FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NIAT
PERILAKU PENGGUNA DAN NIAT UNTUK
MEREKOMENDASIKAN APLIKASI OVO
(Studi Kasus pada Pengguna OVO di Yogyakarta)
S K R I P S I
Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Akuntansi
Program Studi Akuntansi
Oleh:
Brigita Novensa Kristi
NIM: 162114077
PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
2020
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
i
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NIAT
PERILAKU PENGGUNA DAN NIAT UNTUK
MEREKOMENDASIKAN APLIKASI OVO
(Studi Kasus pada Pengguna OVO di Yogyakarta)
S K R I P S I
Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Akuntansi
Program Studi Akuntansi
Disusun oleh:
Brigita Novensa Kristi
NIM: 162114077
PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
2020
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
iv
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
“OUR FATE LIVES WITHIN US. YOU ONLY HAVE TO BE BRAVE
ENOUGH TO SEE IT”
Merida-Disney
Skripsi ini ku persembahkan untuk:
Tuhan Yesus Kristus Penolongku,
Bunda Maria Pendengar Doaku,
Bapakku Almatius Asmoro dan Ibuku Sri Ratnaningsih,
Adikku Yohana Kartika Dewi.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
x
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL .............................................................................................. i
HALAMAN PERSETUJUAN DOSEN PEMBIMBING ................................... ii
HALAMAN PENGESAHAN .............................................................................. iii
HALAMAN MOTTO DAN PERSEMBAHAN ................................................ iv
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS SKRIPSI ........... v
KATA PENGANTAR ......................................................................................... vii
DAFTAR ISI .......................................................................................................... x
DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xii
DAFTAR TABEL .............................................................................................. xiii
ABSTRAK .......................................................................................................... xiv
ABSTRACT ......................................................................................................... xv
BAB I ...................................................................................................................... 1
A. Latar Belakang Masalah ................................................................................. 1
B. Rumusan Masalah ........................................................................................... 4
C. Tujuan Penelitian ............................................................................................ 4
D. Manfaat Penelitian .......................................................................................... 5
E. Sistematika Penulisan ..................................................................................... 6
BAB II .................................................................................................................... 8
A. Teknologi Finansial (Financial Technology) ................................................. 8
B. Mobile Payment .............................................................................................. 9
C. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) .......... 10
D. Diffusion of Innovation (DOI) ...................................................................... 17
E. Persepsi Kemanan Teknologi (Perceived Technology Security). ................. 19
G. Penelitian Terdahulu ..................................................................................... 22
G. Model Penelitian ........................................................................................... 26
H. Perumusan Hipotesis .................................................................................... 27
BAB III ................................................................................................................. 37
A. Desain Penelitian ........................................................................................ 37
B. Tempat dan Waktu Penelitian ....................................................................... 37
C. Subjek Penelitian .......................................................................................... 37
D. Data Penelitian .............................................................................................. 38
E. Teknik Pengumpulan Data ............................................................................ 38
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xi
F. Populasi dan Sampel Penelitian .................................................................... 38
G. Variabel Penelitian ....................................................................................... 40
H. Teknik Analisis Data .................................................................................... 44
BAB IV ................................................................................................................. 48
A. Sejarah Umum Perusahaan ........................................................................... 48
B. Perkembangan Pengguna OVO .................................................................... 49
C. Layanan pada Aplikasi OVO ........................................................................ 50
D. Kemanan pada Aplikasi OVO ...................................................................... 50
BAB V ................................................................................................................... 51
A. Deskripsi Data .............................................................................................. 51
B. Analisis Statistik Deskriptif Variabel Penelitian .......................................... 53
C. Analisis Data Penelitian ................................................................................ 54
D. Pengujian Hipotesis (Bootstrapping) ........................................................... 74
E. Pembahasan Hasil Uji Hipotesis ................................................................... 83
BAB VI ................................................................................................................. 94
A. Kesimpulan ................................................................................................ 94
B. Keterbatasan Penelitian ................................................................................ 95
C. Saran ............................................................................................................. 95
DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 97
LAMPIRAN ....................................................................................................... 103
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1. Model UTAUT2 .............................................................................................. 14
Gambar 2. Model Penelitian ............................................................................................. 27
Gambar 3. Hasil Uji Validitas ........................................................................................... 56
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xiii
DAFTAR TABEL
Tabel 1. Indikator Variabel UTAUT2 ............................................................................... 15
Tabel 2. Indikator Variabel Inovasi dan Kompatibilitas ................................................... 18
Tabel 3. Indikator Variabel Persepsi Kemanan Teknologi ............................................... 20
Tabel 4. Indikator Variabel ............................................................................................... 22
Tabel 5. Kisi-kisi Pengembangan Instrumen .................................................................... 42
Tabel 6. Skor Alternatif Jawaban Item Kuesioner ............................................................ 43
Tabel 7. Sampel Penelitian ............................................................................................... 51
Tabel 8. Karakteristik Jenis Kelamin Pengguna OVO...................................................... 51
Tabel 9. Karakteristik Pengalaman Pengguna OVO ......................................................... 52
Tabel 10. Jenis Pekerjaan Pengguna OVO ....................................................................... 52
Tabel 11. Tabel Analisis Statistik Deskriptif Variabel Penelitian .................................... 53
Tabel 12. Nilai Factor Loading Performance Expectancy ............................................... 57
Tabel 13. Nilai Factor Loading Effort Expectancy ........................................................... 58
Tabel 14. Nilai Factor Loading Social Influence.............................................................. 58
Tabel 15. Nilai Factor Loading Facilitating Conditions .................................................. 59
Tabel 16. Nilai Factor Loading Hedonic Motivation ....................................................... 60
Tabel 17. Nilai Factor Loading Price Value .................................................................... 61
Tabel 18. Nilai Factor Loading Innovativeness ................................................................ 62
Tabel 19. Nilai Factor Loading Compatibility ................................................................. 62
Tabel 20. Nilai Factor Loading Perceived Technology Security ...................................... 63
Tabel 21. Nilai Factor Loading Behavioral Intention to Adopt ........................................ 65
Tabel 22. Nilai Factor Loading Behavioral Intention to Recommend .............................. 66
Tabel 23. Average Variance Extracted (AVE) ................................................................. 66
Tabel 24. Diagonal AVE ................................................................................................... 68
Tabel 25. Nilai Cross Loading .......................................................................................... 69
Tabel 26. Nilai Cronach’s Alpha dan Composite Reliability ............................................ 71
Tabel 27. R-Squared Coeddicients. ................................................................................... 72
Tabel 28. Hasil Path Coeffisiens ....................................................................................... 75
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xiv
ABSTRAK
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NIAT PERILAKU
PENGGUNA DAN NIAT UNTUK MEREKOMENDASIKAN APLIKASI
OVO
(Studi Kasus pada Pengguna OVO di Yogyakarta)
Brigita Novensa Kristi
NIM: 162114077
Universitas Sanata Dharma
2020
Penelitian ini bertujuan untuk menguji faktor-faktor yang mempengaruhi niat
perilaku pengguna dan niat untuk merekomendasikan aplikasi OVO dengan
pendekatan UTAUT2. Variabel penelitian ini adalah ekspektasi kinerja,
ekspektasi usaha, pengaruh sosial, kondisi pendukung, motivasi hedonis, dan nilai
harga yang berasal dari Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2
(UTAUT2), karakteristik inovasi dari diffusion of innovations (DOI), persepsi
keamanan teknologi, niat perilaku untuk mengadopsi dan niat untuk
merekomendasikan.
Responden dalam penelitian ini adalah pengguna OVO di Yogyakarta. Data
diperoleh melalui kuesioner online. Pengambilan sampel dilakukan dengan
menggunakan snowball sampling. Teknik analisis data yang digunakan untuk
penelitian ini adalah partial least square-structural equation modeling (PLS-
SEM).
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi
niat perilaku pengguna dan niat untuk merekomendasikan OVO adalah inovasi,
kompatibilitas, dan persepsi keamanan teknologi. Variabel lain seperti ekspektasi
kinerja, ekspektasi usaha, pengaruh sosial, kondisi pendukung, motivasi hedonis,
dan nilai harga tidak mempengaruhi niat perilaku pengguna dan niat untuk
merekomendasikan OVO kepada orang lain.
Kata kunci: mobile payment, Unified Theory of Acceptance and Use of
Technology 2 (UTAUT2), DOI.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
xv
ABSTRACT
FACTORS THAT INFLUENCE THE USE BEHAVIOR AND INTENTION
TO RECOMMEND THE OVO APPLICATIONS
(Case Study of OVO User in Yogyakarta)
Brigita Novensa Kristi
Student Number: 162114077
Sanata Dharma Univeristy
2020
The purpose of this research is to examine the factors that influence user
behavioral intentions and behavioral intention to recommend the OVO application
with the UTAUT2 approach. The variables are performance expectancy, effort
expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, and price
value of Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2),
with the innovation characteristics of the diffusion of innovations (DOI),
perceived technology security, behavioral intention to adopt and behavioral
intention to recommend.
Respondents of this research are OVO users in Yogyakarta. The data are
collected through online questionnaires. The sampling method is snowball
sampling. Data analysis technique used in this research is partial least square-
structural equation modeling (PLS-SEM).
The results of this research indicated that the factors that influenced the use
behavior and behavioral intention to recommend OVO were innovation,
compatibility, and perceived technology security. Other variables such as
performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating
conditions, hedonic motivation, and price value, did not affect behavioral
intention and behavioral intention to recommend OVO to others.
Keywords: mobile payment, Unified Theory of Acceptance and Use of
Technology 2 (UTAUT2), DOI.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Kemajuan teknologi membuat alat pembayaran terus berkembang dari alat
pembayaran tunai (cash based) ke alat pembayaran non-tunai (non cash)
seperti alat pembayaran elektronik. Dalam perkembangan teknologi, alat
pembayaran elektronik memberikan pengaruh yang besar terhadap aktivitas
ekonomi. Layanan keuangan berbasis teknologi dikenal dengan fintech telah
mengubah sistem pembayaran di masyarakat dan telah membantu perusahaan-
perusahaan startup. Sistem pembayaran yang terus berkembang membuat
banyak organisasi, perusahaan-perusahaan besar, bahkan pada UMKM, telah
menerapkan salah satu layanan keuangan masa kini yaitu mobile payment.
Meluasnya pengguna perangkat seluler dan kedekatan penggunanya membuat
pengguna dapat menyesuaikan diri dengan mobile payment tanpa perlu
penggunaan dompet fisik (Mallat, 2007). Menurut Laudon dan Laudon (2007)
mobile payment adalah alat transaksi non-tunai yang menggunakan jaringan
internet dalam melakukan pembelian barang atau jasa sekaligus menyampaikan
pesan menggunakan perangkat digital.
Bertambahnya jumlah perangkat digital yang pesat seperti telepon seluler,
dapat memberikan peluang bagi perusahaan penyedia layanan mobile payment.
Mobile Marketing Association (MMA) melakukan penetrasi ke pasar dengan
jumlah konsumen internet 140 juta orang, mengungkapkan ada enam tren
seluler di Indonesia. Enam tren tersebut yaitu pembayaran digital, konsumsi
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
2
video, konten berlangganan, chatbot, mobile gaming, dan sadar AdFraud.
iPrice Group berkolaborasi dengan App Annie mencatat perkembangan
aplikasi dompet digital di Indonesia meningkat sekitar 50 persen sejak kuartal
keempat tahun 2017 hingga kuartal 2019. Ada 5 aplikasi e-wallet dengan
pengguna aktif bulanan terbanyak, yaitu GoPay, OVO, DANA, LinkAja, dan
Jenius. Dari riset tersebut, sistem QR Code paling banyak digunakan dalam
sistem pembayaran non-tunai (www.cnnindonesia.com). BI mencatat terdapat
137,22 juta pengguna fintech payment, diposisi pertama ada OVO dengan
pangsa pasar 37 persen (www.kompas.com).
Manfaat OVO sebagai alat pembayaran non-tunai dapat membantu
masyarakat mempermudah transaksi pembelian barang dari nilai harga yang
cukup besar hingga harga pecahan. Penggunaan layanan OVO pada bisnis akan
memberikan kemudahan dan kecepatan dalam bertransaksi. Terdapat fitur-fitur
dalam aplikasi OVO, yaitu pembayaran PLN, Pulsa, Paket Data,
Pascaprabayar, BPJS Kesehatan, TV Kabel, Asuransi, Iuran Lingkungan dan
masih banyak lainnya. Terlepas dari manfaat dan fitur-fitur aplikasi OVO,
masih banyak tantangan yang harus dihadapi OVO dalam memberikan layanan
sebagai aplikasi fintech. Kebiasaan masyarakat yang masih lebih nyaman
menggunakan transaksi tunai menjadi tantangan OVO dalam mengevaluasi dan
mempromosikan produk layanan. Adanya kekhawatiran pada faktor keamanan
masih menjadi faktor pertimbangan dalam menggunakan transaksi aplikasi
mobile payment OVO. Menurut Kaspersky Lab (perusahaan perangkat lunak
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
3
antivirus) transaksi keuangan melalui ponsel merupakan salah satu target yang
paling diincar oleh peretas pada 2019 (www.cnnindonesia.com).
Penelitian ini merupakan replikasi dari penelitian Oliviera et al., (2016).
Pada penelitian ini, peneliti ingin melihat sejauh mana niat perilaku pengguna
untuk mengadopsi aplikasi OVO dan merekomendasikannya kepada orang
lain. Pengguna yang merasa puas dengan layanan OVO akan memberikan
penilaian mereka dan menceritakan pengalaman selama penggunaannya.
Menurut Oliveira et al., (2016) relevansi niat pengguna untuk
merekomendasikan memberikan dampak pada pemasaran sosial dan menjadi
studi adopsi penelitian selanjutnya. Penelitian Oliviera et al., (2016) menguji
tentang minat penggunaan dan minat untuk merekomendasikan teknologi
mobile payment dengan menggabungkan teori penerimaan dan penggunaan
teknologi Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2)
yang diperluas dengan karateristik dari Diffusion of innovations (DOI) dengan
tambahan variabel persepsi keamanan teknologi (perceived technology
security). Penelitian Oliviera et al., (2016) dipilih karena penelitian ini
memberikan dasar penyempurnaan lebih lanjut dari model penerimaan
UTAUT2.
Berdasarkan paparan di atas, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis
mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi niat perilaku pengguna dan niat
untuk merekomendasikan aplikasi OVO dengan pendekatan UTAUT2 yang
diperluas dengan karateristik dari DOI dengan tambahan variabel persepsi
keamanan teknologi, studi kasus pada pengguna OVO di Yogyakarta.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
4
Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam memberikan informasi
yang berguna bagi pengguna OVO sebagai alat pembayaran non-tunai, serta
membantu perusahaan fintech dalam mengevaluasi layanan jasa yang
diberikan. Dari uraian latar belakang tersebut, peneliti tertarik untuk
melakukan penelitian yang berjudul “FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI NIAT PERILAKU PENGGUNA DAN NIAT UNTUK
MEREKOMENDASIKAN APLIKASI OVO (Studi Kasus pada Pengguna
OVO di Yogyakarta)”.
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang penelitian yang dikemukakan di atas, diketahui
bahwa dalam mengakses mobile payment menggunakan aplikasi OVO terdapat
faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi perilaku individu dalam
penggunaannya. Oleh sebab itu, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah
faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi perilaku pengguna dan niat
untuk merekomendasikan aplikasi OVO di Yogyakarta dengan pendekatan
UTAUT2 yang diperluas dengan karateristik dari DOI dengan tambahan
variabel persepsi keamanan teknologi?
C. Tujuan Penelitian
Pemaparan rumusan masalah penelitian tersebut menjadi dasar tujuan
penelitian, yaitu penelitian ini fokus untuk menguji dan menganalisis untuk
mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi niat perilaku pengguna dan niat
untuk merekomendasikan aplikasi OVO di Yogyakarta dengan pendekatan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
5
UTAUT2 diperluas dengan karateristik dari DOI dengan tambahan variabel
persepsi keamanan teknologi.
D. Manfaat Penelitian
Hasil Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi beberapa
pihak, diantaranya adalah :
1. Manfaat bagi perusahaan fintech
Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan informasi dan
masukan bagi pihak perusahaan fintech untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi niat perilaku pengguna dan niat untuk merekomendasikan
aplikasi OVO dengan pendekatan UTAUT2 diperluas dengan karateristik
dari DOI dengan tambahan variabel persepsi keamanan teknologi. Selain itu
dapat menjadi penentu kebijakan sehingga pihak perusahaan dapat
senantiasa menyusun strategi dalam rangka memenuhi harapan pengguna.
2. Manfaat bagi Universitas Sanata Dharma
Memberikan wawasan pengetahuan yang dapat digunakan sebagai
bahan referensi tambahan untuk penelitian selanjutnya dan menambah
referensi kepustakaan Universitas Sanata Dharma.
3. Manfaat bagi pembaca
Dengan penelitian ini, pembaca dapat memberikan informasi dan
pengetahuan tentang penerapan teknologi Unified Theory of Acceptance
and Use of Technology (UTAUT2), lebih percaya mengenai pembayaran
non-tunai menggunakan OVO serta dapat memberikan pemahaman
mengenai fintech dalam kehidupan sehari-hari.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
6
4. Manfaat bagi peneliti
Penelitian ini dapat menambah wawasan bagi peneliti mengenai
teknologi pembayaran non-tunai dan penerapan teknologi Unified Theory
of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) diperluas dengan
karateristik dari DOI dengan tambahan variabel persepsi keamanan
teknologi. Selain itu, peneliti juga mendapat pengalaman dengan
berkontribusi memberikan informasi mengenai alat pembayaran non-tunai
menggunakan aplikasi OVO.
E. Sistematika Penulisan
Penelitian ini terdiri dari enam bab yang disusun dengan sistematika
penulisan sebagai berikut:
Bab I Pendahuluan
Bab ini membahas mengenai latar belakang masalah, batasan
masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, dan sistematika
penulisan.
Bab II Tinjauan Pustaka
Bab ini membahas mengenai teori pendukung, penelitian terdahulu,
model penelitian, dan perumusan hipotesis penelitian.
Bab III Metode Penelitian
Bab ini membahas mengenai desain penelitian, tempat dan waktu
penelitian, subjek penelitian, data penelitian, teknik pengumpulan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
7
data, populasi dan sampel penelitian, variabel penelitian, dan teknik
analisis data.
Bab IV Gambaran Umum Perusahaan
Bab ini membahas mengenai sejarah umum perusahaan,
perkembangan pengguna OVO, layanan pada aplikasi, dan
keamanan pada aplikasi.
Bab V Analisis Data dan Pembahasan
Bab ini membahas mengenai deskripsi data penelitian, analisis
statistik deskriptif variabel penelitian, analisis data penelitian,
pengujian hipotesis (bootstrapping), dan pembahasan hipotesis.
BAB VI Penutup
Bab ini membahas tentang kesimpulan hasil penelitian,
keterbatasan penelitian, serta saran-saran yang ditujukan bagi pihak
yang berkepentingan yang akan memanfaatkan penelitian ini.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
8
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Teknologi Finansial (Financial Technology)
Teknologi finansial dalam bidang keuangan disebut fintech membantu
transkasi jual beli dan sistem pembayaran agar lebih efisien. Fintech muncul
seiring perkembangan zaman yang saat ini didominasi oleh perkembangan
teknologi. Dasar hukum penyelengaraan fintech dalam sistem pembayaran di
Indonesia diatur oleh Bank Indonesia.
