mengaksesnya  di  mana  saja. Perusahaan penyedian jasa aplikasi menyediakan banyak fitur yang akan membantu aktivitas sehari-hari pengguna dengan one  stop  services .  Jenis  fitur  yang  mendukung pengguna  seperti,  pesan  antar  makanan,  pengiriman barang, pembayaran tiket dan lain-lain. Apalagi di situasi
pandemi  seperti  ini,  sebagian  besar  pengguna mengandalkan one  stop  solution ini  untuk  memenuhi kebutuhan  sehari-hari  guna  mengurangi  pertemuan dengan orang dan aplikasi paling banyak dipakai mereka adalah  aplikasi  Gojek.  Berdasarkan  Amanda [1] di Republika  pada  04  Agustus  2020  pengguna  aktif  di aplikasi  Gojek  mencapai  20  juta  pengguna.  Aplikasi Gojek  telah  menarik  banyak  pengguna  aplikasi.  Oleh karena  itu,  untuk  mempertahankan  perilaku  niat  dan menggunakan perilaku untuk mengembangkan perusahaan.  Perlu  diketahui  faktor-faktor  yang  menarik minat pengguna aplikasi Gojek. Faktor itu sendiri adalah Performance  Expectancy,  Social Influence , Effort  Expectancy,
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Facilitatin g Condition,  Price  Value, Hedonic  Motivation, dan Habit  to  Behavioral  Intention  and  Use  Behavior berdasarkan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT 2).  Untuk  penelitian  ini  akan  menggunakan  kerangka model UTAUT yang memiliki empat kunci dari konstruk, ada harapan kinerja, harapan usaha, pengaruh sosial dan kondisi fasilitasi yang berpengaruh terhadap niat perilaku untuk penerimaan teknologi [12] . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mungkin  mempengaruhi  mahasiswa  di  Indonesia  untuk menggunakan  aplikasi  transportasi  online.  Alasan menggunakan  UTAUT  2  daripada  TAM  karena  semua variabel  mencakup  semua  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  mulai  dari Performance  expectancy hingga Habit dan juga dengan moderator ada gender dan experience .

## 2. DASAR TEORI
Reasoned Action (TAR) oleh Martin Fishbein dan Icek Ajzen  pada  tahun  1975 [12] .  Sebagian  besar  penelitian menggunakan Technology  Acceptance  Model dan  versi sebelumnya  TAM1,  TAM2,  TAM3, Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology atau  dikenal  dengan UTAUT dan UTAUT 2 sebagai kerangka kerja penelitian untuk  mengeksplorasi  perilaku  penerimaan  pengguna. Technology  Acceptance  Model dapat  digunakan  untuk mengembangkan  pemodelan  penerimaan  pengguna sistem  informasi  dan  dapat  memprediksi  penggunaan teknologi.  Model  Penerimaan  Teknologi  dapat bermanfaat  bagi  vendor  yang  ingin  mengetahui kebutuhan pengguna dan organisasi pengguna yang perlu mengevaluasi teknologi atau desain sistem [12] . Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan Tristiyanto [14] mendapatkan  kesimpulan  bagi user  apps adalah Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social Influence, Facilitating Condition, Hedonic Motivation, dan Habit berpengaruh terhadap Behavioral Intention , sedangkan nilai Price hanya  berpengaruh  pada  pelanggan  GrabCar, sedangkan  pelanggan  dari  GoCar  tidak  terpengaruh. Kemudian  untuk  penelitian  lanjutan  oleh  Isradila  dan Indrawati [7] mendapatkan  Hasil  bahwa  beberapa variabel mempunyai pengaruh yang signifikan dan positif terhadap Behavioral Intentions .

## A. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)
Berdasarkan variable Gambar 1 , performance expectancy adalah  keyakinan  bahwa  sistem  dapat  membantu  untuk mendapatkan  kinerja.  Kemudian, effort  expectancy adalah seberapa  sulit  sistem  tersebut  digunakan,  semakin sederhana,  semakin  sedikit  upaya  yang  akan  digunakan
dan semakin kompleks sistem, semakin tinggi upaya yang akan digunakan. Kemudian, social influence adalah persepsi individu yang akan memicu untuk menggunakan sistem tersebut.  Kemudian, facilitating  conditions adalah  untuk menentukan bahwa seseorang percaya bahwa infrastruktur  organisasi  dan  teknis  untuk  mendukung sistem.  Selain  itu,  ada  empat  mediator  lain  untuk memperkuat  empat  variabel  utama  lainnya,  yaitu gender, age, experience, dan voluntariness of use.

## B. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Version 2 (UTAUT2)
Dari model Gambar 2 terlihat adanya penambahan variabel yaitu hedonic motivation, price value, dan habit. hedonic motivation adalah  motivasi  kesenangan  dari  penggunaan sistem. price  value adalah  tentang  apa  manfaat  yang  kita peroleh  jika  kita  membayar  harga  tertentu  dari penggunaan teknologi. Habit menggambarkan bagaimana pengguna menggunakan sistem untuk kehidupan sehari- hari.  Model  UTAUT2  menunjukkan  peningkatan penerimaan  suatu  teknologi  berupa behavioral  intentions dengan  persentase  dari  56%  menjadi  74%  dan peningkatan  dari  40%  menjadi  52%  dalam  penerimaan perilaku pengguna. Perbedaan antara Model UTAUT dan UTAUT2 didasarkan pada penerimaan teknologi dengan konteks penggunaan konsumen.

## C. Kerangka Berpikir
Dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  model UTAUT2  sebagai  kerangka  teori.  Semua  variabel  dari model  UTAUT2  memenuhi  syarat  untuk  penelitian  ini. Variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence, Facilitating  Condition,  Hedonic  Motivation,  Price  Value ,  dan Habit .  Di  sisi  lain  akan  ada  tiga  mediator  untuk memperkuat tujuh variabel lainnya yaitu gender, experience , dan voluntariness  use .  Penelitian  ini  tidak  akan menggunakan  variabel age karena  dalam  hal  ini penelitiakan  memfokuskan  pada  mahasiswa.  sebatas menggunakan gender, experience, dan voluntariness use . Gender akan menjadi mediator pertama. Experience akan menjadi mediator kedua karena hanya akan mengambil jika hanya responden yang memiliki pengalaman dalam menggunakan aplikasi yaitu Gojek. voluntariness uses akan menjadi yang terakhir. Penggunaan kerangka UTAUT 2 dalam  Studi  ini  sebagai  moderator  karena  penelitian  ini ingin melihat kesediaan responden untuk menggunakan sistem  atau  teknologi. Berikut  adalah  model  kerangka UTAUT  2  yang  akan  digunakan  untuk  mengkaji penelitian ini, Gambar 3.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Gambar 1. Empat Variabel dan Empat Mediator Mode UTAUT
Gambar 2. Delapan Variabel dan Tiga Mediator UTAUT 2 Model
Gambar 3. Kerangka UTAUT 2 Model untuk Penelitian ini
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 57

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  adalah  tentang  mengidentifikasi  niat perilaku  ( behavioral  intentions )  dan  penerimaan  teknologi pelanggan.  pengumpulan  data  melalui  data  primer tujuannya mempelajari perilaku pelanggan dan pendapat masyarakat tentang aplikasi transportasi online dan akan sangat  penting  jika  mendapatkan  data  dari  responden secara langsung. model yang digunakan adalah UTAUT 2 sebagai kerangka penelitian. kuesioner dibuat berdasarkan pada  variabel-variabel  yang  disebutkan  dalam  literatur review  diatas  yakni Performance  Expectancy,  Effort Expectancy,  Social  Influencel,  Facilitating  Condition,  Hedonic Motivation,  Price  Value ,  dan Habit .  Metode  pengambilan sampel yang digunakan adalah metode convenience sampling . Berdasarkan  jurnal  yang  dilakukan  oleh  Hamed Taherdoost, kenyamanan digunakan saat memilih peserta atau  responden  tersedia [13] . Convenience  sampling akan lebih murah dan mudah dibandingkan dengan sampling lain  terutama  untuk  mahasiswa  yang  mau  ikut  survey. Responden  yang  tidak  pernah  menggunakan  aplikasi GoJek  akan  dieliminasi  dari  sampel  daftar  pertanyaan. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ned  Kock dan Pierre Hadaya, minimal responden untuk penelitian ini adalah 160 orang [8] . kuesioner hanya akan dibagikan kepada  mahasiswa  khusus  daerah  kota  Batam  yang menggunakan aplikasi Gojek dan berusaha mendapatkan 160  mahasiswa,  bagi  siswa  yang  tidak  pernah menggunakan  aplikasi  GoJek  akan  dihapus.  Kuesioner
akan dibuat dalam bahasa Indonesia untuk memastikan semua  responden  memahami  daftar  pertanyaan. Penelitian ini akan menggunakan analisis data kuantitatif. Metode  penelitian  kuantitatif  berurusan  dengan menganalisis  variabel  untuk  mendapatkan  hasil,  dan penelitian  kuantitatif  melibatkan  pemanfaatan  dan  data numerik  dengan  menggunakan  teknik  statistik  untuk menjawab  pertanyaan [2] .  Penelitian  ini  menggunakan Smart  PLS  sebagai  software  untuk  menganalisis  data. Smart  PLS  adalah  perangkat  lunak  untuk  Pemodelan Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modelling atau dikenal  sebagai  (PLS-SEM) [17] .  Metode  PLS-SEM menarik di kalangannya karena PLS-SEM memungkinkan untuk  memperkirakan  model  kompleks  dengan  banyak konstruk,  variabel  indikator,  dan  jalur  struktural  tanpa memaksakan asumsi distribusi pada data [5] . Berdasarkan  model  UTAUT  2  sebagai  kerangka penelitian. Kuesioner Tabel 1 didasarkan pada variabel- variabel  yang  disebutkan  dalam  dasar  teori  diatas. Variabelnya  adalah Performance  Expectancy  (PE),  Social Influence  (SI),  Effort  Expectancy  (EE),  Facilitating  Condition (FC), Price Value (PV), Hedonic Motivation (HM), Habit (H), Use Behavior (UB), dan Behavioral Intention (BI). Kuesioner hanya  akan  dibagikan  kepada  siswa  yang  menggunakan aplikasi GoJek dan berusaha mendapatkan 160 siswa, bagi siswa  yang  tidak  pernah  menggunakan  aplikasi  GoJek akan  dihapus.  Kuesioner  akan  dibuat  dalam  bahasa Indonesia  untuk  memastikan  semua  responden memahami daftar pertanyaan.