Teknologi finansial (Financial Technology) diatur dalam peraturan Bank
Indonesia Nomor 19/12/PBI/2017 menyatakan sebagai berikut:
“Teknologi finansial ialah pengunaan teknologi dalam bidang keuangan
yang menghasilkan layanan, produk, teknologi, dan/atau model bisnis baru
serta dapat berdampak pada stabilitas moneter, stabilitas sistem pembayaran,
dan/atau efisisensi, kemanan, kelancaran dan kendala sistem pembayaran”.
Melalui PBI No.19/12/PBI/2017 tentang Penyelenggaraan Teknologi
Finansial, Bank Indonesia mengatur mengenai kewajiban pendaftaran di Bank
Indonesia bagi Penyelenggara Teknologi Finansial yang melakukan kegiataan
sistem pembayaran. OVO Cash telah memperoleh izin lisensi dari Bank
Indonesia pada tanggal 7 Agustus 2017 dengan No. 19/661/DKSP/Srt/B
sebagai teknologi dalam bidang keuangan dibawah naungan PT Visionet
Internasional.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
9
B. Mobile Payment
Mobile payment merupakan metode pembayaran elektronik altaernatif yang
banyak digunakan di jaman modern. Menurut Dewan dan Chen (2005), mobile
payment didefinisikan sebagai perangkat yang membantu konsumen untuk
melakukan pembayaran dengan menggunakan via mobile. Menurut Donner dan
Tellez (2008), mobile payment dan mobile banking merujuk sama secara
kolektif untuk suatu aplikasi yang memungkinkan orang menggunakan mobile
phone mereka untuk mengakses dan menggunakan akun bank, pembayaran
pada toko, dan transfer dana.
Menurut Kim et al., (2010) membagi karakteristik mobile payment menjadi
empat bagian yaitu:
1. Mobilitas (Mobility)
Mobilitas yaitu kemampuan dalam mengakses layanan dan memperluas
jaringan dari berbagai tempat melalui jaringan nirkabel dan berbagai
perangkat seluler, termasuk ponsel.
2. Jangkauan (Reachability)
Jangkauan seluler yang disediakan oleh penyedia layanan memiliki
kemampuan untuk dijangkau dengan mudah oleh pengguna perangkat
seluler.
3. Kompatibilitas (Compatibility)
Kompatibilitas yaitu layanan seluler yang sesuai dengan kebutuhan
pengguna dan gaya hidup, serta memungkinkan pengguna mencoba layanan
baru yang memiliki pengaruh positif pada pengguna layanan seluler.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
10
4. Kenyamanan (Convenience)
Kenyamanan adalah kemampuan seseorang sangat percaya pada
manfaat teknologi dan sebagai salah satu keberhasilan suatu sistem.
Mobile payment merupakan metode pembayaran elektronik untuk barang,
jasa, atau tagihan. Metode pembayaran ini menggunakan perangkat digital
seperti smartphone. Bertambahnya perangkat digital yang pesat dan
meningkatnya kebutuhan pengguna membuat mobile payment mulai banyak
digunakan. OVO sebagai salah satu aplikasi mobile payment diharapkan
mampu menjadi saluran penting sebagai alat transaksi keuangan non-tunai.
C. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)
merupakan model penerimaan dan penggunaan teknologi yang dikembangkan
oleh Venkatesh et al., (2012). Model ini menjelaskan penerimaan suatu
teknologi berdasarkan sisi penggunaan lebih baik dengan persentase perbaikan
dari 56% menjadi 74% untuk penerimaan berupa niat perilaku penggunaan dan
perbaikan pada penerimaan berupa perilaku penggunaan dengan persentase
40% menjadi 52% (Venkatesh et al., 2012). Model UTAUT2 hasil
pengembangan dari model UTAUT dengan menambahkan tiga konstruk
tambahan yaitu motivasi hedonis, nilai harga, dan kebiasaan. UTAUT
menyatukan karakteristik-karakteristik yang berasal dari delapan teori
penerimaan teknologi, yaitu Theory of Reasoned Action (TRA), Technology
Acceptance Model (TAM), Motivational Model (MM), Theory of Planned
Behavior (TPB), A Model Combining The Technology Acceptance Model and
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
11
The Theory of Planned Behavior (C-TAM-TPB), The Model of PC Utilization
(MPCU), The Innovation Diffusion Theory (IDT), dan The Social Cognitive
Theory (SCT). UTAUT terbukti hingga 70% lebih berhasil dalam menjelaskan
varian niat menggunakan teknologi dibandingkan kedelapan teori lain
(Vankatesh et al., 2003).
Berdasarkan pada Venkatesh et al., (2003), model UTAUT memiliki empat
konstruk yang mempengaruhi niat perilaku (behavioral intention) pengguna
teknologi (use a technology). Empat konstruk tersebut antara lain:
1. Ekspektasi Kinerja (Perfomance Expectancy)
Ekspektasi kinerja didefinisikan sebagai sejauh mana individu percaya
bahwa sistem yang digunakan dapat memberikan manfaat dalam melakukan
tugas pekerjaan (Vanketesh et al., 2003). Menurut Handayani (2005),
ekspektasi kinerja adalah seseorang akan menggunakan sistem informasi
apabila sistem tersebut dapat membantunya untuk meningkatkan kinerja
(dalam Auliya 2018).
2. Ekspektasi Usaha (Effort Expectancy)
Ekspektasi usaha didefinisikan sebagai tingkat kemudahan terkait
dengan penggunaan sistem (Vanketesh et al., 2003). Kemudahan tersebut
akan menimbulkan kepercayaan seseorang bahwa teknologi yang digunakan
memiliki manfaat sehingga pengguna akan merasa nyaman apabila
menggunakannya dalam bekerja (Hamzah, 2009 dalam Auliya, 2018).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
12
3. Pengaruh Sosial (Social Influence)
Pengaruh sosial didefinisikan sebagai sejauh mana seseorang
memandang penting bahwa orang-orang disekitar percaya ia harus
menggunakan sistem baru (Vanketesh et al., 2003).
4. Kondisi Pendukung (Faciliating Conditions)
Kondisi pendukung didefinisikan sebagai sejauh mana individu percaya
bahwa infrastruktur organisasi dan teknis ada untuk mendukung
penggunaan sistem (Vanketesh et al., 2003). Kondisi pendukung merupakan
tingkat kenyamanan individu untuk menggunakan sistem yang didukung
oleh infrastruktur teknis dan organisasi (AL-Qeisiet et al., dalam Wulandari
dan Yadnyana, 2016).
Perluasan model teori UTAUT yang baru disebut UTAUT2. Tujuan dari
model UTAUT2 adalah mengindentifikasikan tiga konstruk tambahan dari
penelitian penerimaan dan penggunaan teknologi dengan merubah beberapa
hubungan yang sudah ada pada model UTAUT dan mengenalkan hubungan
baru (Venkatesh et al., 2012). Berdasarkan Venkatesh et al., (2012) UTAUT2
mengenalkan tiga konstruk baru yaitu:
1. Motivasi Hedonis (Hedonic Motivation)
Motivasi hedonis didefinisikan sebagai kepuasan atau kesenangan yang
timbul dengan menggunakan teknologi. Tidak hanya peduli terhadap
kinerja, tetapi juga perasaan yang diperoleh dari penggunaan suatu teknologi
dan menentukan bahwa motivasi hedonis adalah faktor kuat untuk
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
13
mempengaruhi niat perilaku terhadap adopsi teknologi (Venkatesh et al.,
2012).
2. Nilai Harga (Price Value)
Nilai harga mengacu pada biaya individu untuk menggunakan atau
membeli teknologi tersebut. Nilai harga berpengaruh positif ketika manfaat
menggunakan teknologi lebih besar dari biaya yang dikeluaran dan nilai
harga tersebut memiliki dampak positif pada niat perilaku untuk
menggunakan teknologi (Venkatesh et al., 2012).
3. Kebiasaan (Habit).
Kebiasaan mengacu pada sejauh mana individu cenderung melakukan
perilaku secara otomatis menggunakan teknologi tersebut (Venkatesh et al.,
2012). Kebiasaan menjadi konstruksi persepsi yang mencerminkan hasil
pengalaman sebelumnya. Untuk bisa mengkaji lebih jauh mengenai
kebiasaan, pengguna teknologi harus memiliki pengalaman yang lama
dalam penggunaan teknologi (Alalwan et al., 2017 dalam Diana 2018).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
14
Menurut Venkatesh et al., (2012) menganai model UTAUT2 dapat dilihat
pada gambar 1:
Gambar 1. Model UTAUT2
Sumber: Venkatesh et al., (2012)
Berdasarkan teori ini untuk melihat sejauh mana faktor-faktor yang
mempengaruhi perilaku pengguna pada aplikasi OVO dapat menggunakan
konstruk-konstruk pada model UTAUT2. Dalam perkembangan era digital,
OVO memiliki banyak pesaing dengan mobile payment lain sehingga untuk
mempertahankan penggunanya dibutuhkan analisis perilaku. Perubahan niat
perilaku sangat penting bagi perusahaan karena dapat menentukan
kemungkinan konsumen akan melakukan tindakan tertentu di masa yang akan
datang (Schiffman et al., 2008 dalam Purwianti dan Tio, 2017). Adapun kisi-
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
15
kisi instrument variabel dari UTAUT2 yang digunakan dalam penelitian
Oliveira et al., (2016) sebagai berikut:
Tabel 1. Indikator Variabel UTAUT2
Variabel Indikator Pernyataan No
Performance
expectancy
(Venkatesh et
al., 2012)
Mobile payment bermanfaat dalam melakukan
tugas saya. 1
Saya pikir menggunakan mobile payment akan
memungkinkan saya untuk melakukan tugas
lebih cepat.
2
Saya pikir menggunakan mobile payment akan
meningkatkan produktivitas saya. 3
Saya pikir menggunakan mobile payment akan
meningkatkan kinerja saya. 4
Effort
expectancy
(Venkatesh et
al., 2012)
Interaksi saya dengan mobile payment akan
jelas dan dapat dimengerti. 5
Mudah bagi saya untuk menjadi terampil dalam
menggunakan mobile payment. 6
Saya menemukan mobile payment mudah
digunakan. 7
Saya pikir belajar mengoperasikan mobile
payment akan mudah bagi saya 8
Social influence
(Venkatesh et
al., 2012)
Orang yang memengaruhi perilaku saya
berpikir bahwa saya harus menggunakan
mobile payment.
9
Orang yang penting bagi saya berpikir bahwa
saya harus menggunakan mobile payment. 10
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
16
Tabel 1. Indikator Variabel UTAUT2 (Lanjutan)
Variabel Indikator Pernyataan No
Social influence
(Venkatesh et
al., 2012)
Orang yang pendapatnya saya nilai lebih suka
berpikir saya harus menggunakan mobile
payment.
11
Facilitating
conditions
(Venkatesh et
al., 2012)
Saya memiliki sumber daya yang diperlukan
untuk menggunakan mobile payment. 12
Saya memiliki pengetahuan yang diperlukan
untuk menggunakan mobile payment. 13
Mobile payment kompatibel dengan sistem lain
yang saya gunakan. 14
Hedonic
motivation
(Venkatesh et
al., 2012)
Menggunakan mobile payment itu
menyenangkan. 15
Menggunakan mobile payment itu nyaman. 16
Menggunakan mobile payment sangat
menghibur. 17
Price Value
(Venkatesh et
al., 2012)
Mobile payment cukup murah. 18
Mobile payment adalah nilai terbaik untuk
keuangan. 19
Pada harga saat ini, mobile payment
memberikan nilai yang baik 20
Sumber: (Venkatesh et al., 2012)
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
17
D. Diffusion of Innovation (DOI)
Menurut Rogers (2003) difusi adalah proses di mana suatu inovasi
dikomunikasikan melalui saluran tertentu dari waktu ke waktu dalam sebuah
sistem sosial. Teori Diffusion of Innovation (DOI) berkontribusi meneliti
inovasi dan keberhasilan dimensi melalui lebih banyak indikator perilaku
konsumen yang tepat (Rogers, 2003). Teori ini telah dipelajari selama lebih
dari 30 tahun dan menjadi salah satu model adopsi yang paling popular.
Penelitian tentang Diffusion of Innovation (DOI) menunjukan bahwa inovasi
adalah elemen vital (Zhao dan de Pablos, 2011), dan inovasi juga variabel
penting dalam menentukan hasil adopsi teknologi (Yi et al.,2006).
Pada penelitian Oliveira et al., (2016) menambahkan dua karakteristik dari
Diffusion of Innovation (DOI), yaitu inovasi (innovativeness) dan
kompatibilitas (compatibility). Inovasi (innovativeness) adalah gagasan,
tindakan, atau barang yang dianggap baru oleh seseorang (Rogers, 2003).
Kompatibilitas (compatibility) adalah sejauh mana masa lalu suatu inovasi
dianggap konsisten dengan nilai-nilai yang ada, pengalaman masa lalu, dan
kebutuhan adopter (Schiffman dan Konuk, 2010). Adopsi akan kurang
mendapatkan perhatian jika inovasi tersebut terlalu rumit digunakan (Rogers,
2003) dan seseorang tidak mungkin menganggap sistem informasi bermanfaat
jika tidak cocok dengan karakteristik pekerjaannya (Moore dan Benbasat,
1991).
Berdasarkan teori ini suatu perusahaan perlu meningkatkan inovasi pada
aplikasi dan memperhatikan kompatibilitas antara aplikasi dengan kebutuhan
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
18
pengguna. Melalui karakteristik Diffusion of Innovation dari penelitian Oliveira
et al., (2016) perusahaan layanan OVO dapat berinovasi dengan fitur-fitur lama
maupun baru tetapi tetap berupaya untuk memberikan kemudahan dan
menyesuaikan kebutuhan agar pengguna dapat memanfaatkan aplikasi tersebut
secara optimal. Adapun kisi-kisi instrument variabel dari Diffusion of
Innovation menurut Yi et al., (2006) dan Moore dan Benbasat, (1991) sebagai
berikut:
Tabel 2. Indikator Variabel Inovasi dan Kompatibilitas
Variabel Indikator Pernyataan No
Innovativeness
(Yi et al., 2006)
Jika saya mendengar tentang teknologi
informasi baru, saya akan mencari cara untuk
bereksperimen.
21
Di antara teman-teman saya, saya biasanya
yang pertama mencoba teknologi informasi
baru.
22
Secara umum, saya ragu untuk mencoba
teknologi informasi baru. 23
Saya suka bereksperimen dengan teknologi
informasi baru. 24
Compatibility
(Moore dan
Benbasat,
1991)
Menggunakan mobile payment kompatibel
dengan semua aspek gaya hidup saya. 25
Menggunakan mobile payment sepenuhnya
kompatibel dengan situasi saya saat ini. 26
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
19
Tabel 2. Indikator Variabel Inovasi dan Kompatibilitas (Lanjutan)
Variabel Indikator Pernyataan No
Compatibility
(Moore dan
Benbasat, 1991)
Saya pikir menggunakan mobile payment
sangat sesuai dengan cara saya ingin
membeli.
27
Menggunakan mobile payment cocok dengan
gaya hidup saya. 28
Sumber: Yi et al., (2006) dan Moore dan Benbasat, (1991)
E. Persepsi Kemanan Teknologi (Perceived Technology Security).
Persepsi keamanan teknologi menganalisi adanya perasaan yang potensial
terhadap ketidakpastian individu dalam penggunaan teknologi (Cheng et al.,
2006). Masalah informasi keamanan didefinisikan sebagai persepsi pembeli
tentang ketidakmampuan penjual dan keengganan untuk melindungi informasi
moneter (Salisbury et al., 2001). Menurut Kalakota dan Whiston (1997)
persepsi keamanan didefiniskan sebagai ancaman yang menciptakan peristiwa
atau kondisi yang berpotensi menyebabkan sumber daya jaringan atau data
penyalahgunaan kerusakan, wewenang, penolakan layanan dan atau penipuan
(dalam Roca et al., 2008). Masalah informasi keamanan membuat pembeli
kurang percaya (George, 2002), telah dipandang sebagai penghalang utama
untuk adopsi e-commerce (Hoffman et al., 1999) dan penghalang utama bagi
adopsi luas dalam penggunaan mobile payments (Chang, 2014).
Berdasarkan variabel independen persepsi keamanan teknologi pada
penelitian Oliveira et al., (2016) menyatakan teknologi yang melibatkan data
pribadi yang sensitif dan kemampuan keamanan untuk mengamankan transaksi
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
20
merupakan penentu langsung dari niat pelanggan untuk mengadopsi teknologi.
Kepercayaan sangat penting dalam transaksi non-tunai terutama pada tingkat
keamanan teknologi karena dapat terjadi serangan kejahatan IT atau lebih
dikenal dengan cybercrime. Perusahaan layanan OVO mencoba meningkatkan
keamanan aplikasi untuk menjaga data pengguna serta saldo transaksi dari
serangan cybercrime. Adapun kisi-kisi instrument variabel persepsi kemanan
teknologi menurut Cheng et al., (2006) sebagai berikut:
Tabel 3. Indikator Variabel Persepsi Kemanan Teknologi
Variabel Indikator Pernyataan No
Perceived
technology security
(Cheng et al.,
2006)
Saya akan tetap aman mengirim informasi
sensitif melewati mobile payment. 29
Mobile payment adalah cara aman untuk
mengirim informasi sensitif. 30
Saya merasa sepenuhnya aman memberikan
informasi sensitif tentang diri saya melalui
mobile payment.
31
Mobile payment secara keseluruhan merupakan
tempat yang aman untuk mengirim informasi
sensitif
32
Sumber: Cheng et al., (2006)
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
21
F. Niat Perilaku (Behavioral Intention)
Menurut Kotler (2014) behavioral intention adalah kondisi dimana pelanggan
memiliki intensi atau sikap loyal pada brand, produk, dan perusahaan dan secara
rela menceritakan keunggulannya kepada pihak lain (dalam Purwianti dan Tio,
2017). Sementara Schiffman et al., (2008) menjelaskan bahwa behavioral
intention menentukan kemungkinan konsumen akan melakukan tindakan tertentu
di masa yang akan datang (dalam Purwianti dan Tio, 2017). Pada penelitian
Oliveira et al., (2016) menggunakan variabel niat perilaku untuk mengadopsi
(behavioral intention to adopt) dan niat perilaku untuk merekomendasikan
(behavioral intention to Reccomend). Pengguna dengan niat lebih tinggi untuk
mengadopsi teknologi baru lebih cenderung menjadi pengadopsi (Leong et al.,
2013 dalam Oliveira et al., 2016) dan merekomendasikan teknologi kepada orang
lain (Miltgen et al., 2013 dalam Oliveira et al., 2016).
Berdasarkan variabel niat perilaku (behavioral intention), perusahaan
teknologi finansial memiliki beberapa tantangan dan peluang agar pengguna mau
mengadopsi teknologi tersebut dan merekomendasikannya pada orang lain.
Pengguna akan mengekspresikan pendapat dan pengalaman mereka ketika puas
terhadap layanan yang diberikan oleh aplikasi OVO. Adapun kisi-kisi instrument
variabel niat perilaku untuk mengadopsi menurut Belanger dan Carter, (2008) dan
Venkatesh et al., (2012) dan niat perilaku untuk merekomendasikan menurut
Oliveira et al., (2016) sebagai berikut:
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
22
Tabel 4. Indikator Variabel
Variabel Indikator Pernyataan No
Behavioral Intention
to Adopt
(Belanger dan
Carter, 2008;
Venkatesh et al.,
2012)
Berinteraksi dengan akun keuangan saya
melalui mobile payment adalah sesuatu yang
akan saya lakukan.
37
Saya tidak akan ragu untuk memberikan
informasi pribadi ke layanan mobile payment . 38
Behavioral Intention
to Recommend
(Oliveira et al.,
2016)
Saya akan merekomendasikan kepada teman-
teman saya untuk berlangganan layanan
pembayaran seluler, jika tersedia.
39
Jika saya memiliki pengalaman yang baik
dengan pembayaran seluler saya akan
merekomendasikan teman untuk
berlangganan layanan.
40
Sumber: Belanger dan Carter, (2008), Venkatesh et al., (2012), dan Oliveira et
al., (2016)
G. Penelitian Terdahulu
Oliveira et al., (2016) dalam penelitiannya yang berujudul “Mobile
Payment: Understanding The Determinants of Customer Adoption and
Intention to Recommend The Technology”, terdapat dua kontribusi dalam
penelitian ini. Pertama, peneliti menyelidiki efek langsung dan tidak langsung,
meningkatkan pemahaman tentang faktor penentu adopsi mobile payment
dengan mengembangkan model penelitian UTAUT2 (Vankatesh, et al., 2012).
Kedua, komponen dari niat untuk merekomendasikan dimasukkan untuk
mengevaluasi keberhasilan mobile payment dalam jejaring sosial, dapat melihat
minat komersial yang besar (Moe dan Schweidel, 2012). Variabel penelitian
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
23
dependen penelitian ini adalah minat penggunaan dan minat
merekomendasikan mobile payment. Ekspektasi kinerja, pengaruh sosial,
inovasi, kompatibilitas, dan persepsi keamanan teknologi berpengaruh
signifikan secara langsung dan tidak langsung terhadap minat penggunaan dan
minat merekomendasikan mobile payment. Ekspektasi usaha, kondisi
pendukung, motivasi hedonis, nilai harga, tidak signifikan terhadap minat
pengguna mobile payment. Variabel kebiasaan tidak diikutsertakan dalam
penelitian ini karena pengguna mobile payment belum cukup luas. Sampel
yang digunakan adalah 301 responden yang disebar secara online di Portugal,
Eropa. Data dianalisis menggunakan Structured Equation Modeling (SEM).
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian Oliveira et al., (2016), terletak pada
objek penelitian, dan geografis penelitian. Penelitian yang dilakukan Oliveira
et al., (2016) menggunakan sampel dari pengguna mobile payment di Portugal,
Eropa, sedangkan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah
pengguna OVO yang berada di Yogyakarta, Indonesia.
Venkatesh et al., (2012) dalam penelitiannya yang berujudul “Unified
Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)” merupakan model
teori yang dikembangkan dari model UTAUT oleh Venkatesh et al., (2003).
Pada Venkatesh et al., (2003) model UTAUT memiliki empat konstruk yang
mempengaruhi niat perilaku (behavioral intention) ke pengguna teknologi (use
a technology) yaitu ekspektasi kinerja (perfomance expectancy), ekspektasi
usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence), dan kondisi
pendukung (faciliating conditions). Venkatesh et al., (2012) UTAUT2
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
24
memperluas teori penerimaan dan penggunaan teknologi dengan
memperkenalkan tiga konstruk baru yaitu motivasi hedonis (hedonic
motivation), nilai harga (price value) dan kebiasaan (habit). Faktor demografi
age (umur), gender (jenis kelamin), dan experience (pengalaman) digunakan
sebagai moderasi efek construct terhadap behavioral intention dan usage
behavioral. Dibandingkan dengan UTAUT, ekstensi yang diusulkan dalam
UTAUT2 menghasilkan peningkatan substansial dalam varian yang dijelaskan
dalam niat perilaku dari 56 persen menjadi 74 persen dan penggunaan
teknologi 40 persen menjadi 52 persen. Pada penelitian ini menggunakan
Partial Least Square (PLS) untuk menguji model yang memiliki istilah
interaksi.
Venkatesh et al., (2003) dalam penelitiannya yang berujudul “Unified
Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)”, memiliki empat
konstruk yang mempengaruhi niat perilaku (behavioral intention) ke
pengguna teknologi (use a technology). Empat konstruk tersebut yaitu
ekspektasi kinerja (perfomance expectancy), ekspektasi usaha (effort
expectancy), pengaruh sosial (social influence), dan kondisi pendukung
(faciliating conditions). Penelitian ini meninjau literatur penerimaan
pengguna dan mendiskusikan delapan model terkemuka, membandingkan
secara empiris delapan model dan ekstensi, merumuskan model terpadu yang
mengintegrasikan elemen-elemen di delapan model, dan secara empiris
memvaldisasi model terpadu. PLS digunakan untuk menguji delapan model
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
25
penelitian terhadap pengaruh moderasi yang disarankan dalam literatur yaitu
pengalaman, kesukarelaan, jenis kelamin, dan usia.
Pertiwi dan Ariyanto (2017) dalam penelitiannya yang berujudul
“Penerapan Model UTAUT2 untuk Menjelaskan Minat dan Perilaku
Penggunaan Mobile Bangking di Kota Denpasar”, bertujuan untuk
menjelaskan minat dan perilaku penggunaan mobile banking melalui
penerapan model pada model Unified Theory of Acceptance and Use of
Technology 2 (UTAUT2). Metode sampling menggunakan teknik accidental
sampling. Data diperoleh melalui metode survei dengan teknik kuesioner
yang dianalisis menggunakan regresi linear berganda. Variabel independen
pada penelitian ini adalah ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, faktor sosial,
kondisi pendukung, motivasi hedonis, nilai harga, dan kebiasaan. Sedangkan
variabel dependen dari penelitian ini adalah minat penggunaan mobile
bangking perilaku pengguna mobile bangking. Dari hasil penelitian ini
menunjukkan ekspektasi kinerja berpengaruh positif pada minat pengguna
mobile banking. Kebiasaan dan minat penggunaan berpengaruh positif pada
perilaku penggunaan mobile banking.
Auliya (2018) dalam penelitiannya yang berujudul “Penerapan Model
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 terhadap Minat dan
Perilaku Penggunaan E-Ticket di Yogyakarta”, bertujuan untuk menjelaskan
minat dan perilaku penguna e-ticket dengan penerapan model Unified Theory
of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) di Yogyakarta. Dalam
penelitian ini menggunakan metode sampling teknik accidental sampling.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
26
Data penelitian diperoleh melalui metode survei dengan menggunakan teknik
kuesioner. Alat statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis adalah
menggunakna path analys dengan bantuan SmartPLS 2.0. Hasil penelitian
menunjukan variabel ekspektasi kerja dan kondisi pendukung tidak
berpengaruh signifikan terhadap minat penggunaan e-ticket. Variabel
ekspektasi usaha, motivasi hedonis, nilai harga berpengaruh signifikan
terhadap minat pengguna e-ticket, serta variabel kebiasaan dan minat
pengguna berpengaruh positif signifikan terhadap perilaku pengguna e-ticket.
Diana (2018) meneliti tentang “Analisis Faktor-faktor yang
Mempengaruhi Minat Penggunaan Electronic Money di Indonesia”.
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan model struktual (Inner
Model) dengan aplikasi Partial Least Square (PLS). Hasil penelitian ini
menunjukan kepercayaan, motivasi hedonis, pengaruh sosial, nilai harga dan
kondisi pendukung memengaruhi minat konsumen untuk menggunakan e-
money. Sementara persepsi keamanan teknologi, ekspektasi kinerja dan
ekspektasi usaha tidak menunjukan adanya pengaruh minat terhadap e-money.
G. Model Penelitian
Model penelitian dari Oliveira et al., (2016) digunakan untuk
menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku pengguna OVO di
Yogyakarta. Penelitian Oliviera et al., (2016) memperluas model UTAUT 2
dengan menambahkan DOI dan Perceived Technology Security. Hubungan
antar variabel bebas yang diuji dalam penelitian ini yaitu ekspektasi kinerja,
ekspektasi usaha, pengaruh sosial, kondisi pendukung, motivasi hedonimse,
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
27
nilai harga, kompatibilitas, inovasi, dan persepsi keamanan teknologi yang
berpengaruh terhadap minat pengguna OVO di Yogyakarta dan niat untuk
merekomendasikannya. Model penelitian ini bersumber pada Oliveira et al.,
(2016) sebagai berikut:
Gambar 2. Model Penelitian
Sumber: Oliveira et al., (2016)
H. Perumusan Hipotesis
1. Pengaruh Ekspektasi Kinerja terhadap Niat Perilaku Pengguna OVO.
Ekspektasi kinerja (performance expectancy) didefinisikan sejauh mana
penggunaan teknologi akan memberikan manfaat bagi pengguna dalam
melakukan kegiatan tertentu (Vankatesh et al., 2012). Performance
expectancy merupakan tingkat keyakinan individu menggunakan dan
percaya pada sebuah teknologi karena dapat membantu pekerjaannya.
Penelitian Venkatesh et al., (2003) menunjukan ekspektasi kinerja memiliki
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
28
pengaruh yang positif dan signifikan terhadap penggunaan suatu sistem.
Penelitian Oliveira et al., (2016) juga membuktikan adanya pengaruh
signifikan konstruk ekspektasi kinera terhadap mobile payment. Oleh karena
itu, untuk mendukung konsistensi hipotesis penelitian sebelumnya maka
rumusan hipotesis satu dinyatakan sebagai berikut:
H1: Ekspektasi kinerja memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
2. Pengaruh Ekspektasi Usaha terhadap (a) Ekspektasi Kinerja, dan (b) Niat
Perilaku Pengguna OVO.
Menurut Venkatesh et al., (2003) ekspektasi usaha (effort expectancy)
merupakan tingkat kemudahan pengguanan sistem yang dapat mengurangi
tenaga dan waktu individu dalam melakukan pekerjaannya. Minat individu
dalam menggunakan sistem atau teknologi baru tidak hanya diukur dari
seberapa besar teknologi tersebut memberikan dampak positif, tetapi
seberapa sering sistem tersebut memberikan kemudahan (Davis, 1989).
Ketika pengguna merasa bahwa mobile payment mudah digunakan dan tidak
memerlukan banyak usaha, pengguna akan memiliki harapan yang tinggi
atas kinerja yang diharapkan (Oliveira et al., 2016).
Venkatesh dan Davis (2010) mengatakan bahwa kemudahan
penggunaan teknologi informasi akan menimbulkan perasaan dalam diri
seseorang bahwa sistem tersebut memiliki manfaat dan karenanya
menimbulkan rasa nyaman bila bekerja dengan menggunakannya.
Ekspektasi usaha dalam penelitian ini berkaitan dengan pemanfaatan sistem
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
29
yang dapat memudahkan pekerjaan seseorang sehingga dapat
mempengaruhi niat perilaku pengguna. Oleh karena itu, untuk mendukung
konsistensi hipotesis penelitian sebelumnya maka rumusan hipotesis satu
dinyatakan sebagai berikut:
H2a: Ekspektasi usaha memiliki pengaruh positif terhadap ekspektasi
kinerja.
H2b: Ekspektasi usaha memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
3. Pengaruh Sosial terhadap Niat Perilaku Pengguna OVO.
Pengaruh sosial adalah sejauh mana pengguna dapat merasakan orang
yang penting (contoh keluarga, teman) percaya mereka harus menggunakan
teknologi tertentu (Venkatesh et al.,2012). Menurut Venkatesh et al., (2003)
pengaruh sosial (social influece) menyimpulkan konstruk pengaruh sosial
merupakan prediktor kuat yang memiliki pengaruh pada keputusan individu
terhadap minat pengguna sistem teknologi. Penelitian Oliveira et al., (2016)
menunjukkan bahwa pengaruh sosial berperan mempengaruhi minat
pengguna mobile payment. Oleh karena itu, untuk mendukung konsistensi
hipotesis penelitian sebelumnya maka rumusan hipotesis satu dinyatakan
sebagai berikut:
H3: Pengaruh sosial memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku
pengguna OVO.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
30
4. Pengaruh Kondisi Pendukung terhadap Niat Perilaku Pengguna OVO.
Kondisi pendukung mengacu pada persepsi pengguna terhadap sumber
daya dan dukungan yang tersedia untuk menggunakan teknologi (Venkatesh
et al., 2012). Menurut Venkatesh et al., (2003) kondisi pendukung atau
kondisi yang memfasilitasi (facilitating condition) merupakan sejauh mana
seorang individu percaya bahwa infrastruktur organisasi dan teknis dapat
mendukung pengguna sistem atau aplikasi. Sebaliknya, tidak pada
penelitian minat pengguna mobile payment yang dilakukan oleh Oliveira et
al., (2016). Berdasarkan perbedaan beberapa penelitian tersebut, maka
penelitian ini mencoba menguji kembali konstruk dengan merumuskan
hipotesis:
H4: Kondisi pendukung memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
5. Pengaruh Motivasi Hedonis terhadap Niat Perilaku Pengguna OVO.
Menurut Venkatesh et al., (2012) motivasi hedonis merupakan motivasi
kesenangan yang diperoleh dari pengguna suatu sistem atau teknologi.
Konsep motivasi hedonis terdiri dari beberapa intrinsik deperti kesenangan,
kegembiraan, dan hiburan (Venkatesh et al., 2012). Motivasi hedonis telah
dipertimbangkan sebagai prediktor penting pada minat pengguna teknologi
(Venkatesh et al., 2012). Penelitian Oliveira et al., (2012) memberikan
bukti kuat yang mendukung peran motivasi hedonis dalam membentuk
keputusan individu untuk mengadopsi teknologi. Oleh karena itu, untuk
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
31
mendukung konsistensi hipotesis penelitian sebelumnya maka rumusan
hipotesis satu dinyatakan sebagai berikut:
H5: Motivasi hedonis memiliki pengaruh positif terhadap perilaku
pengguna OVO.
6. Pengaruh Nilai Harga terhadap Niat Perilaku Pengguna OVO.
Menurut Venkatesh et al., (2012) nilai harga dapat digunakan untuk
menjadi prediktor dari variabel niat perilaku dalam menggunakan teknologi.
Nilai harga (price value) didefinisikan sebagai tingkatan kesadaran
konsumen atas trade-off antara manfaat yang dirasakan menggunakan
teknologi dan biaya (Venkatesh et al., 2012). Pemanfaatan teknologi akan
bernilai tinggi ketika nilai harga lebih dan biaya moneter rendah (Oliveira et
al., 2016). Oleh karena itu, untuk mendukung konsistensi hipotesis
penelitian sebelumnya maka rumusan hipotesis satu dinyatakan sebagai
berikut:
H6: Nilai harga memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku
pengguna OVO.
7. Pengaruh Tingkat Inovasi terhadap (a) Kompatibilitas, (b) Ekspektasi
Kinerja, (c) Ekspektasi Usaha, dan (d) Niat Perilaku Pengguna OVO.
Inovasi tidak hanya ditunjukan secara langsung dan prediktor signifikan
niat perilaku untuk mengadopsi teknologi baru (Yi et al., 2006), tetapi juga
merupakan antespenden dari kompatibilitas, harapan kinerja, dan harapan
usaha (Oliveira et al., 2016). Rogers (2003) menyatakan bahwa individu
pada tahap ini menjadi terlibat secara psikologis dan mereka akan mencari
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
32
informasi dari rekan mereka tentang inovasi. Inovasi (innovativeness)
adalah gagasan, tindakan, atau barang yang dianggap baru oleh seseorang
(Rogers, 2003). Pengadopsian suatu inovasi dipengaruhi oleh kompatibilitas
dimana inovasi tersebut dianggap konsisten dengan nilai-nilai yang berlaku,
pengalaman masa lalu dan kebutuhan pengadopsi (Rogers, 2003).
Kompatibilitas telah ditampilkan sebagai prediktor langsung dari niat
perilaku untuk mengadopsi teknologi baru, dan sebagai antesden dari
harapan kinerja dan harapan usaha (Kuo dan Yen, 2009).
Ekspektasi kinerja didefinisikan sebagai sejauh mana individu percaya
bahwa sistem yang digunakan dapat memberikan manfaat dalam melakukan
tugas pekerjaan (Vanketesh et al., 2003). Ekspektasi kinerja memberikan
arah terhadap perilaku kerja suatu teknologi, jika pengguna memiliki
keyakinan positif dan memberikan dampak terhadap suatu penilian kinerja
yang baik, maka inovatif akan menjadi suatu pilihan bagi pengguna (School,
2002 dalam Soebardi 2012).
Ekspektasi usaha didefinisikan sebagai tingkat kemudahan terkait
dengan penggunaan sistem (Vanketesh et al., 2003). Kemudahan tersebut
akan menimbulkan kepercayaan seseorang bahwa teknologi yang digunakan
memiliki manfaat sehingga pengguna akan merasa nyaman apabila
menggunakannya dalam bekerja (Hamzah, 2009 dalam Auliya, 2018).
Kemajuan inovasi semakin tinggi yang diciptakan perusahaan mempunyai
tingkat kemudahan terkait dengan pengembangan sistem teknologi tersebut.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
33
Menurut Wawan et al., (2014) setiap perusahaan menciptakan inovasi
untuk memperluas pasar baru serta dapat mempertahankan pangsa pasar
mereka. Inovasi teknologi yang diciptakan perusahaan dapat mempengaruhi
niat perilaku untuk menggunaknnya. Semakin tinggi inovasi tingkat
pengguna, semakin besar kecendrungan untuk merasa kompatibel
teknologinya, dan manfaat teknologinya (Oliveira et al., 2016). Inovasi
tidak hanya berpengaruh langsung pada perilaku pengguna, tetapi teknologi
ditemukan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ekspektasi kinerja,
ekspektasi usaha, dan kompatibilitas (Oliveira et al., 2016). Oleh karena
itu, untuk mendukung konsistensi hipotesis penelitian sebelumnya maka
rumusan hipotesis satu dinyatakan sebagai berikut:
H7a: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
kompatibilitas yang lebih tinggi.
H7b: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi kinerja yang lebih tinggi.
H7c: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi usaha yang lebih tinggi.
H7d: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki niat
perilaku pengguna OVO yang lebih tinggi.
8. Pengaruh Kompatibilitas terhadap (a) ekspektasi kinerja, (b) ekspektasi
usaha, dan (c) Niat Perilaku Pengguna OVO.
Kompatibilitas (compatibility) adalah sejauh mana masa lalu suatu
inovasi dianggap konsisten dengan nilai-nilai yang ada, pengalaman masa
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
34
lalu, dan kebutuhan adopter (Schiffman dan Konuk, 2010). Kompatibilitas
telah menemukan pengaruh langsung pada ekspektasi kinerja (Oliveira et
al., 2016). Sistem yang dirancarang oleh perusahaan harus kompatibel
dengan gaya hidup sehingga dapat meningkatkan kinerja penggunanya.
Tingkat pengalaman yang dimiliki individu sebelumnya dengan teknologi
yang serupa berhubungan positif dengan persepsi kemudahan teknologi
(Agarwal dan Prasad, 1999). Rogers dalam Al-Jabri dan Sohil (2012)
menyatakan bahwa kompatibilitas merupakan salah satu fitur penting dari
inovasi sebagai kesesuaian dengan gaya hidup pengguna yang dapat
mendorong tingkat kecepatan dalam mengadopsi.
As Miltgen et al., (2013) mengakui, kemampuan kompatibilitas secara
langsung mempengaruhi manfaat yang dirasakan, persepsi kemudahan
pengguna dan niat perilaku untuk mengadopsi. Demikian pula, Kuo dan
Yen (2009) mengakui bahwa kompatibilitas tidak hanya memiliki efek
langsung yang kuat pada niat perilaku pengguna, tetapi juga menemukan
pengaruh penting dari ekspektasi kinerja dan ekspektasi usaha. Oleh karena
itu, untuk mendukung konsistensi hipotesis penelitian sebelumnya maka
rumusan hipotesis satu dinyatakan sebagai berikut:
H8a: Pengguna dengan tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi
memiliki ekspektasi kinerja yang lebih tinggi.