Tabel 1. Daftar Pertanyaan Variabel Pertanyaan Performance Expectancy (PE)
PE1: Menurut saya aplikasi GoJek berguna untuk kehidupan sehari-hari [15] PE2: Saya pikir pembayaran online membuat pembayaran lebih mudah [15] PE3: Saya bisa menghemat waktu saat menggunakan aplikasi GoJek [10] PE4: Menggunakan fitur GoJek meningkatkan produktivitas saya [3] Effort Expectancy (EE) EE1: Saya pikir belajar cara menggunakan aplikasi GoJek mudah [15] EE2: Menurut saya aplikasi GoJek sangat jelas dan dapat dimengerti [15]
EE3: Menurut saya proses menggunakan GoJek aplikasi sangat sederhana dari awal sampai pembayaran [15] EE4: Menggunakan fitur GoJek mudah bagi saya [10]
EE5: Sangat mudah bagi saya untuk menjadi terampil menggunakan fitur-fitur GoJek [10] Social Influence (SI)
SI1: Orang-orang yang penting bagi saya berpikir bahwa saya harus menggunakan aplikasi GoJek [16]
SI2: Orang yang mempengaruhi perilaku saya berpikir bahwa saya harus menggunakan aplikasi GoJek [16] SI3: Kata teman/keluarga/kerabat saya sebaiknya menggunakan aplikasi GoJek [15] SI4:  Saya  mendengar  aplikasi  GoJek  dari  teman/keluarga/kerabat  saya  dan  mereka  bilang  saya  harus mencobanya [15]
Facilitating Condition (FC)
FC1: Saya memiliki smartphone dan saya dapat menggunakannya untuk mengakses aplikasi GoJek [15] FC2: Saya memiliki akses internet untuk mengoperasikan aplikasi GoJek [15] FC3: Saya pikir aplikasi GoJek bisa diakses hampir di mana-mana [15] FC4: Saya memiliki pengetahuan yang diperlukan untuk menggunakan fitur GoJek [10] FC5: Saya merasa nyaman menggunakan fitur GoJek [10] Hedonic Motivation (HM) HM1: Menurut saya menggunakan aplikasi GoJek menarik karena tergolong baru [15]
HM2: Menurut saya menggunakan aplikasi GoJek sangat adiktif karena kemudahan dan aksesibilitasnya [ 15] HM3: Menggunakan aplikasi GoJek itu menyenangkan [15] HM4: Menggunakan aplikasi GoJek Bermanfaat [15] Price Value (PV) PV1: Aplikasi GoJek cukup murah untuk mahasiswa [16]
PV2: Dengan harga saat ini, aplikasi GoJek memberikan nilai yang baik [16] PV3: Saya dapat menghemat uang dengan menggunakan fitur GoJek [10] PV4: Saya suka mencari penawaran murah di aplikasi GoJek [10] Habit (H) H1: Saya pikir saya akan menggunakan aplikasi GoJek lagi setelah penggunaan pertama [15]
H2: Menurut saya menggunakan aplikasi GoJek sudah menjadi kebiasaan bagi saya [15]
H3: Saya kecanduan menggunakan aplikasi GoJek [16]
H4: Saya harus menggunakan aplikasi GoJek [16]
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Variabel Pertanyaan Use Behavior (UB) UB1: Saya pikir saya akan merekomendasikan aplikasi GoJek kepada keluarga saya [15] UB2: Saya menggunakan fitur GoJek saat melakukan aktivitas sehari-hari [3] UB3: Saya menggunakan fitur GoJek dalam segala kondisi [3] Behavioral Intention (BI) BI1: Saya berniat menggunakan fitur GoJek setiap hari [4]
BI2: Saya memperkirakan saya akan menggunakan fitur GoJek setiap hari [4] BI3: Saya akan selalu mencoba menggunakan fitur GoJek dalam keseharian saya [16] BI4: Saya berencana menggunakan aplikasi GoJek untuk meningkatkan kinerja pekerjaan saya sehari-hari [15]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Telah terkumpul 160 responden dan akan dilakukan uji sebagai berikut:
A. Validity Test
Loading factor atau dikenal dengan istilah outer loading adalah  untuk  menguji  validitas  kuesioner.  Selanjutnya dilakukan pengujian ulang dan memastikan tidak ada nilai under pada masing-masing variabel. Dalam penelitian ini dilakukan  pengujian  ulang  sebanyak  tiga  kali  untuk memastikan semua soal valid dan siap untuk diuji.
Berdasarkan  uji  validitas Tabel  2 ,  ada  11  variabel yang perlu dihapus sehingga dapat melanjutkan pengujian ke  langkah  berikutnya.  Langkah  selanjutnya  harus menghapus variabel yang tidak lulus variabel.
Berdasarkan  uji  validitas  ke-2 Tabel  3 ,  terdapat variabel  yang  tidak  lolos  dari  variabel  minimal  harus dihapus variabelnya dan melakukan pengujian ulang serta memastikan tidak ada variabel yang tidak lolos pengujian. Setelah  melakukan  tes  ke-2  sehingga  bisa  menuju  ke langkah  selanjutnya.  uji  validitas  selanjutnya,  salah  satu variabel “ Facilitating Condition ” pada Cronbach Alpha berada di  bawah  nilai.  Oleh  sebab  itu  harus  menghapus  nilai terendah  pada “Facilitating  Condition”. Setelah  dihapus variabel, uji validitas ke-3 dapat dilakukan.
Berdasarkan validitas ke-3 Tabel 4 , tidak ada variabel yang under  value sehingga  uji  validitas  berikutnya  dapat dilanjutkan.  Dilakukan Average  Variance  Extracted yang merupakan  uji  validitas  ke-2.  Berikut  adalah  hasil  dari Average Variance Extracted (AVE). Semua pertanyaan dari variabel valid. Nilai minimum adalah 0,5 [5] . Oleh sebab itu bisa dilanjutkan pada uji realibilitas .
Tabel 2. Loading Factor – Uji Pertama BI EE FC H HM PE PV SI UB E  G
BI1 0,858 BI2 0,854 BI3 0,854 BI4 0,726 EE1 0,981 EE2 0,504 EE3 0,26 EE4 0,21 EE5 0,172 FC1 0,619 FC2 0,86 FC3 0,051 FC4 0,829 FC5 0,316 H1 0,427 H2 0,719 H3 0,817 H4 0,842 HM1 0,749 HM2 0,815 HM3 0,867 HM4 0,357 PE1 0,823 PE2 0,61 PE3 0,486 PE4 0,722 PV1 0,84 PV2 0,781 PV3 0,799 PV4 0,547 SI1 0,801 SI2 0,891 SI3 0,839 SI4 0,793 UB1 0,786 UB2 0,845 UB3 0,882 E1 1 G1 1
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Tabel 3. Loading Factor – Uji Kedua BI EE  FC H HM PE PV SI UB E  G BI1 0,858 BI2 0,854 BI3 0,854 BI4 0,725 EE1 1 FC2 0,867 FC4 0,859 H2 0,694 H3 0,886 H4 0,872 HM1 0,767 HM2 0,820 HM3 0,872 PE1 0,910 PE4 0,697 PV1 0,855 PV2 0,786 PV3 0,837 SI1 0,801 SI2 0,891 SI3 0,839 SI4 0,793 UB1 0,787 UB2 0,843 UB3 0,883 E1 1 G1 1 Tabel 4. Loading Factor – Uji Ketiga BI  EE  FC H HM  PE PV SI UB  E  G
BI1 0,858 BI2 0,855 BI3 0,852
BI4 0,726 EE1 1 FC2 1 H3 0,918 H4 0,914 HM1 0,767 HM2 0,820 HM3 0,872 PE1 1 PV1 0,855 PV2 0,786 PV3 0,837 SI1 0,801 SI2 0,891 SI3 0,839 SI4 0,793 UB1 0,785 UB2 0,844 UB3 0,884 E1 1 G1 1

## B. Reliability Test
Dalam  uji  reliabilitas  ini  dilakukan  sebanyak  2  kali pengujian.  Pengujian  kedua  dilakukan  karena  salah  satu variabel memiliki nilai under , sehingga diputuskan untuk menguji kembali data tersebut. pada variabel “ Facilitating Condition ”  tidak reliabel karena  nilai Cronbach  Alpha di bawah  0,7 [5] .  Diputuskan  untuk  menguji  kembali  uji reliabilitas dengan  menghapus  nilai  terendah  dari “ Facilitating  Condition ” sehingga  bisa  didapatkan  hasil semua nilai reliabel , hal ini didukung dengan nilai Composite Reliability semua  variabel  >  0.7  karena  nilai  minimum untuk Composite Reliability adalah 0,7 [2] .

## C. Structural Model Testing
Berdasarkan  hasil  uji Determination  Coefficient (R2) Tabel 5 , variabel jika nilai R 2 di atas 0,5 dinyatakan baik [2]. Berdasarkan penelitian diatas nilai R 2 dari Behavioral Intention sebesar  0,604  atau  60,4%  yang  berarti  variabel PE,  EE,  SI,  FC,  HM,  PV,  H  secara  bersama-sama mempengaruhi  variabel  BI  60,4%  dan  sisanya  39,6% dipengaruhi oleh variabel lain. variabel. Nilai R 2 dari Use Behavior sebesar  0,544  atau  54,4%  yang  berarti  variabel PE,  EE,  SI,  FC,  HM,  PV,  H  secara  bersama-sama
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 60
mempengaruhi  variabel  BI  sebesar  54,4%  dan  sisanya sebesar 45,6% dipengaruhi oleh variabel lain.
Berdasarkan  hasil Tabel  6 ,  terdapat  tujuh  variabel yang tidak signifikan. Nilai minimal yang dapat ditetapkan sebagai  signifikansi  adalah  nilai  diatas  1,96 [2] .  Variabel tersebut adalah PE -> BI (1.253), EE -> BI (0.344), SI -
> BI (1.286), FC -> BI (0.820), PV -> BI (1.319), FC -> UB (0,063), dan H -> UB (1.923).
Berdasarkan  hasil Tabel  7 ,  ada  lima  hubungan  yang tidak signifikan atau ada yang nilainya di bawah 0,1 [2] . Nilai tersebut adalah PE -> BI (0,081), EE -> BI (-0,022), FC -> BI (-0,060), dan FC -> UB (-0,004).