H8b: Pengguna dengan tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi
memiliki ekspektasi usaha yang lebih tinggi.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
35
H8c: Pengguna dengan tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi
memiliki niat perilaku pengguna OVO yang lebih tinggi.
9. Pengaruh Persepsi Keamanan Teknologi terhadap Niat Perilaku Pengguna
OVO.
Perasaan aman dalam melakukan transaksi keuangan dengan teknologi
ponsel penting untuk meminimalkan kekhawatiran terkait pengguna
teknologi untuk menggunakan mobile payment (Salisbury et al.,2001). Studi
menunjukkan bahwa kemanan teknologi yang dirasakan memiliki pengaruh
positif pada niat pengguna untuk mengadopsi mobile payment (Cheng et al.,
2006; Oliveira et al., 2016). Oleh karena itu, untuk mendukung konsistensi
hipotesis penelitian sebelumnya maka rumusan hipotesis satu dinyatakan
sebagai berikut:
H9: Persepsi kemanan teknologi memiliki pengaruh positif terhadap
niat perilaku pengguna OVO.
10. Pengaruh Niat Perilaku Pengguna OVO Secara positif Mempengaruhi Niat
Perilaku untuk Merekomendasikan Aplikasi OVO kepada orang lain.
Pengguna dengan niat lebih tinggi untuk mengadopsi teknologi baru
lebih cenderung menjadi pengadopsi (Leong et al., 2013), dan
merekomendasikan teknologi kepada orang lain (Miltgen et al., 2013).
Jaringan sosial membawa beberapa tantangan dan peluang perushaan
(Zhang et al., 2015) sebagaimana mereka mewakili sarana komunikasi yang
memungkinkan pengguna untuk mengekspresikan pendapat dan
pengalaman mereka tentang layanan mobile payment, produk dan teknologi
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
36
(Oliveira et al., 2016). Oleh karena itu, untuk mendukung konsistensi
hipotesis penelitian sebelumnya maka rumusan hipotesis satu dinyatakan
sebagai berikut:
H10: Niat perilaku pengguna OVO secara positif mempengaruhi niat
perilaku untuk merekomendasikan OVO kepada orang lain.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
37
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Desain Penelitian
Desain penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan studi kasus
bertujuan untuk memperoleh gambaran mengenai faktor-faktor yang
mempengaruhi niat perilaku pengguna dan niat untuk merekomendasikan
aplikasi OVO di Yogyakarta. Menurut Sekaran (2016) data kuantitatif adalah
data berbentuk angka yang umumnya dikumpulkan melalui pertanyaan
terstruktur. Pengambilan data kuantitatif akan dilakukan dengan penyebaran
kuesioner secara online menggunakan google form.
B. Tempat dan Waktu Penelitian
1. Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada Maret sampai Mei 2020.
2. Tempat penelitian
Penelitian ini berfokus pada pengguna OVO di Yogyakarta dengan
menyebarkan kuesioner online menggunakan google form.
C. Subjek Penelitian
Subjek penelitian atau responden adalah pihak-pihak yang memberikan
informasi tentang data yang diinginkan peneliti berkaitan dengan penelitian
yang sedang dikerjakan. Subjek penelitian ini adalah para pengguna OVO di
Yogyakarta.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
38
D. Data Penelitian
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data
primer diperoleh langsung dari responden melalui kuesioner yang telah diisi
oleh pengguna OVO di Yogyakarta. Data primer mengacu pada informasi yang
diperoleh langsung oleh peneliti terkait dengan variabel ketertarikan untuk
tujuan studi tertentu (Sekaran, 2017).
E. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan kuesioner yang
disebarkan secara online dengan menggunakan google form. Menurut
Sugiyono (2014), kuesioner adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis yang
akan dijawab responden untuk dijawab. Kuesioner yang telah terkumpul
digunakan untuk memperoleh data primer. Data tersebut digunakan untuk
melihat jawaban responden mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi niat
perilaku pengguna dan niat untuk merekomendasikan aplikasi OVO dengan
pendekatan UTAUT2. Pengukuran dari sikap responden terhadap setiap
pernyataan atau pertanyaan penelitian ini menggunakan skala likert.
F. Populasi dan Sampel Penelitian
1. Populasi Penelitian
Menurut Sugiyono (2017) populasi adalah wilayah generalisasi yang
terdiri atas: objek atau subjek yang memiliki kualitas dan karakteristik
tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari lalu menarik
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
39
kesimpulan. Populasi yang diambil dalam penelitian adalah pengguna OVO
di Yogyakarta.
2. Sampel Penelitian
Menurut Sugiyono (2017) sampel adalah bagian dari jumlah dan
karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Teknik pengambilan sampel pada
penilitian ini menggunakan metode nonprobability yaitu dengan
menggunakan teknik snowball sampling. Menurut Sugiyono (2017)
snowball sampling adalah teknik pengambilan sampel sumber data, yang
pada awalnya jumlahnya sedikit, lama-lama menjadi besar. Pengambilan
sampel secara bola salju (snowball sampling) dilakukan dengan
mengumpulkan sampel dari responden yang berasal dari refrensi suatu
jaringan yang sama kemudian disebar meluas. Pengambilan sampel dalam
penelitian ini dilakukan dengan menyebarkan kuesioner online pada
pengguna OVO.
Berdasarkan pengumpulan sampel, peneliti menggunakan sampel dalam
suatu penelitian menurut teori Roscoe (1982) dalam buku Sugiyono (2014),
yaitu:
a. Ukuran sampel yang dapat di uji dalam penelitian antara 30 sampai
dengan 500. Pada penelitian ini, sampel penelitian yang dapat diolah
sebesar 123 kuesioner.
b. Dalam penelitian melakukan analisis dengan multivariate, maka jumlah
anggota sampel yang digunakan minimal 10 kali dari jumlah variabel
yang diteliti. Pada penelitian ini, menggunakan 10 kali 11 jumlah
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
40
variabel sehinga minimal jumlah sampel penelitian ini adalah sebesar
110.
G. Variabel Penelitian
1. Identifikasi Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Ekspektasi kinerja (Performance Expectancy)
Ekspektasi kinerja didefinisikan sebagai sejauh mana individu
percaya bahwa sistem yang digunakan dapat memberikan manfaat dalam
melakukan tugas pekerjaan (Venkatesh et al., 2003).
b. Ekspektasi Usaha (Effort Expectancy)
Ekspektasi usaha didefinisikan sebagai tingkat kemudahan terkait
dengan penggunaan sistem (Venkatesh et al., 2003).
c. Pengaruh Sosial (Social Influence)
Pengaruh sosial didefinisikan sebagai sejauh mana seseorang
memandang penting bahwa orang-orang disekitar percaya ia harus
menggunakan sistem baru (Venkatesh et al., 2003).
d. Kondisi Pendukung (Facilitating Conditions)
Kondisi pendukung didefinisikan sebagai sejauh mana individu
percaya bahwa infrastruktur organisasi dan teknis ada untuk mendukung
penggunaan sistem (Venkatesh et al., 2003).
e. Motivasi Hedonis (Hedonic Motivation)
Motivasi hedonis didefinisikan sebagai kepuasan atau kesenangan
yang timbul dengan menggunakan teknologi(Venkatesh et al., 2012).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
41
f. Nilai Harga (Price Value)
Nilai harga mengacu pada biaya individu untuk menggunakan atau
membeli teknologi tersebut (Venkatesh et al., 2012).
g. Inovasi (Innovativeness)
Inovasi (innovativeness) adalah gagasan, tindakan, atau barang yang
dianggap baru oleh seseorang (Rogers, 2003). Yi et al., (2006)
melaporkan bahwa para pengguna awal yang memiliki tingkat inovasi
tinggi tampaknya memahami manfaat teknologi baru sehingga merasa
percaya diri terhadap hasil dari penggunaan teknologi baru tersebut dan
tidak sukan untuk membicarakannya dengan orang lain.
h. Kompatibilitas (Compatibility)
Kompatibilitas (Compatibility) adalah sejauh mana inovasi dianggap
konsisten dengan nilai-nilai yang ada, kebutuhan, dan pengalaman masa
lalu potensial adopsi (Moore dan Benbasat, 1991).
i. Persepsi Keamanan Teknologi (Perceived Technology Security)
Persepsi keamanan teknologi menganalisi adanya perasaan yang
potensial terhadap ketidakpastian individu dalam penggunaan teknologi
(Cheng et al., 2006).
j. Niat Perilaku untuk Mengadopsi (Behavioral Intention to Adopt)
Instrumen penelitian niat perilaku untuk mengadopsi diambil dari
penilitian Belanger dan Carter (2008); dan Venkatesh et al., (2012)
dengan menggunakan tujuh item pertanyaan.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
42
k. Niat untuk Merekomendasikan (Intention to Recommend)
Komponen dari niat untuk merekomendasikan ditambahkan untuk
mengevaluasi keberhasilan mobile payment dalam jejaring sosial, dan
bias menjadi kepentingan komersial yang besar (Moe dan Schweidel,
2012). Indikator komponen dari niat untuk merekomendasikan ini
dikembangkan oleh Oliveira et al., (2016).
Berikut adalah tabel mengenai indikator yang akan menjadi
pertanyaan dalam kuesioner:
Tabel 5. Kisi-kisi Pengembangan Instrumen
Variabel Item
Performance expectancy
(Venkatesh et al., 2012) 1, 2, 3, 4
Effort expectancy
(Venkatesh et al., 2012) 5, 6, 7, 8
Social influence
(Venkatesh et al., 2012) 9, 10, 11
Facilitating conditions
(Venkatesh et al., 2012) 12, 13, 14
Hedonic motivation
(Venkatesh et al., 2012) 15,16, 17
Price Value
(Venkatesh et al., 2012) 18, 19, 20
Innovativeness
(Yi et al., 2006) 21, 22, 23, 24
Compatibility
(Moore dan Benbasat, 1991) 25, 26, 27, 28,
Perceived technology security
(Cheng et al., 2006) 29, 30, 31, 32
Behavioral Intention to Adopt
(Belanger dan Carter, 2008; Venkatesh et al., 2012)
33, 34, 35, 36,
37, 38
Behavioral Intention to Recommend
(Oliveira et al., 2016) 39, 40.
Sumber: Venkatesh et al., (2012); Yi et al., (2006); Moore dan Benbasat,
(1991); Cheng et al., (2006); Belanger dan Carter, (2008); dan Oliveira et
al., (2016).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
43
2. Skala Pengukuran
Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan
skala likert. Menurut Sugiyono (2017) skala likert digunakan untuk mengukur
sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang
fenomenal sosial. Dengan skala likert, peneliti akan mengukur berdasarkan
indikator-indikator dari variabel penelitian. Kemudian indikator-indikator
tersebut dapat dijadikan sebagai titik tolak ukur untuk membuat item
instrumen berupa pernyataan dan pertanyaan. Penggunaan skala likert dengan
rentang 7 poin dapat meningkatkan probabilitas jawaban responden dan
memberikan lebih banyak variasi jawaban yang bisa dipilih oleh responden
(Joshi et al., 2015 dalam Andriyanto 2019). Selain itu, penelitian yang
dilakukan oleh Oliveira et al., (2016) menggunakan skala likert dengan
rentang 7 poin. Pada penelitian ini, responden diminta untuk mengisi setiap
butir-butir pertanyaan dengan memilih salah satu dari tujuh pilihan yang
tersedia. Peneliti membaginya dalam tujuh kelompok:
Tabel 6. Skor Alternatif Jawaban Item Kuesioner
No. Alternatif Jawaban Skor
1. Sangat Setuju (SS) 7
2. Setuju (S) 6
3. Agak Setuju (AS) 5
4. Netral (N) 4
5. Agak Tidak Setuju (ATS) 3
6. Tidak Setuju (TS) 2
7. Sangat Tidak Setuju (STS) 1
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
44
H. Teknik Analisis Data
Data yang dikumpulkan menggunakan kuesioner online disebar kepada
responden dengan kriteria yang telah ditentukan oleh peneliti. Data yang telah
terkumpul selanjutnya dianalisis dengan analisis statistik deskriptif. Statistik
deskriptif adalah statistik yang digunakan dalam menganalisis data dengan
cara menggambarkan atau mendeskripsikan data yang telah terkumpul
sebagaimana adanya tanpa membuat kesimpulan yang berlaku untuk
generalisasi atau umum (Sugiyono 2017). Analisis deskriptif digunakan untuk
mengetahui gambaran objektivitas tentang variabel penelitian dan melihat
seberapa banyak responden yang memiliki kesamaan terhadap suatu
pertanyaan. Dalam penelitian ini analisis deskriptif digunakan untuk
memperoleh gambaran objektif dari responden pengguna OVO di
Yogyakarta.
Penelitian ini menggunakan metode analisis statistika yaitu dengan
menggunakan Partial Least Squares-Structural Equation Model (PLS-SEM).
Ada dua jenis model SEM yaitu SEM berbasis convience atau dikenal
Covarience Based SEM yang menggunakan software AMOS dan LISREL
dan SEM yang berbasis varience atau sering disebut Componen Based SEM
yang menggunakan software SmartPLS dan PLS Graph.
Analisis PLS-SEM melalui dua tahap, yaitu:
l. Model Pengukuran (Outer Model)
Model pengukuran digunakan untuk menguji validitas konstruk dan
menguji reliabilitas instrumen. Menurut Abdillah dan Jogiyanto (2015),
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
45
model pengukuran adalah model yang menggambarkan hubungan antara
indikator dan konstruk.
a. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengetahui kemampuan instrument
penelitian mengukur apa yang seharusnya diukur (Abdillah dan
Jogiyanto, 2015). Skala validitas menurut Hair et al., (2011) terbagi
menjadi dua yaitu analisis validasi konvergen dan analisis validasi
diskriminan.
1) Validitas Konvergen (Convergent Validity)
Nilai validitas konvergen adalah nilai loading factor ( korelasi
antar item atau skor komponen dengan skor atau item konstruk)
indikator-indikator yang mengukur kontruk tersebut. Rule of
thumb yang digunakan untuk validitas konvergen adalah outer
loading > 0,7 (lebih besar), communality > 0,5 (lebih besar) dan
Average Variance Extracted (AVE) > 0,5 (Chin, 1998).
2) Validitas Diskiriminan
Uji validitas diskriminan dinilai berdasarkan cross loading
dengan nilai lebih dari 0,7 dalam satu variabel (Chin, 1998).
Metode lain yang digunakan untuk mengukur validitas
diskriminan adalah dengan membandingkan akar Average
Variance Extracted (AVE) untuk setiap konstruk dengan korelasi
antara konstruk dengan model konstruk lainnya. Model
mempunyai validitas diskriminan yang cukup jika akar AVE
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
46
untuk setiap konstruk lebih besar daripada korelasi antara kontrus
dengan model konstruk lainnya (Chin, 1998). Rule of thumb yang
digunakan untuk validitas diskriminan adalah akar AVE >
korelasi variabel laten dan cross loading > 0,7.
b. Uji Relibilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur konsisten alat ukur
dalam mengukur suatu konsep atau dapat juga digunakan untuk
mengukur konsistensi responden dalam menjawab item pertanyaan
dalam kuesioner atau instrument penelitian (Abdillah dan Jogiyanto,
2015). Uji reliabilitas dapat menggunakan dua metode, yaitu
composite reliability dan croncbach’s alpha. Composite reliability
mengukur nilai sesungguhnya relibilitas untuk konstruk, sedangkan
croncbach’s alpha mengukur batas bawah nilai relibilitas suatu
konstruk (Chin, 1995 dalam Jogiyanto 2011). Hair et al., (2008)
mengemukakan rule of thumb nilai alpha atau composite reliability
harus lebih besar dari 0,7 meskipun nilai 0,6 masih dapat diterima
(dalam Jogiyanto, 2011). Uji reabilitas diperkuat dengan croncbach’s
alpha dengan nilai yang diharapkan >0,6 untuk semua konstruk
(Hussein, 2015).
2. Model Struktural (Inner Model)
Model struktural dalam PLS dievaluasi dengan menggunakan R2
untuk konstruk dependen, nilai koefisien path atau t-values tiap path
untuk uji signifikansi antar konstruk dalam model struktural (Abdillah
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
47
dan Jogiyanto, 2015). Nilai R2 digunakan untuk mengukur tingkat variasi
perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Semakin
tinggi nilai R2 berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian
yang diajukan. Nilai koefisien path atau inner model menunjukan tingkat
signifikansi dalam pengujian hipotesis. Skor koefisien path atau inner
model yang ditunjukkan oleh t-statistic harus di atas 1,96 untuk hipotesis
dua ekor (two-tailed) dan di atas 1,64 untuk hipotesis satu ekor (one-
tailed) untuk pengujian hipotesis pada alpha 5% dan power 80% (Hair et
al., 2008 dalam Jogiyanto 2011). Penelitian ini merupakan penelitian
yang memiliki hipotesis satu ekor (one-tailed), sebab hipotesis yang
dibentuk diketahui arah hubungannya, apakah hubungan tersebut positif.
Oleh karena itu, penelitian ini mengacu pada skor koefisien path atau
inner model pada alpha 5% dan power 95% yang ditujukan oleh t-
statistic. Selanjutnya, untuk menganalisis pengaruh antar variabel
dilakukan proses bootstrapping yang nantinya akan menghasilkan nilai
signifikansi antar variabel laten.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
48
BAB IV
GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
A. Sejarah Umum Perusahaan
Di Indonesia pembayaran elektronik wajib mendapatkan izin lisensi
electronic money dari Bank Indonesia seperti yang tertuang dalam PBI Nomor
20/6/PBI/2018 tentang uang elektronik pasal 59. Pada tanggal 7 Agustus 2017
OVO Cash dibawah naungan PT Visionet Internasional telah memperoleh surat
izin dari Bank Indonesia dengan No. 19/661/DKSP/Srt/B dan mulai aktif
beroperasional pada tanggal 22 Agustus 2017 sebagai alat pembayaran uang
elektronik di Indonesia. BI mencatat terdapat 137,22 juta akun uang elektronik
berbasis server yang hanya diselenggarakan oleh fintech payment. Diurutan
pertama ada aplikasi OVO dengan pangsa pasar hingga 37 persen. OVO adalah
aplikasi smart yang memberikan kemudahan dalam bertransaksi (OVO Cash)
dan juga kesempatan yang lebih besar untuk mengumpulkan poin (OVO
Points). Loyalty rewards yaitu 1 OVO Point = Rp1,00 yang diperoleh
pengguna OVO setiap bertransaksi di berbagai merchant rekanan OVO dan
dapat digunakan kembali sebagai alat pembayaran. OVO telah menjadi rekan
bisnis dalam transaksi non-tunai seperti bekerjasama dengan Matahari
Departement Store, berbagai merchant di Lippo Mall, Tokopedia dan Grab.
Secara umum, pembayaran dan transaksi bisa dilakukan melalui OVO. OVO
membagi jenis keanggotannya dalam dua jenis, yakni:
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
49
1. OVO Club:
a. Menyediakan 10.000 OVO Points dan dapat menyimpan OVO Cash
sampai dengan Rp 2.000.000,00.
b. Minimum jumlah top up adalah Rp 10.000,00.
c. Masa berlaku: tidak terbatas.
2. OVO Premier
a. Menyediakan 10.000 OVO Points dan dapat menyimpan OVO Cash
sampai dengan Rp 10.000.000,00.
b. Minimum jumlah top up adalah Rp 10.000,00.
c. Masa berlaku: tidak terbatas.
Untuk mendaftar akun OVO Premier dilakukan dengan mengirimkan
foto KTP melewati OVO atau meminta bantuan pada agen OVO Booth di
lokasi terdekat.