Tabel 5. Uji Determination Coefficient (R 2 ) R Square Level Behavioral Intention 0.604 Kuat Use Behavior 0.544 Sedang Tabel 6. Hasil Uji T-Statistic Hubungan  T-Statistics PE -> Bl 1,253 EE -> Bl 0,344 SJ -> Bl 1,286 FC -> Bl 0,820 HM -> Bl 3,280 PV -> Bl 1,319 H -> Bl 5,387 FC -> UB 0,063 H -> UB 1,923
Bl -> UB 2,26 Tabel 7. Hasil Uji Coefficient Path Hubungan  Original Sample (0) PE -> Bl 0,081 EE -> Bl -0,022 SJ -> Bl 0,105 FC -> Bl -0,060 HM -> Bl 0,278 PV -> Bl 0. 114 H -> Bl 0,426 FC -> UB -0,004 H -> UB 0,291 Bl -> UB 0,493 Tabel 8. Uji Hipotesis Hipotesis  Hubungan Original Sample (0) T-Statistics Hasil Kesimpulan H1 PE -> Bl 0,081 1,253 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H1a EE -> Bl -0,022 0,344 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H1b SJ -> Bl 0,105 1,286 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H1c FC -> Bl -0,060 0,820 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H1d HM -> Bl 0,278 3,280 Signifikan Hipotesis di TERIMA H1e PV -> Bl 0. 114 1,319 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H1f H -> Bl 0,426 5,387 Signifikan Hipotesis di TERIMA H2 FC -> UB -0,004 0,063 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H2a H -> UB 0,291 1,923 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H3 Bl -> UB 0,493 2,26 Signifikan Hipotesis di TERIMA H4 FC -> BI dimoderasi oleh Gender -0.018 0.287 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H4a HM -> Bl dimoderasi oleh Gender 0,008 0,073 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H4b PY -> Bl dimoderasi oleh Gender -0,047 0,078 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H4c H -> Bl dimoderasi oleh Gender 0,087 0,072 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H5 FC -> BI dimoderasi oleh Experience -0,049 0,320 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H5a HM -> Bl dimoderasi oleh Experience -0,04 0,344 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H6 H -> UB dimoderasi oleh Gender -0,054 0,782 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H7 H -> UB dimoderasi oleh Experience -0,08 0 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK H8 Bl -> UB dimoderasi oleh Experience 0,160 0,080 Tidak Signifikan Hipotesis di TOLAK

## D. Test Hipotesis
Total  hipotesis  19 Tabel  8 dianalisis  menggunakan SmartPLS  3.  Berdasarkan  pengujian  hipotesis,  berikut adalah menyimpulkan hasil dari pengujian hipotesis.
Hipotesis  1  menunjukkan  bahwa Performance Expectancy tidak  signifikan  terhadap Behavioral  Intention karena alasan orang menggunakan aplikasi Gojek adalah karena penggunaan aplikasi tersebut. Penggunaan aplikasi Gojek  adalah  untuk  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari. Aplikasi  Gojek  menyediakan  banyak  fitur  mulai  dari transportasi  hingga  kebutuhan  sehari-hari  seperti makanan, obat-obatan dll. Analisanya karena kebutuhan sehari-hari  pengguna  telah  terpenuhi,  pengguna  tidak
mempermasalahkan  harapan  kinerja  selama  kebutuhan sehari-hari terpenuhi.
Hipotesis  1a  menunjukkan Effort  Expectancy tidak signifikan pada Behavioral Intention. Berdasarkan penelitian ini,  ada  beberapa  faktor  yang  berpengaruh  terhadap behavioral intention karena pada saat pengguna melakukan top- up saldo ke dompet Gojek atau yang dikenal dengan Go-Pay.  Pengguna  harus  membayar  Rp.1.000  untuk setiap  transaksi.  Jika  pengguna  ingin  menghemat  biaya transaksi, pengguna harus membayar sekali dengan nilai yang besar, namun tidak semua orang ingin mentransfer sejumlah  besar  uang  ke  Go-Pay  karena  pengguna mungkin  memiliki  aktivitas  penting  lain  yang membutuhkan  lebih  banyak  uang.  Seperti  yang  kita ketahui  di  Indonesia,  tidak  semua  merchant  telah
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
mendukung  mesin EDC  (Electronic  Data  Capture) di merchant  tersebut,  bagaimana  jika  pengguna  ingin membeli sesuatu dari merchant tersebut. Kedua dari sudut pandang  lain  karena  tidak  semua  merchant  memiliki sinyal yang baik saat kita ingin melanjutkan transaksi. Hal ini dapat mengurangi upaya pengguna untuk membayar menggunakan  Go-Pay.  Jadi,  kebanyakan  orang  masih lebih suka menggunakan uang tunai daripada top up ke Go-Pay.
Hipotesis  1b  menunjukkan  bahwa  Pengaruh  Sosial tidak signifikan terhadap Behavioral Intention . Gojek adalah perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  transportasi. Perusahaan  telah  melakukan  pemasaran  tertentu  untuk menarik  minat  calon  pengguna  untuk  memanfaatkan aplikasi Gojek. Perusahaan melakukan pemasaran dengan menyewakan papan reklame di jalan sehingga saat orang mengemudikan  mobil  mereka,  calon  pengguna  dapat melihat  papan  reklame.  Kemudian  perusahaan  akan membeli paket dari media sosial seperti Instagram untuk memasarkan  aplikasi  Gojek.  Konten  yang  diposting perusahaan  di  media  sosial  dapat  menjadi  promo  yang sedang berlangsung.  Ini dapat  menarik minat pengguna potensial. Selama pasarnya menarik, calon pengguna bisa menggunakan aplikasi Gojek.
Hipotesis 1c menunjukkan Facilitating Condition tidak memiliki  signifikan  terhadap Behavioral  Intention . Berdasarkan pengamatan dalam penelitian, jika pengguna ingin  memesan  makanan  yang  jauh  dari  tempat  tinggal pengguna. Pengguna tidak dilarang untuk memesannya. Alasan kedua mungkin sinyal di Indonesia tidak merata. Salah  satu  kasus  sederhana,  ketika  pengguna  ingin melakukan transaksi di merchant tertentu. Pengguna harus menunggu lebih lama agar sistem dapat melanjutkan ke langkah berikutnya. Hal ini dapat disebabkan oleh lokasi tidak mendukung sinyal atau mungkin kondisi cuaca.
Hipotesis  1d  menunjukkan Hedonic  Motivation signifikan  pada Behavioral  Intention. Berdasarkan pengamatan dalam penelitian, pengguna sudah menerima aplikasi  Gojek  dan  beberapa  pengguna  sudah memutuskan untuk memanfaatkannya untuk memenuhi kebutuhan  sehari-hari.  Apalagi  di  tengah  pandemi  ini, sebagian  besar  pengguna  sudah  bosan  makan  makanan rumahan. Pengguna ingin makan sesuatu yang berbeda, tetapi  pengguna  takut  keluar  dan  membeli  makanan karena  mungkin  saja  pengguna  terinfeksi  Covid-19. Kemudian alasan kedua karena pandemi ini  masyarakat takut  menggunakan  uang  tunai  sehingga  pengguna mencoba  menggunakan  Go-Pay  sebagai  dompetnya untuk melakukan transaksi dengan syarat lokasi memiliki koneksi  yang  baik.  Alasan  ketiga  adalah  karena kemudahan  penggunaan.  Jika  pengguna  sudah  sering menggunakan  aplikasi,  pengguna  sudah  mengetahui tombolnya yang harus ditekan oleh pengguna.
Hipotesis  1e  menunjukkan Price  Value kurang signifikan  terhadap Behavioral  Intention .  Berdasarkan pengamatan  target  responden  penelitian  ini  adalah mahasiswa. Harga yang dipatok oleh Gojek terlalu mahal bagi  mereka.  Seperti  yang  kita  ketahui  jika  pengguna membeli makanan dari Gojek maka akan dikenakan biaya tambahan.  Harga  makanan  akan  ditambahkan  20%.
Sebagai  pengguna  yang  masih  mahasiswa,  responden lebih  memilih  makanan  dan  transportasi  murah  untuk menghemat biaya.
Hipotesis 1f menunjukkan Habit signifikan terhadap Behavioral  Intention .  Berdasarkan  pengamatan  dalam penelitian,  kebiasaan  yang  diciptakan  dari  pengguna sangat mempengaruhi niat pengguna untuk menggunakan aplikasi Gojek. Dalam hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar responden sudah menjadi hal yang lumrah jika pengguna menggunakan aplikasi Gojek. Go- Pay juga menjadi dompet elektronik bagi pengguna, jika pengguna  ingin  membayar  sesuatu  pengguna  dapat menggunakan  Go-Pay  sebagai  pilihan  pembayaran. Kebiasaan  tersebut  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor, pengguna  melihat  aplikasi  Gojek  adalah  hal  yang  baik, aplikasi  Gojek  dapat  membantu  mereka  saat  pengguna melakukan  aktivitas  lain.  Misalnya,  saat  pengguna melakukan pekerjaannya, pengguna dapat memesan Go- Food dari aplikasi Gojek secara bersamaan. Contoh lain, pengguna  dapat  pergi  ke  mana  saja  menggunakan  Go- Ride  dan  Go-Car.  Pengguna  dapat  memesan  Go-Ride dan Go-Car saat pengguna turun ke lobi. Akhirnya situasi ini  menjadi  kebiasaan  bagi  pengguna  dan  pengguna menjadi nyaman karena menggunakannya.
Hipotesis 2 menunjukkan Facilitating Condition kurang signifikan terhadap Use Behavior . Berdasarkan pengamatan karena sinyal yang disediakan di Indonesia tidak stabil dan dapat  membuat  pengguna  tidak  nyaman  dan  terlambat melakukan  aktivitas.  Kemudian,  smartphone  yang digunakan oleh pengguna tidak dapat menjalankan sistem atau  tertinggal.  Seperti  yang  kita  ketahui,  seiring berjalannya  waktu  UI/UX  dari  aplikasi  Gojek  sudah banyak berkembang.
Hipotesis  2a  menunjukkan Habit tidak  signifikan terhadap Use  Behavior .  Berdasarkan  pengamatan  dalam penelitian. Karena sebagian pengguna merasa tidak perlu menggunakan  Gojek  karena  di  Indonesia  sudah  ada beberapa perusahaan yang menjalankan bisnis seperti ini seperti Grab.
Hipotesis  3  menunjukkan Behavioral  Intention signifikansi  terhadap Use  Behavior .  Berdasarkan pengamatan  dalam  penelitian,  menunjukkan  bahwa konsumen atau pengguna tertarik dengan aplikasi Gojek. Berdasarkan  penelitian,  sebagian  besar  responden menjawab  lebih  dari  4  kali  (46%)  dan  5  sampai  8  kali (49,6%)  menggunakan  Gojek  dalam  seminggu. Berdasarkan  data  yang  dilakukan,  pengguna  merasa nyaman  dalam  menggunakan  aplikasi  Gojek,  aplikasi Gojek telah menyediakan banyak fitur seperti Go Food, Go-Ride,  Go-Car,  dan  Go-Pay.  Fitur  yang  disediakan oleh  Gojek  dapat  meningkatkan  aktivitas  sehari-hari pengguna menjadi lebih produktif.