B. Perkembangan Pengguna OVO
Bank Indonesia mencatat pasar uang elektronik hingga Juni 2019 sudah
dikuasai oleh non-bank. BI mencatat terdapat 137,22 juta akun uang elektronik
berbasis server yang hanya diselenggarakan oleh fintech payment. Produk milik
PT Visioner Internasional yaitu OVO berada diposisi pertama dengan pangsa
pasar hingga 37 persen. Sementara, berdasarkan data Ipsos terdapat empat
dompet digital terbesar di Indonesia dengan Gopay paling diminati sebesar 58
persen peminatnya, sementara OVO berada diperingkat kedua yaitu sebesar 29
persen, diperingkat ketiga ada Dana sebesar 9 persen dan peringkat keempat
ada LinkAja sebesar 4 persen (www.kompas.com). Pada tahun 2019 OVO
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
50
telah menyandang status sebagai unicorn kelima asal Indonesia dengan valuasi
US$2,9 miliar atau setara dengan Rp41 triliun (www.cnnindonesia.com).
C. Layanan pada Aplikasi OVO
Beberapa layanan yang tersedia pada aplikasi OVO pada bagian home
adalah pembayaran PLN, Pulsa, Paket Data, Pascaprabayar, BPJS Kesehatan,
TV Kabel, Asuransi, Iuran Lingkungan dan layanan parkir yang bekerjasama
dengan OVO. Fitur Transfer bisa dilakukan ke sesama OVO dan ke rekening
bank. Untuk Top Up OVO bisa dilakukan dengan menggunakan metode kartu
kredit, ATM, internet atau mobile bangking, OVO Booth, Grab, dan
Tokopedia. OVO mengenakan biaya isi ulang (top up) Rp1.000 per transaksi
mulai tanggal 2 Maret 2020 (www.cnnindonesia.com). Sementara, pengisian
ulang melalui kartu debit melalui OVO akan dikenakan biaya hingga 2 persen.
D. Kemanan pada Aplikasi OVO
OVO menerapkan sistem keamanan berlapis sehingga dapat melindungi
pengguna dari cyber crime. Fitur kemanan OVO meliputi OTP (One-Time
Password), security code menggunakan PIN, fingerprint, dan notifikasi bila
akun OVO diakses oleh perangkat elektronik yang berbeda. Terdapat OVO ID
dengan fitur berisi kode identitas dalam bentuk barcode dan QR Code.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
51
BAB V
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Data
Data dalam penelitian ini diperoleh dari pengguna OVO di Yogyakarta
sebagai responden dengan menyebarkan kuesioner melalui google form. Dari
124 data yang diterima, terdapat 1 kuesioner yang tidak dapat diolah. Berikut
ini penyebaran kuesioner melalui google form sebagai berikut:
Tabel 7. Sampel Penelitian
No. Keterangan Jumlah Presentase (%)
1. Jumlah kuesioner yang diterima 124 99
2. Jumlah kuesioner yang tidak dapat diolah 1 1
Jumlah kuesioner yang memenuhi syarat 123 99
Berdasarkan tabel 3 dapat dilihat bahwa dari 124 kuesioner yang diterima,
hanya 1 kuesioner yang tidak dapat diolah. Hal ini dikarenakan terdapat 1
kuesioner yang diisi secara konstan sehingga terdapat 123 jumlah kuesioner
yang memenuhi syarat.
a. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Tabel 8. Karakteristik Jenis Kelamin Pengguna OVO
No. Keterangan Jumlah Presentase (%)
1. Laki-laki 26 21,1
2. Perempuan 97 78,9
Jumlah 123 100
Berdasarkan tabel 4 total responden yang didapat sejumlah 123 responden
yang terdiri dari 97 responden perempuan dengan presentase 78,9% dan 26
responden laki-laki dengan presentase 21,1%. Dalam penelitian ini
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
52
menunjukkan bahwa perempuan lebih banyak menggunakan aplikasi OVO
dibandingkan laki-laki.
b. Karakteristik Responden Berdasarkan Pengalaman Pengguna OVO
Tabel 9. Karakteristik Pengalaman Pengguna OVO
No. Keterangan Jumlah Presentase (%)
1. Kurang dari 1 tahun 26 21,1%
2. 1 – 2 tahun 55 44,7%
3. Lebih dari 2 tahun 42 34,2%
Jumlah 123 100%
Data tabel 5 menunjukkan hasil bahwa sebanyak 26 responden memiliki
pengalaman menggunakan OVO kurang dari satu tahun dengan presentase
21,1%. Pengalaman menggunakan OVO satu hingga dua tahun sebanyak 55
responden dengan tingkat presentase 44,7% dan yang telah menggunakan OVO
lebih dari dua tahun sebanyak 42 responden dengan presentase 34,2%.
c. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Pekerjaan OVO
Tabel 10. Jenis Pekerjaan Pengguna OVO
No. Keterangan Jumlah Presentase (%)
1. Pelajar 2 1,6
2. Mahasiswa/mahasiswi 101 82,1
3. Wiraswasta 1 0,8
4. Karyawan swasta 16 13,1
5. Writer 1 0,8
6. Belum bekerja 2 1,6
Jumlah 123 100%
Berdasarkan tabel 6 dapat disimpulkan bahwa dari 123 responden yang
dijadikan sampel terdapat 2 orang (1,6%) responden yang status pekerjaannya
sebagai pelajar, 101 orang (82,1%) responden yang status pekerjaannya
sebagai mahasiswa/mahasiswi, 1 orang (0,8%) responden yang status
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
53
pekerjaannya sebagai wiraswasta, 16 orang (13,1%) responden yang status
pekerjaannya sebagai karyawan swasta, 1 orang (0,8%) responden yang status
pekerjaannya sebagai writer, dan 2 orang (1,6) responden yang status
pekerjaannya adalah belum bekerja. Dengan demikian, status pekerjaan yang
paling banyak menggunakan OVO adalah mahasiswa, sedangkan staus
pekerjaan yang paling sedikit menggunakan OVO adalah wiraswasta dan
writer.
B. Analisis Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui nilai minimum,
maksimum, rata-rata, standar deviasi dari variabel ekspektasi kinerja,
ekspektasi usaha, pengaruh sosial, kondisi pendukung, motivasi hedonis, nilai
harga, inovasi, kompatibilitas, persepsi keamanan teknologi, niat perilaku
untuk mengadopsi dan niat perilaku untuk merekomendasikan OVO. Berikut
ini penjelasan analisis statistik deskriptif:
Tabel 11. Analisis Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Variabel N Mean Median Mode Std.
Deviation
Ekspektasi Kinerja (PE) 123 5.95 6.00 7 1.263
Ekspektasi Usaha (EE) 123 6.37 7.00 7 0.857
Pengaruh Sosial (SI) 123 4.66 5.00 6 1.831
Kondisi Pendukung
(FC) 123 6.20 6.00 7 0.964
Motivasi Hedonis (HM) 123 5.52 6.00 6 1.373
Nilai Harga (PV) 123 5.42 6.00 6 1.357
Inovasi (I) 123 4.28 5.00 6 1.819
Kompatibilitas (C) 123 6.21 6.00 6 0.658
Persepsi Keamanan
Teknologi (PTS) 123 5.28 5.00 5 1.018
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
54
Tabel 11. Analisis Statistik Deskriptif Variabel Penelitian (Lanjutan)
Variabel N Mean Median Mode Std.
Deviation
Niat Perilaku untuk
Mengadopsi (BI) 123 6.05 6.00 6 0.931
Niat Perilaku untuk
Merekomendasikan
(REC)
123 6.87 7.00 7 0.342
Berdasarkan hasil pengumpulan data diketahui bahwa variabel niat perilaku
pengguna untuk merekomendasikan memiliki rata-rata jawaban responden
tertinggi yaitu 6.87 dan variabel inovasi memiliki rata-rata jawaban responden
terendah yaitu 4.28. Nilai tengah jawaban responden pada variabel pengaruh
sosial, inovasi, dan persepsi keamanan teknologi bernilai 5. Nilai tengah
jawaban responden pada variabel ekspektasi kinerja, kondisi pendukung,
motivasi hedonis, nilai harga, kompatibilitas, dan niat perilaku untuk
mengadopsi bernilai 6 sedangkan ekspektasi usaha dan niat perilaku untuk
merekomendasikan bernilai 7. Nilai yang sering muncul dari jawaban
responden pada variabel persepsi keamanan teknologi bernilai 5. Nilai yang
sering muncul dari jawaban responden pada variabel pengaruh sosial, motivasi
hedonis, nilai harga, inovasi, kompatibilitas, dan niat perilaku untuk
mengadopsi bernilai 6 sedangkan ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, kondisi
pendukung, niat perilaku untuk merekomendasikan bernilai 7.
C. Analisis Data Penelitian
Metode untuk analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis
Partial Least Square (PLS) dengan menggunakan software SmartPLS3.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
55
Menurut Abdillah dalam Jogiyanto (2015) PLS adalah salah satu metode
statistika SEM berbasis varian yang didesain untuk menyelesaikan
permasalahan struktural yang melibatkan banyak variabel atau banyak konstruk
ketika ukuran sampel penelitian kecil, adanya data hilang atau missing values
dan multikoinearitas.
1. Model Pengukuran (Outer Model)
a. Uji Validitas
Uji validitas dalam penelitian ini menggunakan software SmartPLS3
dengan menguji validitas konstruk yang terdiri atas validitas konvergen
dan validitas diskriminan.
1) Validitas Konvergen
Menurut Abdillah dan Jogiyanto (2015), validitas konvergen
berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur dari suatu
konstruk seharusnya berkorelasi tinggi. Rule of thumb yang
digunakan untuk validitas konvergen adalah factor loading > 0,7,
communality > 0,5 dan average variance extracted (AVE) > 0,5
(Jogiyanto, 2011). Jika skor loading antara 0,5 – 0,7, sebaiknya
peneliti tidak menghapus indikator yang memiliki skor loading
tersebut sepanjang skor AVE dan communality indikator tersebut di
atas 0,5 (Jogiyanto, 2011). Hasil uji validitas konvergen ditampilkan
dalam tabel berikut ini:
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
56
Gambar 3. Hasil Uji Validitas
a) Validitas Konvergen Ekspektasi Kinerja (Performance
Expectancy)
Performance Expectancy memiliki 4 indikator, yaitu
menggunakan OVO sebagai alat pembayaran non-tunai sangat
bermanfaat (PE1), menggunakan OVO membantu menyelesaikan
transaksi jual beli dengan lebih cepat (PE2), menggunakan OVO
membantu meningkatkan produktivitas (PE3), dan menggunakan
OVO dapat meningkatkan kinerja (PE4). Masing-masing
memiliki nilai factor loading untuk uji 1 yaitu 0,829, 0,859,
0,794, dan 0,789. Sedangkan hasil untuk pengujian ulang yaitu uji
2 adalah 0,833, 0,863, 0,789, dan 0,784. Nilai factor loading
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
57
tersebut lebih besar dari factor loading yang diharapkan yaitu >
0,7.
Tabel 12. Nilai Factor Loading Performance Expectancy
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 PE1 0.829 VALID 0.833 VALID
2 PE2 0.859 VALID 0.863 VALID
3 PE3 0.794 VALID 0.789 VALID
4 PE4 0.789 VALID 0.784 VALID
Berdasarkan hasil uji validitas konvergen untuk konstruk
performance expectancy, dapat disimpulkan bahwa konstruk
performance expectancy telah memenuhi factor loading sebesar
0,7 yang berarti konstruk tersebut valid.
b) Validitas Konvergen Ekspektasi Usaha (Effort Expectancy)
Effort expectancy memiliki 4 indikator, yaitu mampu dan
mengerti dengan jelas dalam menggunakan OVO (EE1), mudah
untuk terampil menggunakan OVO (EE2), OVO mudah untuk
digunakan (EE3), dan mudah untuk belajar mengoperasikan OVO
(EE4). Masing-masing memiliki nilai factor loading untuk uji 1
yaitu 0,836, 0,898, 0,899, dan 0,913. Sedangkan hasil untuk
factor loading untuk uji 2 adalah 0,837, 0,898, 0,898, dan 0,913.
Nilai factor loading tersebut lebih besar dari factor loading yang
diharapkan yaitu > 0,7.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
58
Tabel 13. Nilai Factor Loading Effort Expectancy
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 EE1 0.836 VALID 0.837 VALID
2 EE2 0.898 VALID 0.898 VALID
3 EE3 0.899 VALID 0.898 VALID
4 EE4 0.913 VALID 0.913 VALID
Berdasarkan hasil uji validitas konvergen untuk konstruk
effort expectancy, dapat disimpulkan bahwa konstruk effort
expectancy telah memenuhi factor loading sebesar 0,7 yang
berarti konstruk tersebut valid.
c) Validitas Konvergen Pengaruh Sosial (Social Influence)
Social influence memiliki 3 indikator, orang-orang
mempengaruhi perilaku orang lain untuk menggunakan OVO
(SI1), keluarga, teman, dan pasangan mempengaruhi perilaku
individu untuk menggunakan OVO dalam bertransaksi (SI2), dan
orang terdekat lebih suka ketika menggunakan OVO dalam
bertransaksi (SI3). Masing-masing memiliki nilai factor loading
yang sama untuk uji 1 dan uji 2 yaitu 0,887, 0,925, dan 0,851.
Nilai factor loading tersebut lebih besar dari factor loading yang
diharapkan yaitu > 0,7.
Tabel 14. Nilai Factor Loading Social Influence
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 SI1 0.887 VALID 0.887 VALID
2 SI2 0.925 VALID 0.925 VALID
3 SI3 0.851 VALID 0.851 VALID
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
59
Berdasarkan hasil uji validitas untuk konstruk social
influence, dapat disimpulkan bahwa konstruk social influence
telah memenuhi factor loading yang diharapkan yaitu >0,7 yang
berarti konstruk tersebut valid.
d) Validitas Konvergen Kondisi Pendukung (Facilitating
Conditions)
Facilitating conditions memiliki 3 indikator, yiatu memiliki
sumber daya yang diperlukan untuk menggunakan OVO (FC1),
memiliki pengetahuan yang diperlukan untuk menggunakan OVO
(FC2), dan menggunakan OVO kompatibel dengan sistem lain
yang digunakan pengguna (FC3). Masing-masing memiliki nilai
factor loading yang sama untuk uji 1 dan uji 2 yaitu 0,816, 0,916,
0,845. Nilai factor loading tersebut lebih besar dari factor loading
yang diharapkan yaitu > 0,7.
Tabel 15. Nilai Factor Loading Facilitating Conditions
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 FC1 0.816 VALID 0.816 VALID
2 FC2 0.916 VALID 0.916 VALID
3 FC3 0.845 VALID 0.845 VALID
Berdasarkan hasil uji validitas untuk konstruk facilitating
conditions, dapat disimpulkan bahwa konstruk facilitating
conditions telah memenuhi factor loading yang diharapkan yaitu
>0,7 yang berarti konstruk tersebut valid.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
60
e) Validitas Konvergen Motivasi Hedonis (Hedonic Motivation)
Hedonic motivation memiliki 3 indikator, yaitu menggunakan
OVO menyenangkan (HM1), menggunakan OVO sangat nyaman
(HM2), dan menggunakan OVO sangat menghibur (HM3).
Masing-masing memiliki nilai factor loading yang sama untuk uji
1 dan uji 2 yaitu 0,942, 0,819, dan 0,942. Nilai factor loading
tersebut lebih besar dari factor loading yang diharapkan yaitu >
0,7.
Tabel 16. Nilai Factor Loading Hedonic Motivation
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 HM1 0.942 VALID 0.942 VALID
2 HM2 0.819 VALID 0.819 VALID
3 HM3 0.942 VALID 0.942 VALID
Berdasarkan hasil uji validitas untuk konstruk hedonic
motivation, dapat disimpulkan bahwa konstruk hedonic
motivation telah memenuhi factor loading yang diharapkan yaitu
>0,7 yang berarti konstruk tersebut valid.
f) Validitas Konvergen Nilai Harga (Price Value)
Price value memiliki 3 indikator, yaitu pembayaran
menggunakan OVO cukup murah (PV1), pembayaran
menggunakan OVO menawarkan nilai yang lebih baik untuk
keuangan saya (PV2), dan pembayaran menggunakan OVO
sesuai dengan manfaat yang diperoleh (PV3). Masing-masing
memiliki nilai factor loading yang sama untuk uji 1 dan uji 2
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
61
yaitu 0,898, 0,928, dan 0,882. Nilai factor loading tersebut lebih
besar dari factor loading yang diharapkan yaitu > 0,7.
Tabel 17. Nilai Factor Loading Price Value
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 PV1 0.898 VALID 0.898 VALID
2 PV2 0.918 VALID 0.918 VALID
3 PV3 0.882 VALID 0.882 VALID
Berdasarkan hasil uji validitas untuk konstruk price value,
dapat disimpulkan bahwa konstruk price value telah memenuhi
factor loading yang diharapkan yaitu >0,7 yang berarti konstruk
tersebut valid.
g) Validitas Konvergen Inovasi (Innovativeness)
Innovativeness memiliki 4 indikator, yaitu jika mendengar
tentang mobile payment baru akan mencari cara untuk
berksperimen (I1), menjadi yang pertama diantara teman-teman
saat mencoba OVO (I2), secara umum ragu untuk mencoba OVO
saat masih baru diluncurkan (I3), dan senang bereksperimen
menggunakan OVO (I4). Masing-masing memiliki nilai factor
loading untuk uji 1 yaitu 0,850, 0,772, 0,447, dan 0,843.
Sedangkan hasil untuk pengujian ulang yaitu uji 2 adalah 0,860,
0,819, dan 0,877. Nilai factor loading tersebut lebih besar dari
factor loading yang diharapkan yaitu > 0,7. Untuk indikator I3
dihapuskan karena tidak memenuhi nilai factor loading yang
diharapkan.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
62
Tabel 18. Nilai Factor Loading Innovativeness
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 I1 0.850 VALID 0.860 VALID
2 I2 0.772 VALID 0.819 VALID
3 I3 0.447 TIDAK
VALID
- -
4 I4 0.843 VALI7D 0.877 VALID
Berdasarkan hasil uji validitas untuk konstruk innovativeness,
dapat disimpulkan bahwa konstruk innovativeness untuk uji 2
telah memenuhi factor loading yang diharapkan yaitu >0,7 yang
berarti konstruk tersebut valid.
h) Validitas Konvergen Kompatibilitas (Compatibility)
Compatibility memiliki 4 indikator, yaitu menggunakan OVO
kompatibel dengan semua aspek gaya hidup (C1), menggunakan
OVO kompatibel dengan situasi saat ini (C2), menggunakan OVO
sangat sesuai dengan cara seseorang ingin membeli (C3), dan
menggunakan OVO sesuai dengan gaya hidup (C4). Masing-
masing memiliki nilai factor loading yang sama untuk uji 1 dan
uji 2 yaitu 0,944, 0,891, 0,925, dan 0,934. Nilai factor loading
tersebut lebih besar dari factor loading yang diharapkan yaitu
>0,7.
Tabel 19. Nilai Factor Loading Compatibility
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 C1 0.944 VALID 0.944 VALID
2 C2 0.891 VALID 0.891 VALID
3 C3 0.925 VALID 0.925 VALID
4 C4 0.934 VALID 0.934 VALID
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
63
Berdasarkan hasil uji validitas untuk konstruk compatibility,
dapat disimpulkan bahwa konstruk compatibility telah memenuhi
factor loading yang diharapkan yaitu >0,7 yang berarti konstruk
tersebut valid.
i) Validitas Konvergen Persepsi Keamanan Teknologi (Perceived
Technology Security)
Perceived technology security memiliki 4 indikator, yaitu
mengirim informasi sensitive melewati OVO tetap aman (PTS1),
OVO adalah cara aman untuk mengirim informasi sensitif
(PTS2), merasa sepenuhnya aman memberikan informasi sensitif
melalui OVO (PTS3), dan OVO secara keseluruhan merupakan
tempat yang aman untuk mengirim informasi sensitif (PTS4).