Hipotesis  4  menunjukkan Facilitating  Condition tidak signifikan terhadap Behavioral Intention yang dimoderatori Gender . Berdasarkan pengamatan seperti yang kita ketahui bahwa Gojek dapat digunakan oleh semua orang. Gojek tidak  memandang  gender.  Kemudian  gender  dapat memiliki  kemudahan  yang  sama  dalam  menggunakan aplikasi Gojek, tergantung wilayah penggunanya.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Hipotesis  4a  menunjukkan Hedonic  Motivation tidak signifikan terhadap Behavioral Intention yang dimoderatori Gender .  Berdasarkan  pengamatan,  sebagian  besar  jenis kelamin  yang  mengisi  responden  ini  adalah  laki-laki. Namun  perbedaan  antara  masing-masing  jenis  kelamin tidak signifikan.
Hipotesis 4b menunjukkan Price Value tidak signifikan terhadap Behavioral  Intention yang  dimoderatori Gender . Berdasarkan  pengamatan,  sebagai  responden  sasaran dalam  penelitian  ini  adalah  mahasiswa.  Sebagian  besar siswa  harus  berusaha  untuk  mengurangi  penggunaan uang.
Hipotesis  4c  menunjukkan Habit tidak  signifikan terhadap Behavioral Intention yang dimoderasi oleh Gender . Berdasarkan pengamatan, target dari responden ini adalah mahasiswa. Kebiasaan mahasiswa yang hampir sama dan tidak dilihat dari jenis kelamin.
Hipotesis  5  menunjukkan Facilitating  Condition tidak signifikan terhadap Behavioral Intention yang dimoderatori oleh Experience .  Sebagian  besar  responden  menjawab  4 kali dan 5 – 8 kali seminggu dalam menggunakan aplikasi Gojek.  Berdasarkan  pengamatan  niat  pengguna  untuk menggunakan aplikasi sebagian besar tidak hanya dengan fasilitas  yang  mereka  miliki.  Belilah  kebutuhan  yang mereka butuhkan untuk dipenuhi.
Hipotesis  5a  menunjukkan Hedonic  Motivation tidak memiliki  signifikansi  pada  Behavioral Intention yang dimoderasi oleh Experience . Karena dalam situasi pandemi ini, sebagian besar siswa harus tinggal di rumah. Untuk melindungi  diri  dari  pandemi  dan  covid-19,  mahasiswa harus makan makanan rumah mereka.
Hipotesis  6  menunjukkan Habit tidak  signifikan terhadap Use  Behavior yang  dimoderasi  oleh Gender . Berdasarkan pengamatan beberapa responden menjawab tidak kecanduan  Gojek seperti yang kita ketahui bahwa ada  beberapa  perusahaan  selain  Gojek  dan  promo  atau diskon lebih menarik bagi pengguna.
Hipotesis  7  menunjukkan Habit tidak  signifikan terhadap Use  Behavior yang  dimoderasi  oleh Experience . Untuk hipotesis ini perlu penelitian lebih lanjut Hipotesis  8  menunjukkan Behavioral  Intention tidak signifikan  terhadap Use  Behavior yang  dimoderasi  oleh Experience .  Untuk  hipotesis  ini  perlu  penelitian  lebih lanjut.

## E. Pembahasan Lanjutan
Usulan Hedonic  Motivation kepada Behavioral  Intention . Berdasarkan  hasil  penelitian, Hedonic  Motivation berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral  Intention . Berdasarkan pengamatan agar perusahaan Gojek semakin berkembang.  Perusahaan  dapat  bekerja  sama  dengan e- commerce di  Indonesia.  Contohnya  Tokopedia  atau Bukalapak.  Seperti  kompetitornya,  OVO.  OVO  telah bekerjasama  dengan  Tokopedia.  Jadi,  pengguna  dapat membayar  produk  menggunakan  OVO.  Gojek  bisa mengikuti tren seperti OVO. Setelah Gojek berkolaborasi dengan  perusahaan  start-up,  Gojek  dapat  membuat promo  dan  menarik  lebih  banyak  pelanggan  atau pengguna potensial. Saran kedua dari penelitian ini untuk Go-Club.  Bisa  dipindahkan  ke  halaman  utama,  seperti
yang  saya  amati  dari  pesaingnya,  Grab.  Detail keanggotaan  ada  di  depan.  Jadi,  kapan  pelanggan  atau pengguna  membuka  aplikasi  Grab.  Pengguna  secara otomatis melihat jenis keanggotaan.
Usulan Habit kepada Behavioral Intention. Berdasarkan hasil  penelitian, Habit berpengaruh  signifikan  terhadap Behavioral Intention . Berdasarkan pengamatan Gojek dapat membuat sebuah event. Seperti pesaingnya, Grab. Ketika tanggal  3.3.  Grab  membuat  diskon  promo  untuk pengguna.  Salah  satu  promonya.  Apabila  pengguna membeli  produk  di  atas  50  ribu  maka  pengguna  akan mendapatkan  diskon  50%  dengan  maksimal  diskon Rp25.000.
Usulan Behavioral  Intention kepada Use  Behavior. Berdasarkan  hasil  penelitian, Behavioral  Intention berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior . Berdasarkan pengamatan pengguna memiliki ketertarikan untuk  menggunakan  aplikasi  Gojek  dalam  kehidupan sehari-hari. Penelitian ini menyarankan untuk mempertahankan  pengguna  dan  menarik  minat  calon pengguna, Gojek dapat meningkatkan layanan pelanggan. Terkadang sulit untuk menemukan nomor telepon ketika mencoba  menghubungi  customer  service,  kontak  yang disediakan  oleh  Gojek  hanya  E-Mail.  Terkadang  sulit untuk  menjelaskan  semua  keluhan  melalui  teks.  Saran kedua  agar  Go-Pay  bisa  mengisi  saldo  untuk  uang elektronik  seperti  flazz,  e-money.  Perusahaan  Go-Pay dapat mengembangkan sistem dimana pengguna dengan mengaktifkan  NFC,  sistem  akan  secara  otomatis mendeteksi  kartu  dan  dapat  mengisi  saldo  ke  uang elektronik.  Seperti  yang  kita  ketahui  di  Jakarta,  setiap pusat perbelanjaan, dan tempat-tempat dimana pengguna ingin  membayar  biaya  parkir,  pengguna  harus menggunakan uang elektronik.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpul  bahwa  hanya terdapat  2  variabel  yang  signifikan  terhadap Behavioral Intention dan  1  variabel  yang  signifikan  terhadap Use Behavior .  Variabel  yang  berpengaruh  terhadap Behavioral Intention adalah Hedonic  Motivation signifikan  terhadap Behavioral  Intention .  Signifikansi Habit terhadap Behavioral Intention karena  memanfaatkan  Go-Pay.  Kemudian variabel  yang  signifikan  terhadap Use  Behavior adalah Behavioral  Intention .  Terdapat  2  hipotesis  yang mengejutkan  yaitu Habit tidak  signifikan  terhadap Use Behavior yang  dimoderasi  oleh Experience dan Behavioral Intention tidak  signifikan  terhadap Use  Behavior yang dimoderasi  oleh Experience yang  besar  harapan  dapat dianalisis  alasannya  mengapa  tidak  signifikan  untuk penelitian  kedepannya.  Gojek  disaranakan  membuat sebuah game, kemudian jika pengguna selalu mengontrol rencana, pengguna bisa mendapatkan voucher cashback atau promo  maka  pengguna  dapat  menggunakannya  di  Go Food,  Go-Ride,  Go-Car  dll.  Saran  kedua  untuk berkolaborasi dengan e-commerce , karena salah satu alasan pengguna menggunakan dompet elektronik.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1

## Daftar Pustaka
[1] Amanda. G , “Pengguna Aktif Gojek Capai 20 Juta Orang,” 2020. https://www.republika.co.id/berita/qej9xx423/pe ngguna-aktif-gojek-capai-20-juta-orang
[2] Apuke, O. D., “Quantitative Research Methods : A Synopsis Approach,” Kuwait Chapter Arab. J. Bus. Manag. Rev., vol. 6, no. 11, pp. 40 – 47, 2017, doi: 10.12816/0040336.
[3] Attuquayefio, S. N., & Hillar, A , “Using the UTAUT model to analyze students ’ ICT adoption,” Intenational J. Eucation Dev. Using Inf. Commun. Technol., vol. 10, no. 3, pp. 75 – 86, 2014.
[4] Daud Mahande and Jasruddin, “UTAUT Model: Suatu Pendekatan Evaluasi Penerimaan E- Learning pada Program Pascasarjana,” Pros. Semin. Nas. Membangun Indones. melalui Has. Ris., pp. 784 – 788, 2017.
[5] Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt , M., & Ringle, C. M. , “When to use and how to report the results of PLS- SEM,” Eur. Bus. Rev., vol. 31, no. 1, pp. 2– 24, 2019, doi: 10.1108/EBR-11-2018-0203.
[7] Isradila, & Indrawati , “Analisis dan Evaluasi Faktor - Faktor Minat Konsumen Pada Aplikasi OVO Dengan Model UTAUT II di Wilayah JABODETABEK,” 2020.
[8] Kock, N., & Hadaya, P , “Analysis of User Acceptance towards Online Transportation Technology Using UTAUT 2 Model: A Case Study in Uber, Grab and Gojek in Indoneisa,” Int. J. Sci.
Res., p. 1480, 2017.
[10] Lee, S. W., Sung, H. J., & Jeon, H. M, “Determinants of Continuous Intention on Food Delivery Apps: Extending UTAUT2 with
Information Quality,” 2019.
[12] Putra, I. D. “ the evolution of technology acceptance model (TAM) and recent progress on technology acceptance research ” N ELT SATE ART Art ic. Yavana Bhāshā J. English Lang. Educ.,
p. 26, 2016.
[13] Taherdoost, H. , “Sampling Methods in Research Methodolgy; How to Choose a Sampling Technique for Research,” SSRN Electron. Journal, p. 22, 2016.
[14] Tristayanto, “Perceptions of Online Taxi Utilization in Bandar Lampung Using UTAUT Model (Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology),” J. Phys. Conf. Ser., p. 3, 2019.
[15]   T. Tumuwe, R., Damis, M., & Mulianti, “ Pengguna Ojek Online Di Kalangan Mahasiswa Universitas Sam Ratulangi Manado ,” 2018.
[16]   Venkatesh, V., Thong J. Y. L., dan Xu X., “ Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, MIS Quarterly, Vol. 36, No. 1, 157-178, 2012
[17]  Wong,Ken dan Kay Wong, “ Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Techniques Using SmartPLS ” . Marketing Bulletin, 2013, 24, Technical Note 1, 2013