Masing-masing memiliki nilai factor loading yang sama untuk uji
1 dan uji 2 yaitu 0,778, 0,893, 0,891, dan 0,900. Nilai factor
loading tersebut lebih besar dari factor loading yang diharapkan
yaitu > 0,7.
Tabel 20. Nilai Factor Loading Perceived Technology Security
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 PTS1 0.778 VALID 0.778 VALID
2 PTS2 0.893 VALID 0.893 VALID
3 PTS3 0.891 VALID 0.891 VALID
4 PTS4 0.900 VALID 0.900 VALID
Berdasarkan hasil uji validitas untuk konstruk perceived
technology security, dapat disimpulkan bahwa konstruk perceived
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
64
technology security telah memenuhi factor loading yang
diharapkan yaitu >0,7 yang berarti konstruk tersebut valid.
j) Validitas Konvergen Niat Perilaku untuk Mengadopsi
(Behavioral Intention to Adopt)
Loading behavioral intention to adopt memiliki 6 indikator,
yaitu berniat menggunakan OVO dalam beberapa bulan
mendatang (BI1), memperkirakan akan menggunakan OVO
dalam beberapa bulan mendatang (BI2), berencana menggunakan
OVO dalam beberapa bulan mendatang (BI3), mencoba
menggunakan OVO dalam kehidupan sehari-hari (BI4),
berinteraksi dengan akun keuangan melalui OVO adalah sesuatu
yang saya lakukan (BI5), dan tidak ragu untuk memberikan
infomasi pribadi kepada layanan OVO (BI6). Masing-masing
memiliki nilai factor loading untuk uji 1 yaitu 0,903, 0,917,
0,906, 0,656, 0,781, dan 0,681. Sedangkan hasil untuk pengujian
ulang yaitu uji 2 adalah 0,902, 0,917, 0,906, 0,657, 0,782, dan
0,682. Nilai factor loading uji 1 dan uji 2 dari indicator BI1, BI2,
BI3, dan BI5 lebih besar dari factor loading yang diharapkan
yaitu > 0,7. Sementara factor loading indikator BI4, dan BI6
dibawah 0,7.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
65
Tabel 21. Nilai Factor Loading Behavioral Intention to Adopt
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 BI1 0.903 VALID 0.902 VALID
2 BI2 0.917 VALID 0.917 VALID
3 BI3 0.906 VALID 0.906 VALID
4 BI4 0.656 VALID 0.657 VALID
5 BI5 0.781 VALID 0.782 VALID
6 BI6 0.681 VALID 0.682 VALID
Berdasarkan hasil uji 1 dan uji 2 validitas untuk indikator BI1,
BI2, BI3, dan BI5 pada konstruk behavioral intention to adopt,
dapat disimpulkan bahwa konstruk behavioral intention to adopt
telah memenuhi factor loading yang diharapkan yaitu >0,7 yang
berarti konstruk tersebut valid. Sementara untuk uji 1 dan uji 2
untuk indikator BI4, dan BI6 bernilai 6 dan tidak dihapus karena
variabel AVE pada BI bernilai 6. Peneliti tidak menghapus
indikator yang memiliki skor loading tersebut sepanjang skor
AVE indikator tersebut di atas 0,5 (Jogiyanto, 2011).
k) Validitas Konvergen Niat untuk Merekomendasikan (Behavioral
Intention to Recommend)
Intention to recommend memiliki 2 indikator, yaitu
merekomendasikan kepada teman-teman untuk berlangganan
menggunakan OVO sebagai alat transaksi non-tunai (REC1) dan
jika memiliki pengalaman yang baik dengan OVO akan
merekomendasikan kepada teman-teman untuk berlangganan
(REC2).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
66
Tabel 22. Nilai Factor Loading Behavioral Intention to
Recommend
No Indikator Uji 1 Keterangan Uji2 Keterangan
1 REC1 0.991 VALID 0.991 VALID
2 REC2 0.991 VALID 0.991 VALID
Berdasarkan hasil uji validitas untuk konstruk behavioral
intention to recommend, dapat disimpulkan bahwa konstruk
behavioral intention to recommend telah memenuhi factor
loading yang diharapkan yaitu >0,7 yang berarti konstruk tersebut
valid.
Hasil Average Variance Extracted (AVE) ditampilkan dalam
tabel berikut ini:
Tabel 23. Average Variance Extracted (AVE)
AVE Keterangan
Performance Expectancy 0.669 Memenuhi validitas
konvergen
Effort Expectancy 0.787 Memenuhi validitas
konvergen
Social Influence 0.789 Memenuhi validitas
konvergen
Facilitating Conditions 0.740 Memenuhi validitas
konvergen
Hedonic Motivation 0.815 Memenuhi validitas
konvergen
Price Value 0.809 Memenuhi validitas
konvergen
Innovativeness 0.727 Memenuhi validitas
konvergen
Compatibility 0.853 Memenuhi validitas
konvergen
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
67
Tabel 23. Average Variance Extracted (Lanjutan)
AVE Keterangan
Perceived Technology
Security 0.752
Memenuhi validitas
konvergen
Behavioral Intention to
Adopt 0.664
Memenuhi validitas
konvergen
Behavioral Intention to
Recommend 0.983
Memenuhi validitas
konvergen
Hasil perhitungan pada tabel 29 menjelaskan bahwa masing-
masing variabel pada AVE mencapai nilai di atas 0,5. Dengan
demikian, kriteria uji validitas konvergen sudah terpenuhi.
2) Validitas Diskriminan
Menurut Chin (1995), uji validitas diskriminan dinilai berdasarkan
cross loading dengan nilai lebih dari 0,7 dalam satu variabel (dalam
Jogiyanto, 2011). Uji validitas diskriminan dinilai berdasarkan cross
loading pengukuran dengan konstruknya. Metode yang digunakan
untuk menilai validitas diskriminan adalah dengan membandingkan
akar AVE untuk setiap korelasi antar konstruk dalam model. Untuk
uji validitas diskriminan, parameter yang diukur adalah dengan
membandingkan akar dari AVE suatu konstruk harus lebih tinggi
dibandingkan dengan korelasi antar variabel tersebut.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
68
Tabel 24. Diagonal AVE
BI C EE FC HM I REC PTS PE PV SI
BI 0.815
C 0.598 0.924
EE 0.357 0.441 0.887
FC 0.248 0.364 0.485 0.860
HM 0.331 0.489 0.429 0.437 0.903
I 0.494 0.477 0.340 0.352 0.266 0.852
REC 0.344 0.198 0.234 0.101 0.198 0.227 0.991
PTS 0.511 0.536 0.303 0.387 0.404 0.620 0.178 0.867
PE 0.331 0.478 0.508 0.548 0.483 0.389 0.183 0.398 0.818
PV 0.323 0.467 0.307 0.493 0.683 0.391 0.172 0.457 0.619 0.900
SI 0.325 0.336 0.288 0.266 0.475 0.314 -0.024 0.371 0.437 0.548 0.888
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
69
Tabel 25. Nilai Cross Loading
BI C EE FC HM I REC PTS PE PV SI
BI1 0.902 0.499 0.236 0.151 0.224 0.457 0.310 0.425 0.230 0.242 0.244
BI2 0.917 0.505 0.259 0.181 0.252 0.468 0.349 0.437 0.251 0.262 0.230
BI3 0.906 0.485 0.308 0.157 0.278 0.480 0.351 0.435 0.243 0.255 0.259
BI4 0.657 0.347 0.293 0.173 0.229 0.365 0.229 0.355 0.268 0.284 0.324
BI5 0.782 0.571 0.305 0.274 0.300 0.355 0.165 0.464 0.350 0.265 0.330
BI6 0.682 0.501 0.363 0.293 0.343 0.265 0.258 0.372 0.295 0.287 0.223
C1 0.555 0.944 0.440 0.349 0.426 0.481 0.141 0.505 0.486 0.445 0.339
C2 0.549 0.891 0.388 0.344 0.468 0.420 0.239 0.499 0.381 0.395 0.255
C3 0.526 0.925 0.399 0.340 0.440 0.417 0.171 0.471 0.431 0.447 0.322
C4 0.577 0.934 0.399 0.311 0.474 0.439 0.185 0.505 0.461 0.436 0.324
EE1 0.275 0.333 0.837 0.373 0.318 0.285 0.236 0.213 0.380 0.232 0.205
EE2 0.376 0.409 0.898 0.466 0.426 0.321 0.182 0.287 0.457 0.378 0.284
EE3 0.286 0.393 0.898 0.419 0.379 0.286 0.223 0.301 0.456 0.353 0.297
EE4 0.323 0.421 0.913 0.454 0.390 0.311 0.196 0.270 0.500 0.335 0.230
FC1 0.158 0.275 0.403 0.816 0.334 0.206 -0.032 0.295 0.488 0.400 0.201
FC2 0.256 0.309 0.418 0.916 0.385 0.281 0.116 0.334 0.438 0.424 0.175
FC3 0.208 0.354 0.437 0.845 0.405 0.411 0.114 0.369 0.510 0.453 0.321
HM1 0.292 0.434 0.336 0.362 0.942 0.199 0.176 0.330 0.440 0.635 0.446
HM2 0.298 0.433 0.524 0.481 0.819 0.262 0.214 0.408 0.431 0.566 0.377
HM3 0.305 0.453 0.302 0.338 0.942 0.257 0.146 0.353 0.435 0.645 0.461
I1 0.419 0.376 0.281 0.242 0.190 0.860 0.157 0.462 0.285 0.289 0.299
I2 0.377 0.454 0.368 0.336 0.262 0.819 0.160 0.545 0.381 0.382 0.248
I4 0.470 0.381 0.209 0.316 0.222 0.877 0.265 0.572 0.320 0.320 0.257
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
70
Tabel 25: Nilai Cross Loading (Lanjutan)
PE1 0.202 0.337 0.483 0.426 0.332 0.274 0.181 0.305 0.833 0.402 0.263
PE2 0.312 0.423 0.564 0.407 0.369 0.350 0.232 0.338 0.863 0.445 0.339
PE3 0.224 0.375 0.251 0.512 0.424 0.310 0.044 0.297 0.789 0.582 0.398
PE4 0.331 0.422 0.310 0.475 0.472 0.333 0.108 0.388 0.784 0.628 0.442
PTS1 0.443 0.450 0.206 0.330 0.128 0.582 0.290 0.778 0.279 0.267 0.226
PTS2 0.485 0.551 0.351 0.394 0.438 0.554 0.127 0.893 0.413 0.455 0.374
PTS3 0.411 0.420 0.215 0.273 0.390 0.504 0.103 0.891 0.333 0.425 0.306
PTS4 0.421 0.421 0.266 0.332 0.441 0.500 0.092 0.900 0.346 0.433 0.375
PV1 0.253 0.377 0.295 0.329 0.649 0.378 0.123 0.406 0.537 0.898 0.514
PV2 0.253 0.412 0.249 0.390 0.644 0.359 0.143 0.410 0.559 0.918 0.480
PV3 0.345 0.454 0.419 0.564 0.564 0.324 0.185 0.414 0.566 0.882 0.484
REC1 0.341 0.178 0.219 0.183 0.183 0.236 0.991 0.170 0.166 0.160 -0.040
REC2 0.341 0.214 0.245 0.210 0.210 0.215 0.991 0.183 0.197 0.180 -0.007
SI1 0.320 0.309 0.293 0.420 0.420 0.288 -0.005 0.362 0.396 0.483 0.887
SI2 0.300 0.261 0.223 0.402 0.402 0.212 -0.062 0.291 0.366 0.457 0.925
SI3 0.235 0.335 0.248 9.454 0.454 0.353 0.009 0.338 0.408 0.533 0.851
Berdasarkan rule of thumb untuk uji validitas diskriminan, nilai pada tabel cross loading mencapai >7 dalam satu
variabel. Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa masing-masing indikator yang ada pada suatu variabel memiliki
perbedaan dengan indikator dari variabel lain dan memiliki nilai yang lebih tinggi pada konstruk sendiri.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
71
b. Uji Reliabilitas
Uji realibilitas dalam PLS dapat menggunakan dua metode yaitu
Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability. Pada pengujian kembali
realibitas dari SmartPLS3 diperoleh bahwa seluruh konstruk
menunjukkan nilai Composite Reliability di atas 0,7 dan nilai Cronbach’s
Alpha diatas 0,6 sehingga seluruh konstruk sudah reliabel. Hasil data dari
SmartPLS 3 adalah sebagai berikut:
Tabel 26. Nilai Cronach’s Alpha dan Composite Reliability
Cronach’s
Alpha
Composite
Reliability Keterangan
Behavioral Intention
to Adopt 0.894 0.921 Reliabel
Compatibility 0.943 0.959 Reliabel
Effort Expectancy 0.910 0.936 Reliabel
Facilitating
Conditions 0.827 0.895 Reliabel
Hedonic Motivation 0.884 0.929 Reliabel
Innovativeness 0.812 0.889 Reliabel
Behavioral Intention
to Recommend 0.982 0.991 Reliabel
Perceived
Technology Security 0.889 0.923 Reliabel
Performance
Expectancy 0.836 0.890 Reliabel
Price Value 0.884 0.927 Reliabel
Social Influence 0.867 0.918 Reliabel
Kesimpulan untuk seluruh konstruk setelah dilakukan pengujian
kembali sudah memenuhi validitas konvergen, validitas diskriminan, dan
reliabilitas. Seluruh konstruk sudah valid dan reliabel sehingga dapat
digunakan untuk pengujian model struktural (inner model).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
72
2. Model Struktural (Inner Model)
Setelah melakukan evaluasi outer model, langkah berikutnya adalah
evaluasi model persamaan structural (inner model) yang menjelaskan pengaruh
variabel laten independen terhadap variabel laten dependen. Dalam mengukur
tingkat variasi perubahan variabel, maka digunakan nilai R2. Jika R2 semakin
tinggi berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian (Jogiyanto,
2011). Berikut ini adalah tabel R-Squared Coefficients.
Tabel 27. R-Squared Coeddicients.
R Square
Behavioral Intention to Adopt 0.445
Compatibility 0.227
Effort Expectancy 0.216
Behavioral Intention to
Recommend 0.118
Performance Expectancy 0.355
Berdasarkan tabel 5.31, terdapat variabel performance expectancy, social
influence, hedonic motivation, price value, innovativeness, perceived
technology security, dan intention to recommend yang tidak memiliki angka
koefisien karena variabel-variabel ini tidak dipengaruhi oleh variabel lain.
Berikut penjelasan dari hasil R-squared coeddicientis:
1. Nilai R-square variabel behavioral intention to adopt pada model
penelitian ini sebesar 0.445. Hal ini berarti bahwa perubahan tingkat variasi
variabel performance expectancy, effort expectancy, social influence,
facilitating conditions, hedonic motivation, price value, innovativeness,
compatibility, dan perceived technology security mempengaruhi behavioral
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
73
intention to adopt sejumlah 44,5%, sedangkan 55,5% sisanya dipengaruhi
oleh variabel lain diluar model yang diajukan.
2. Nilai R-square variabel compatibility pada model penelitian ini sebesar
0.227. Hal ini berarti bahwa perubahan tingkat variasi variabel
innovativeness mempengaruhi compatibility sejumlah 22,7%, sedangkan
77,3% sisanya dipengaruhi oleh variabel lain diluar model yang diajukan.
3. Nilai R-square variabel effort expectancy pada model penelitian ini sebesar
0.216. Hal ini berarti bahwa perubahan tingkat variasi variabel
innovativeness dan compatibility mempengaruhi effort expectancy sejumlah
21,6%, sedangkan 78,4% sisanya dipengaruhi oleh variabel lain diluar
model yang diajukan.
4. Nilai R-square variabel behavioral intention to recommend pada model
penelitian ini sebesar 0.118. Hal ini berarti bahwa perubahan tingkat variasi
variabel behavioral intention to adopt mempengaruhi behavioral intention
to recommend sejumlah 11,8%, sedangkan 88,2% sisanya dipengaruhi oleh
variabel lain diluar model yang diajukan.
5. Nilai R-square variabel performance expectancy pada model penelitian ini
sebesar 0.355. Hal ini berarti bahwa perubahan tingkat variasi variabel
effort expectancy, innovativeness, and compatibility mempengaruhi
performance expectancy sejumlah 35,5%, sedangkan 6,45%sisanya
dipengaruhi oleh variabel lain diluar model yang diajukan.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
74
D. Pengujian Hipotesis (Bootstrapping)
Untuk melihat apakah hipotesis tersebut diterima atau ditolak, maka
penelitian ini menggunakan nilai koefisien path. Menurut Jogiyanto (2011),
ukuran signifikansi keterdukungan hipotesis dapat digunakan perbandinga
nilai t-table dan t-statistic. Penelitian ini menggunakan signifikan level 5%
(one-tailed) dengan tingkat keyakinan benar sebesar 95% sehingga t-statistic
adalah >1,64 (Jogiyanto, 2011). Apabila nilai t-statistik > t-tabel maka hasilnya
signifikan (Ghozali, 2014).
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
75
Tabel 28. Hasil Path Coeffisiens
Original
Sample
(O)
Sample Mean
(M)
Standard
Devisiation
(STDEV)
T-Statistics
(|O/STDEV|)
P-Values Hasil
Innovativeness -> Compatibility 0.477 0.480 0.069 6.907 0.000 Terdukung
Behavioral Intention to Adopt ->
Behavioral Intention to Recommend 0.344 0.341 0.066 5.182 0.000 Terdukung
Compatibility -> Behavioral Intention
to Adopt 0.398 0.395 0.098 4.043 0.000 Terdukung
Compatibility -> Effort Expectancy 0.360 0.363 0.093 3.885 0.000 Terdukung
Compatibility -> Performance
Expectancy 0.254 0.258 0.088 2.888 0.002 Terdukung
Effort Expectancy -> Performance
Expectancy 0.345 0.346 0.128 2.707 0.004 Terdukung
Innovativeness -> Effort Expectancy 0.168 0.169 0.081 2.082 0.019 Terdukung
Innovativeness -> Behavioral
Intention to Adopt 0.186 0.180 0.100 1.867 0.031 Terdukung
Perceived Technology Security ->
Behavioral Intention to Adopt 0.176 0.179 0.102 1.722 0.043 Terdukung
Innovativeness -> Performance
Expectancy 0.151 0.157 0.089 1.697 0.045 Terdukung
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
76
Tabel 28. Hasil Path Coeffisiens (Lanjutan)
Original
Sample
(O)
Sample Mean
(M)
Standard
Devisiation
(STDEV)
T-Statistics
(|O/STDEV|)
P-Values Hasil
Effort Expectancy -> Behavioral
Intention to Adopt 0.100 0.092 0.078 1.284 0.100
Tidak
Terdukung
Social Influence -> Behavioral
Intention to Adopt 0.098 0.102 0.093 1.055 0.146
Tidak
Terdukung
Facilitating Conditions -> Behavioral
Intention to Adopt -.0.064 -0.044 0.083 0.771 0.220
Tidak
Terdukung
Price Value -> Behavioral Intention to
Adopt -0.069 -0.080 0.127 0.545 0.293
Tidak
Terdukung
Performance Expectancy ->
Behavioral Intention to Adopt -0.023 -.0.024 0.091 0.254 0.400
Tidak
Terdukung
Hedonic Motivation -> Behavioral
Intention to Adopt 0.013 0.026 0.118 0.110 0.456
Tidak
Terdukung
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
77
Setelah dilakukan proses pengujian hipotesis dengan PLS, dihasilkan
total effect seperti tabel 28 di atas. Berdasarkan hasil uji hipotesis yang
dilakukan, terdapat beberapa hipotesis yang terdukung dan tidak terdukung.
Berikut penjabaran hasil analisis hipotesis:
H1: Ekspektasi kinerja memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
Hasil path coefficients menunjukkan ekspektasi kinerja terhadap minat
pengguna OVO dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 0,254 yang berarti
hipotesis 1 tidak terdukung karena nilai t-statistik lebih kecil dari nilai t-
tabel 1,64 dan nilai P lebih besar dari alpha (0,05). Artinya, ekspektasi
kinerja (performance expectancy) tidak memiliki pengaruh positif terhadap
niat perilaku pengguna (behavioral intention to adopt) OVO.
H2a: Ekspektasi usaha memiliki pengaruh positif terhadap ekspektasi
kinerja
Hasil path coefficients menunjukkan ekspektasi usaha terhadap
ekspektasi kinerja dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 2,707 yang
berarti hipotesis 2a terdukung karena nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-
tabel 1,64 dan nilai P lebih besar dari alpha (0,05). Artinya, ekspektas usaha
(effort expectancy) memiliki pengaruh positif terhadap ekspektasi kinerja
(performance expectancy).
H2b: Ekspektasi usaha memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
78
Hasil path coefficients menunjukkan ekspektasi usaha terhadap niat perilaku
pengguna dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 1,284 yang berarti
hipotesis 2b tidak terdukung karena nilai t-statistik lebih kecil dari nilai t-
tabel 1,64 dan nilai P lebih besar dari alpha (0,05). Artinya, ekspektasi
usaha (effort expectancy) tidak memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna (behavioral intention to adopt) OVO.
H3: Pengaruh sosial memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku
pengguna OVO.
Hasil path coefficients menunjukkan pengaruh sosial terhadap niat
perilaku pengguna OVO dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 1,055
yang berarti hipotesis 3 tidak terdukung karena memiliki nilai t-statistik
lebih kecil dari nilai t-tabel 1,64 dan nilai P lebih besar dari alpha (0,05).
Artinya, pengaruh sosial (social influence) tidak memiliki pengaruh positif
terhadap niat perilaku pengguna (behavioral intention to adopt) OVO.
H4: Kondisi pendukung memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
Hasil path coefficients menunjukkan kondisi pendukung terhadap niat
perilaku pengguna OVO dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 0,771
yang berarti hipotesis 4 tidak terdukung karena memiliki nilai t-statistik
lebih kecil dari nilai t-tabel 1,64 dan nilai P lebih besar dari alpha (0,05).
Artinya, kondisi pendukung (facilitating conditions) tidak memiliki
pengaruh positif terhadap niat perilaku penggunaan (behavioral intention to
adopt) OVO.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
79
H5: Motivasi hedonis memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku
pengguna OVO.
Hasil path coefficients menunjukkan motivasi hedonis terhadap niat
perilaku pengguna OVO dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 0,110
yang berarti hipotesis 5 tidak terdukung karena memiliki nilai t-statistik
lebih kecil dari nilai t-tabel 1,64 dan nilai P lebih besar dari alpha (0,05).
Artinya, motivasi hedonis (hedonic motivation) tidak memiliki pengaruh
positif terhadap niat perilaku penggunaan (behavioral intention to adopt)
OVO.
H6: Nilai harga memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku
pengguna OVO.
Hasil path coefficients menunjukkan nilai harga terhadap niat perilaku
pengguna OVO dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 0,545 yang berarti
hipotesis 6 tidak terdukung karena memiliki nilai t-statistik lebih kecil dari
nilai t-tabel 1,64 dan nilai P lebih besar dari alpha (0,05). Artinya, nilai
harga (prive value) tidak memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku
pengguna (behavioral intention to adopt) OVO.
H7a: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
kompatibilitas yang lebih tinggi.
Hasil path coefficients menunjukkan tingkat inovasi terhadap
kompatibilitas dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 6,907 yang berarti
hipotesis 7a terdukung karena nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-tabel
1,64 dan nilai P lebih besar dari alpha (0,05). Artinya, tingkat inovasi
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
80
(innovativeness) yang lebih tinggi menghasilkan kompatibilitas
(compatibility) yang lebih tinggi.
H7b: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi kinerja yang lebih tinggi.
Hasil path coefficients menunjukkan tingkat inovasi terhadap ekspektasi
kinerja dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 1,697 yang berarti hipotesis
7b terdukung karena nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-tabel 1,64 dan
nilai P lebih besar dari alpha (0,05). Artinya, tingkat inovasi yang lebih
tinggi memiliki ekspektasi kinerja (performance expectancy) yang lebih
tinggi.
H7c: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi usaha yang lebih tinggi.
Hasil path coefficients menunjukkan tingkat inovasi terhadap ekspektasi
usaha dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 2,082 yang berarti hipotesis
7c terdukung karena nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-tabel 1,64 dan
nilai P lebih besar dari alpha (0,05). Artinya, tingkat inovasi yang lebih
tinggi memiliki ekspektasi usaha (effort expectancy) yang lebih tinggi.
H7d: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki niat
perilaku pengguna OVO yang lebih tinggi.
Hasil path coefficients menunjukkan tingkat inovasi terhadap niat
perilaku pengguna dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 1,867 yang
berarti hipotesis 7d terdukung karena memiliki nilai t-statistik lebih besar
dari nilai t-tabel 1,64 dan nilai P lebih kecil dari alpha (0,05). Artinya,
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
81
tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki niat perilaku pengguna
(behavioral intention to adopt) OVO.
H8a: Pengguna dengan tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi
memiliki ekspektasi kinerja yang lebih tinggi.
Hasil path coefficients menunjukkan tingkat kompatibilitas terhadap
ekspektasi kinerja dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 2,888 yang
berarti hipotesis 8a terdukung karena memiliki nilai t-statistik lebih besar
dari nilai t-tabel 1,64 dan nilai P lebih kecil dari alpha (0,05). Artinya,
tingkat kompatibilitas (compatibility) yang lebih tinggi memiliki ekspektasi
kinerja (performance expectancy) yang lebih tinggi.
H8b: Pengguna dengan tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi
memiliki ekspektasi usaha yang lebih tinggi.
Pada hasil path coefficients menunjukkan tingkat kompatibilitas
terhadap ekspektasi usaha dengan memiliki nilai t-statistik sebesar 3,885
yang berarti hipotesis 8b terdukung karena memiliki nilai t-statistik lebih
besar dari nilai t-tabel 1,64 dan nilai P lebih kecil dari alpha (0,05). Artinya,
tingkat kompatibilitas (compatibility) yang lebih tinggi memiliki ekspektasi
usaha (effort expectancy) yang lebih tinggi.
H8c: Pengguna dengan tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi
memiliki niat perilaku pengguna OVO yang lebih tinggi.
Hasil path coefficients menunjukkan tingkat kompatibilitas terhadap niat
perilaku pengguna OVO sebesar 4,043 yang berarti hipotesis kedelapan
terdukung karena memiliki nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-tabel 1,64
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
82
dan nilai P lebih kecil dari alpha (0,05). Artinya, tingkat kompatibilitas
(compatibility) yang lebih tinggi memiliki niat perilaku penggunaan
(behavioral intention to adopt) OVO yang lebih tinggi.
H9: Persepsi kemanan teknologi memiliki pengaruh positif terhadap
niat perilaku pengguna OVO.
Hasil path coefficients menunjukkan persepsi keamanan teknologi
terhadap niat perilaku pengguna OVO sebesar 1,722 yang berarti hipotesis
kesembilan terdukung karena memiliki nilai t-statistik lebih besar dari nilai
t-tabel 1,64 dan nilai P lebih kecil dari alpha (0,05). Artinya, persepsi
keamanan teknologi (perceived technology security) memiliki pengaruh
positif terhadap niat perilaku penggunaan (behavioral intention to adopt)
OVO.
H10: Niat perilaku pengguna OVO secara positif mempengaruhi niat
perilaku untuk merekomendasikan OVO kepada orang lain.
Hasil path coefficients menunjukkan niat perilaku pengguna OVO
terhadap niat perilaku untuk merekomendasikan OVO kepada orang lain
sebesar 5,182 yang berarti hipotesis kesepuluh terdukung karena memiliki
nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-tabel 1,64 dan nilai P lebih kecil dari
alpha (0,05). Artinya, niat perilaku penggunaan (behavioral intention to
adopt) memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku untuk
merekomendasikan (behavioral intention to recommend) OVO kepada
orang lain.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
83
E. Pembahasan Hasil Uji Hipotesis
1. HI: Ekspektasi kinerja memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H1 tidak
terdukung yang berarti ekspektasi kinerja tidak memiliki pengaruh positif
terhadap niat perilaku pengguna OVO. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Auliya (2018) dan Diana (2018).
Hasil penelitian Diana (2018) menyatakan bahwa invidu menggunakan
teknologi untuk pemenuhan kebutuhan pribadi tanpa melihat peningkatan
kinerja dalam menyelesaikan pekerjaan. Hal ini menunjukan bahwa
pengguna belum merasakan manfaat OVO dalam menyelesaikan transaksi
non-tunai dan belum bisa memanfaatkannya secara optimal karena masih
terbiasa menggunakan uang tunai. Sebuah teknologi akan dirasakan
bermanfaat jika teknologi tersebut memberikan manfaat yang signifikan
terhadap pengguna (Rema dan Setyohadi, 2016 dalam Auliya, 2018).
Dengan kata lain ekspektasi kinerja tidak memiliki pengaruh positif
terhadap niat perilaku pengguna OVO.
2. H2a :Ekspektasi usaha memiliki pengaruh positif terhadap ekspektasi
kinerja.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H2a
terdukung yang berarti ekspektasi usaha memiliki pengaruh positif
terhadap ekspektasi kinerja. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian
terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016) menyatakan bahwa
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
84
upaya yang lebih rendah menggunakan mobile payment dapat
menghasilkan harapan yang lebih tinggi untuk mendapatkan keuntungan
dalam melakukan transaksi pembayaran. Hal ini menunjukkan bahwa
upaya yang lebih rendah saat menggunakan aplikasi OVO akan
meningkatkan harapan penggunanya untuk melihat manfaat dari aplikasi
tersebut. Perusahaan layanan OVO berusaha membuat nyaman
penggunanya dengan merancang aplikasi OVO dengan fitur-fitur yang
mudah digunakan sehingga membuat ekspektasi tinggi pengguna terhadap
kinerja aplikasi tersebut.
3. H2b: Ekspektasi usaha memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H2b tidak
terdukung yang berarti ekspektasi usaha tidak memiliki pengaruh positif
terhadap niat perilaku pengguna OVO. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016) dan Diana
(2018) menyatakan bahwa ekspektasi usaha tidak memiliki pengaruh
terhadap niat perilaku. Penelitian Dian (2018) menyatakan bahwa sistem
sudah dirancang secara mudah sehingga faktor kemudahan bukan menjadi
masalah yang dihadapi pengguna. Hal ini menunjukan bahwa aplikasi
OVO dirancang mudah demi kenyamanan pengguna sejak awal sehingga
faktor kemudahan bukan menjadi masalah yang dihadapi pengguna.
Penggunaan aplikasi OVO tidak memerlukan upaya yang lebih tinggi
sehingga tidak mempengaruhi niat perilaku pengguna.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
85
4. H3: Pengaruh sosial memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku
pengguna OVO.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H3 tidak
terdukung yang berarti pengaruh sosial tidak memiliki pengaruh positif
terhadap niat perilaku pengguna OVO. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Pertiwi dan Ariyanto (2017)
menjelaskan bahwa tidak perlu pengaruh dari orang lain dan lingkungan
sekitar yang menyarankan untuk menggunakan mobile banking, karena
para nasabah tetap berminat untuk menggunakannya dengan melihat
kinerja dari aplikasi tersebut. Hal ini menunjukan bahwa menggunakan
OVO dilakukan atas minat pengguna dengan melihat kinerja dari aplikasi
tersebut. Minat pengguna membuat rasa ingin tahu dan keinginan yang
lebih besar sehingga tidak perlu pengaruh dari orang terdekat untuk
mencoba aplikasi OVO sebagai alat transaksi non-tunai.
5. H4: Kondisi pendukung memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H4 tidak
terdukung yang berarti kondisi pendukung tidak memiliki pengaruh positif
terhadap niat perilaku pengguna OVO. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Auliya (2018), Oliveira et al.,
(2016), dan Pertiwi dan Ariyanto (2017) yang menyatakan bahwa kondisi
pendukung tidak memiliki pengaruh positif terhadap perilaku penggunaan
mobile payment. Hasil penelitian Auliya (2018) menyatakan bahwa adanya
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
86
kepercayaan individu dengan adanya perangkat teknis akan mendukung
penggunaan suatu sistem, tetapi tanpa memiliki pengetahuan yang baik
mengenai penggunaannya maka tidak akan berjalan secara optimal. Hal ini
menunjukan bahwa adanya kepercayaan pengguna dengan dukungan
layanan serta kompatibilitas sistem yang tersedia (seperti: smartphone dan
OVO booth) untuk pengguna OVO dapat digunakan secara optimal
apabila pengguna memiliki pengetahuan yang baik. Ketersediaan OVO
booth tidak dimanfaatkan secara optimal karena pengguna memiliki rasa
enggan untuk bertanya. Hal ini menunjukan bahwa pengguna dengan
mandiri mengatasi permasalahan tersebut sehingga tidak mempengaruhi
niat perilaku pengguna OVO.
6. H5: Motivasi hedonis memiliki pengaruh positif terhadap niat
perilaku pengguna OVO.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H5 tidak
terdukung yang berarti motivasi hedonis tidak memiliki pengaruh positif
terhadap niat perilaku pengguna OVO. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016), Pertiwi
dan Ariyanto (2017) yang menyatakan bahwa motivasi hedonis yang
dirasakan oleh pengguna tidak mempengaruhi niat perilaku untuk
menggunakan mobile payment. Tanpa kesenangan yang didapat, pengguna
tetap menggunakan karena dirasa sangat bermanfaat (Ariyanto, 2017). Hal
ini menunjukan bahwa kesenangan atau rasa bahagia ketika menggunakan
aplikasi OVO tidak dapat dirasakan oleh pengguna. Walaupun pengguna
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
87
OVO tidak menciptakan kebahagiaan dan kesenanangan, pengguna merasa
nyaman dengan aplikasi OVO. Hal tersebut didukung oleh hasil penelitian
ini yang menunjukan bahwa pengguna OVO kompatibel dengan gaya
hidup sehingga motivasi hedonis tidak mempengaruhi niat perilaku
pengguna OVO.
7. H6: Nilai harga memiliki pengaruh positif terhadap niat perilaku
pengguna OVO.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H6 tidak
terdukung yang berarti nilai harga tidak memiliki pengaruh positif
terhadap niat perilaku pengguna OVO. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Pertiwi dan Ariyanto (2017) dan
Oliveira et al., (2016) yang menyatakan bahwa nilai harga tidak
mempengaruhi niat pengguna mobile payment. Oliverira et al., (2016)
menyatakan bahwa konstruksi baru pada UTAUT2 motivasi hedonis dan
nilai harga tidak ditemukan relevan dengan konteks adopsi mobile
payment. Pada indikator pernyataan pertama bahwa OVO cukup murah
menjadi indikator yang terendah, hal ini mungkin dirasakan sebagian
pengguna bahwa harga yang tertera diaplikasi lebih mahal dibandingkan
ketika membeli secara langsung. Nilai harga merupakan persepsi
kesenjangan antara manfaat pengguaan suatu teknologi dengan biaya yang
dikeluarkan untuk menggunakannya (Dodds et al., 1991 dalam jurnal
Pertiwi dan Ariyanto, 2017). Hal ini berarti walaupun harga berbeda ketika
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
88
pengguna membeli secara langsung maupun melewati aplikasi tetap tidak
mempengaruhi niat perilaku pengguna OVO.
8. H7a: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
kompatibilitas yang lebih tinggi.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H7a
terdukung yang berarti tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
kompatibilitas yang lebih tinggi. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016) yang
menyatakan bahwa pengguna menganggap mobile payment lebih dari
kompatibel jika mereka melihat manfaat dalam menggunakan mobile
payment untuk melakukan kegiatan tertentu. Hal ini menunjukan bahwa
OVO sebagai aplikasi teknologi finansial dituntut untuk meningkatkan
inovasi terhadap fitur-fitur yang disesuaikan (kompatibel) dengan melihat
gaya hidup dan kebutuhan penggunanya sehingga memberikan manfaat
yang tinggi.
9. H7b: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi kinerja yang lebih tinggi.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H7b
terdukung yang berarti tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi kinerja yang lebih tinggi. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016). Ekspektasi
kinerja memberikan arah terhadap perilaku kerja suatu teknologi, jika
pengguna memiliki keyakinan positif dan memberikan dampak terhadap
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
89
suatu penilian kinerja yang baik, maka inovatif akan menjadi suatu pilihan
bagi pengguna (School, 2002 dalam Soebardi 2012). Hal ini menunjukan
bahwa inovasi aplikasi OVO yang lebih tinggi dengan memperbaruhi fitur
lama dan menciptakan fitur baru seperti berkerjasama dengan perusahaan
asuransi di masa pandemi ini, menjadi suatu pilihan pengguna memiliki
pengaruh terhadap kinerja. Inovasi akan memberikan dampak penilaian
terhadap manfaat yang diberikan oleh aplikasi tersebut. Hasil penelitian ini
sesuai dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al.,
(2016).
10. H7c: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi usaha yang lebih tinggi.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H7c
terdukung yang berarti tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi usaha yang lebih tinggi. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016).
Kemudahan tersebut akan menimbulkan kepercayaan seseorang bahwa
teknologi yang digunakan memiliki manfaat sehingga pengguna akan
merasa nyaman apabila menggunakannya dalam bekerja (Hamzah, 2009
dalam Auliya, 2018). Hal ini menunjukan bahwa inovasi yang lebih tinggi
membutuhkan upaya yang lebih tinggi karena adanya pembaruan sistem
yang membutuhkan penyesuaian diri bagi penggunanya. Tingkat inovasi
yang terus berkembang membuat perusahaan layanan OVO harus
memikirkan tingkat kemudahan aplikasi tersebut.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
90
11. H7d: Pengguna dengan tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki niat
perilaku pengguna OVO yang lebih tinggi.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H7d
terdukung yang berarti tingkat inovasi yang lebih tinggi memiliki niat
perilaku pengguna OVO yang lebih tinggi. Hasil penelitian ini sesuai
dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016)
menyatakan bahwa semakin inovatif menawarkan kualitas dan keuntungan
yang ditawarkan mendorong individu untuk menggunakan teknologi baru
seperti mobile payment. Hal ini menunjukan bahwa inovasi yang lebih
tinggi memberikan pengaruh terhadap niat perilaku pengguna OVO yang
semakin tinggi. Adanya persaingan dengan mobile payment lain, kualitas
dan keuntungan yang diberikan oleh OVO dengan pengembangan inovasi
akan mendorong niat perilaku penggunanya.
12. H8a: Pengguna dengan tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi
memiliki ekspektasi kinerja yang lebih tinggi.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H8a
terdukung yang berarti tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi kinerja yang lebih tinggi. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016)
menyatakan kompatibilitas telah menemukan pengaruh langsung pada
ekspektasi kinerja. Pelanggan menganggap mobile payment lebih dari
kompatibel jika mereka melihat manfaat dalam menggunakan mobile
payment untuk melakukan kegiatan tertentu Oliveira et al., (2016). Hal ini
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
91
menunjukan bahwa sistem yang dirancarang oleh perusahaan harus
kompatibel dengan gaya hidup penggunanya. Sistem yang kompatibel
akan memberikan manfaat yang lebih besar karena sesuai dengan
kebutuhan terutama dalam meningkatkan kinerja penggunanya.
13. H8b: Pengguna dengan kompatibilitas yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi usaha yang lebih tinggi.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H8b
terdukung yang berarti tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi memiliki
ekspektasi usaha yang lebih tinggi. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016)
menyatakan sistem yang kompatibel memberikan upaya yang lebih rendah
dalam pemakaian mobile payment. Hal ini menunjukan bahwa
kompatibilitas aplikasi OVO dengan gaya hidup penggunanya akan
memberikan kemudahan dalam menggunakan aplikasi tersebut. Pengguna
tidak membutuhkan upaya yang lebih besar dalam menjalankan dan
menggunakan fitur-fitur OVO karena perusahaan layanan OVO telah
membuat aplikasi yang sudah disesuaikan dengan kemampuan adopsi
penggunanya.
14. H8c: Pengguna dengan kompatibilitas yang lebih tinggi memiliki niat
perilaku pengguna OVO yang lebih tinggi.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H8c
terdukung yang berarti tingkat kompatibilitas yang lebih tinggi memiliki
niat perilaku pengguna OVO yang lebih tinggi. Hasil penelitian ini sesuai
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
92
dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016)
menyatakan bahwa niat perilaku untuk menggunakan teknologi seperti
mobile payment lebih tinggi ketika sesuai dengan gaya hidup pelanggan.
Menurut Mndzeble (2013) ketika seseorang merasa bahwa teknologi yang
ingin diadopsi kompatibel maka seseorang akan mengadopsi teknologi
tersebut (dalam Wulandari, 2017). Hal ini menunjukan bahwa untuk
mengadopsi OVO, pengguna akan melihat kebutuhan dengan gaya hidup
memiliki kompatibilitas sehingga mempengaruhi niat perilaku pengguna
yang lebih tinggi.
15. H9: Persepsi kemanan teknologi memiliki pengaruh positif terhadap
niat perilaku pengguna OVO.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H9
terdukung yang berarti persepsi keamanan teknologi memiliki pengaruh
positif terhadap niat perilaku pengguna OVO. Hasil penelitian ini sesuai
dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Oliveira et al., (2016)
menyatakan bahwa teknologi melibatkan data pribadi yang sensitif dan
kemampuan keamanan dalam mengamankan transaksi merupakan
penentu langsung dari niat pengguna untuk mengadopsi teknologi. Merasa
aman dalam melakukan transaksi keuangan dengan ponsel penting untuk
meminimalkan kekhawatiran terkait pengguna mobile payment (Salisbury
et al., 2001). Hal ini menunjukan bahwa adanya pembaruan kode
keamanan maupun pembaruan keanggotaan OVO digunakan untuk
meningkatkan keamanan akun membuat persepsi masyarakat ragu untuk
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
93
mengirimkan informasi data pribadi atau tidak. Masalah keamanan dan
privasi dapat dipicu karena tidak memiliki cukup pengalaman, layanan
non-tunai dianggap lebih beresiko peretasan, dan pengguna memilki
kekhawatiran tentang data privasi dan transaksi itu sendiri. Kemananan
OVO akan data pribadi dan transaksi mampu memunculkan sikap positif
individu sehingga dapat mempengaruhi niat perilaku pengguna.
16. H10: Niat perilaku pengguna OVO secara positif mempengaruhi niat
perilaku untuk merekomendasikan OVO kepada orang lain.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, pada H10
terdukung yang berarti niat perilaku pengguna OVO secara positif
mempengaruhi niat perilaku untuk merekomendasikan OVO kepada orang
lain. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian terdahulu yang dilakukan
oleh Oliveira et al., (2016) menyatakan bahwa kecendrungan pengguna
untuk merekomendasikan teknologi mobile payment di jejaring sosial
maupun terhadap orang terdekat secara langsung dapat digunakan untuk
peningkatan kualitas layanan dan menudukung studi adopsi teknologi baru
di masa depan. Hal ini menunjukan bahwa niat perilaku pengguna OVO
yang sudah mencapai tahap merekomendasikan berarti sudah merasakan
puas terhadap layanan yang digunakan sehingga mengajak orang lain
untuk mencoba menggunakan OVO sebagai alat transaksi non-tunai. Oleh
karena itu, niat perilaku penggunaan mampu memunculkan sikap positif
individu sehingga dapat mempengaruhi niat perilaku untuk
merekomendasikan OVO kepada orang lain.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
94
BAB VI
PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dilakukan dalam
penelitian ini, faktor-faktor yang mempengaruhi niat perilaku pengguna dan
niat untuk merekomendasikan aplikasi OVO secara signifikan adalah inovasi,
kompatibilitas, dan persepsi keamanan teknologi. Dalam perkembangan
teknologi, aplikasi OVO berusaha untuk meningkatkan inovasi dengan melihat
kompatibilitas gaya hidup penggunanya. Selain itu, keamanan aplikasi OVO
sebagai alat pembayaran non-tunai sangat penting untuk menjaga kepercayaan
dan melindungi privasi penggunanya.
Variabel lain seperti ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, pengaruh sosial,
kondisi pendukung, motivasi hedonis, dan nilai harga tidak memiliki pengaruh
positif terhadap niat perilaku pengguna. Sementara ekspektasi usaha memiliki
pengaruh positif terhadap ekspektasi kinerja tetapi tidak memiliki pengaruh
postif terhadap niat perilaku pengguna OVO. Dari berbagai pernyataan
responden, dapat disimpulkan bahwa kemudahaan dalam penggunaan aplikasi
OVO dapat memberikan hasil kinerja yang tinggi. Niat perilaku pengguna pada
aplikasi OVO yang telah mencapai tahap merekomendasikan berarti sudah
merasakan puas terhadap layanan yang digunakan, sehingga mengajak orang
lain untuk mencoba menggunakan OVO sebagai alat transaksi non-tunai.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
95
B. Keterbatasan Penelitian
Keterbatasan penelitian ini berkaitan dengan jumlah populasi yang tidak
diketahui karena tidak memiliki data pengguna aplikasi OVO di setiap daerah.
Selain itu, jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini sangat kecil
sehingga untuk sampel penelitian selanjutnya yang lebih besar maka dapat
merubah hasil penelitian.
C. Saran
Saran yang dapat peneliti berikan untuk dijadikan pertimbangan kedepannya,
yaitu:
1. Bagi Perusahaan
Bagi PT Visionet Internasional hendaknya mempertimbangkan dan
meningkatkan faktor ekspektasi kinerja (perfomance expectancy),
ekspektasi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence),
kondisi pendukung (faciliating conditions), motivasi hedonis (hedonic
motivation), nilai harga (price value), kompatibilitas (compatibility),
inovasi (innovativeness) dan persepsi kemanan teknologi (perceived
technology security), seperti yang telah dijelaskan dalam penelitian ini
untuk melihat faktor-faktor yang dapat mempengaruhi niat perilaku
pengguna dan niat untuk merekomendasikan aplikasi OVO. Selanjutnya
bagi perusahaan diharapkan untuk selalu meningkatkan kinerja
pengguna seperti penyelesaian pekerjaan yang lebih cepat dan produktif.
Kemudahan dalam penggunaan aplikasi OVO sangat dibutuhkan
terutama terhadap fitur iuran lingkungan, pembayaran BPJS, OVO
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
96
Paylater dan fitur-fitur lainnya masih terasa asing di telinga pengguna
OVO. Pengaruh sosial perlu ditingkatkan melalui pendekatan konsumen
di berbagai rentan usia, seperti dengan melakukan sosialisasi terkait
fitur-fitur OVO sehingga pengguna lebih maksimal dalam
menggunakannya. Semakin berkembangnya inovasi diharapkan OVO
dapat meningkatkan keamanan dalam menjaga data pribadi maupun
saldo untuk menjaga kepercayaan para penggunanya.
2. Bagi penelitian selanjutnya
Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambahkan
literatur dan metode pengambilan data lainnya agar memperoleh hasil
yang lebih objektif. Selain itu, penelitian selanjutnya dapat
menambahkan sampel yang lebih besar karena dapat mempengaruhi
hasil penelitian yang baru.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
97
DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, W., dan Jogiyanto. 2015. Partial Least Suares (PLS)-Alternatif
Strucutural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis. Yogyakarta:
Andi Offset.
Andriyanto, D., Baridwan, Z., dan Subekti, I. 2019. “Determinan Penggunaan
Sistem Akuntansi Pemerintah Desa: Analisis Keperilakuan Menggunakan
UTAUT”. Journal Ekonomi dan Bisnis, 313-344.
Auliya, Nia. 2018. “Penerapan Model Unified Theory of Acceptance and Use of
Technology 2 terhadap Minat dan Perilaku Penggunaan E-Ticket di
Yogyakarta”. Program Studi Akuntansi, Universitas Islam Indonesia,
Yogyakarta.
Al-Jabri, M., I. dan Sohail, M., S. 2012. Mobile Banking Adoption: Application
of Diffusion of Innovation Theory. Journal of Electronic Commerce
Research, VOL 13, NO 4, pp. 379-391.
Bank Indonesia “Sistem pembayaran di Indonesia”.
https://www.bi.go.id/id/sistem-pembayaran/di-
indonesia/Contents/Default.aspx (Diakses 28 September 2019).
Bank Indonesia “Sistem Pembayaran Informasi Perizinan Uang Elektronik”.
https://www.bi.go.id/id/sistem-pembayaran/informasi-perizinan/uang-
elektronik/penyelenggara-berizin/Pages/default.aspx (Diakses 28 September
2019).
Bank Indonesia “Informasi Perizinan Penyelenggara dan Pendukung Jasa Sistem
Pembayaran”.https://www.bi.go.id/id/ruang-media/siaran-
pers/Pages/SP_216219.aspx (Diakses 28 September 2019).
Bank Indonesia “Peraturan Sistem Pembayaran”.
https://www.bi.go.id/id/peraturan/sistem-pembayaran/Documents/PBI-
200618.pdf (Diakses 02 Desember 2019).
Belanger, F., dan Carter, L. 2008. “Trust and Risk in e-govermment Adoption”.
Journal of Strategic Information Systems, 17(2), 141-164.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
98
CNN Indonesia. 2019. 6 Tren Pengguna Ponsel Indonesia di 2019.
https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20190301072252-185-373652/6-
tren-pengguna-ponsel-indonesia-di-2019 (Diakses 02 Desember 2019).
CNN Indonesia/ 2020. Isi Ulang OVO Tak Lagi Gratis Mulai 2 Maret 2020.
https://m.cnnindonesia.com/ekonomi/20200121175246-78-467426/isi-
ulang-ovo-tak-lagi-gratis-mulai-2-maret-2020 (Diakses 08 Juli 2020).
CNN Indonesia. 2019. OVO Jadi Unicorn Kelima, Rudiantara Sebut Sesuai
Target 2019. https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20191004103117-
185-436669/ovo-jadi-unicorn-kelima-rudiantara-sebut-sesuai-target-2019
(Diakses 04 Juli 2020).
CNN Indonesia. 2019. Transaksi Keuangan Jadi Target Peretas Sepanjang 2019.
https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20190207195841-185-
367315/transaksi-keuangan-jadi-target-peretas-sepanjang-2019 (Diakses 02
Desember 2019).
Chang, T. 2004. “A Secure operational Model for Mobile Payments”. The
Scientific World Journal, 2014, 14.
Cheng, T. C. E., Lam, D. Y. C., dan Yeung, C. L. 2006. “Adoption of Internet
Bangking: An Empirical Study in Hong Kong”. Decision Support Systems,
42, 1558-1572.
Chin, W. W. 1998. “Issues and Opinion on Structural Equation Modeling”. MIS
Quarterly, 22(1), 1.
Davis, F. D. 1989. “Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User
Acceptance of Information Technology”. Information Technology
Introduction, 13(3), 319-340.
Dewan S.G., dan Chen, 2005. “Mobile Payment Adoption in the USA: A Cross
Industry, Cross-Platfrom Solution”. Journal of Information Privacy and
Security 1 (2) 4-28.
Diana, Nur. 2018. “Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Minat
Penggunaan Electronic Money di Indonesia”. Program Studi Akuntansi,
Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
99
George, J. 2002. “Influnces on The Intent to Make Internet Purchases”. Internet
Research, 12(2), 165-180.
Ghozali, I. (2014). Partial Least Squares Konsep, Teknik, dan Aplikasi
Menggunakan Program SmartPLS 3.0.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., dan Mena, J. A. (2012). “An Assessment
of The Use of Partial Least Squaers Structural Equation Modeling in
Marketing Research”. Journal of The Accademy of Marketing Science,
40(3), 414-433.
Hoffman, D. L., Novak, T. P., dan Peralta, M. 1999. “Building Consumer trust
online”. Communications of the ACM, 42(2), 80-85.
Hussein, Annanda Sabil. 2015. Penelitian Bisnis dan Manajemen Menggunakan
Partial Least Squares (PLS) dengan SmartPLS 3.0. Universitas Barawijaya.
Donner, J., and C. A. Tellez. 2008. “Mobile Banking and Economic
Development: linking adoption, impact, and use,” Asian J. Commun, vol.
18, no. 4, pp. 318-332.
Jogiyanto, H.M., 2011. Konsep dan Aplikasi Structural Equation Modeling(SEM)
Berbasis Varian dalam Penelitian Bisnis. Yogyakarta: Unit Penerbit dan
Percetakan STIM YKPN.
Kim, Changsu,. et, al. 2010. “An Empirical Examination of Factors Influencing
the Intention to Use Mobile Payment”. Computer in Human Behavior, 26,
310-322.
Kompas. 2019. Transaksi Uang Digital Melonjak, Pendapatan Non-Bunga Bank
Tergerus. https://money.kompas.com/read/2019/11/21/110300226/transaksi-
uang-digital-melonjak-pendapatan-non-bunga-bank-tergerus?page=all
(Diakses 04 Juli 2020).
Kompas. 2020. “Gopay, OVO, Dana, LinkAja, Mana yang Paling Banyak
Digunakan Konsumen?”.
https://money.kompas.com/read/2020/02/12/142602626/gopay-ovo-dana-
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
100
linkaja-mana-yang-paling-banyak-digunakan-konsumen (Diakses 04 Juli
2020).
Kuo, Y. F., and Yen, S. N. 2009. “Towards An Understanding of The Behavioral
Intention to use 3G Mobile Value Added Services”. Computers in Human
Behavior, Vol. 25 No. 1, pp. 103-110.
Loudon, K. C., dan Loudon, J. P. 2007. Management Information System, 10th ed.
New Jersey: Person Education, Inc.
Mallat, N. 2007. “Exploring Consumer Adoption Of Mobile Payments – A
Qualitative Study”. Journal of Strategic Information Ssystems, 16, 413-432.
Miltgen, C. L., Popvic, A. and Oliveira, T. 2013. “Determinants of End-user
Acceptance of Biometrics: Integrating The ‘Big 3’ of Technoloy
Acceptance with Privacy Context”. Decision Support Systems, Vol. 56, pp.
103-114.
Moe, W. W., dan Schweidel, D. A. 2012. “Online Product Opinions: Incidence,
Evaluation and Evolution”. Marketing Science, 31 (3), 372-386.
Moore, G. C., dan Benbasat, I. 1991. “Development on An Instrument to Measure
The Perception of Adopting An Information Technology Inovation”.
Information Systems Research, 2(3), 192-222.
Oliveira, T., Thomas, M., Baptista, G., dan Campos, F. 2016. “Mobile Payment:
Understanding The Determinants of Customer Adoption and Intention to
Recommend The Technology”. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.030
Pertiwi, Ni Wayan Yogi, dan Dodik Ariyanto. (2017). Penerapan Model UTAUT2
untuk Menjelaskan Minat dan Perilaku Penggunaan Mobile Bangking di
Kota Denpasar. E-Journal Akuntansi Universitas Udayana. Universitas
Udayana.
Purwianti, Lily., dan Tio, Karen. (2017). Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Behavioural Intention. Jurnal Manajemen Maranatha. Universitas
Internasional Batam.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
101
R. Agarawal dan J. Prasad. 1999. “Are Individual Differences Germane to The
Acceptance of New Information Technologies?”. Decis.Sci., vol. 30, pp.
361-391.
Roca, J. C., Garcia, J. J., dan Vega, J. J., de la. 2008. “The Importance of
Perceived Trust, Security and Privacy in Online Trading Systems”. 17(2),
96-113.
Rogers, E, M. 2003. Diffusion of Innovation (5TH ed.). New York: The Free Press.
Salisbury, R. P., Pearson, A., dan Miller, D. W. 2001. “Identifying Barriers That
Keep Shoppers off The World Wide Web: Developing A Scale of Perceived
Web Security”. Industrial Management dan Data Systems, 101(4), 165-176.
Schiffman, L dan Kanuk, L. 2010. Consumer Behavior. Tenth Edition. Global
Edition, USA: Prentice- Hall Inc.
Sekaran, U. dan Bougie, R. 2017. Metode Penelitian untuk Bisnis. Edisi Keenam.
Jakarta: Salemba Empat.
Soebardi, Rusijanto. 2012. Perilaku Inovatif. Jurnal Psikologi Ulayat.
Sugiyono, D. 2017. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan RdanD.
Alfabeta, Bandung.
Sugiyono, D. 2014. Metode Penelitian Manajemen. Bandung. Alfabeta.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis G. B., dan Davis F. D. 2013. “User
Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View”. MIS
Quaterly, vol. 27. no. 3, pp. 425-478.
Venkatesh, V., Thong, J. Y., dan Xu, X. 2012. “Consumer Acceptance and Use of
Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and
Use of Technology”. MIS Quaterly, vol. 36. no. 1, pp. 157-178.
Wawan, D., Mulyaningsih, H. D., Permatasari, A., Anggadwita, G., dan Ameka,
Indriany. 2014. Manajemen Inovasi. Edisi 1. Yogyakarta: Andi Offset.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
102
Wulandari, Dewisri. 2017. “Pengaruh Inovasi Produk (Keuntungan Relatif,
Kompatibilitas dan Kompleksitas) Terhadap Niat Penggunaan Mobile
Bangking BRI (Studi Pada Agen LPG 3Kg di Bandar Lampung). Fakultas
Ekonomi, Univeritas Lampung.
Wulandari, Ni Putu Ary., dan I Ketut Yadnyana. 2016. Penerapan Model Unifed
Theory of Acceptance and Use of Technology untuk Menjelaskan Faktor-
Faktor yang Mempengaruhi Minat Penggunaan E-Filing di Kota Denpasar.
E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 14(2): 1270-1297.
Yi, M. Y., Jackson,. D., Park, S ., dan Probst, J. C. 2006. “Understanding
Information Technology Acceptance by Individual Professionals: Toward
an Integrative View”. Information dan Management, 43(3), 350-363.
Zhao, J., dan de Pablos, P. O. 2011. “Regional Knowledge Management: The
Perspective of Management Theory”. Behaviour danInformation
Technology, 30(March 2015), 39-49.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
103
LAMPIRAN
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
104
Lampiran 1. Kuesioner Penelitian
KUESIONER PENELITIAN SKRIPSI
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NIAT PERILAKU
PENGGUNA DAN NIAT UNTUK MEREKOMENDASIKAN APLIKASI
OVO
(Studi Kasus pada Pengguna OVO di Yogyakarta)
A. IDENTITAS RESPONDEN
1. Nama (inisial):
2. Jenis Kelamin :
3. Usia :
4. Pendidikan terakhir:
a. SMP d. S2
b. SMA/SMK e. S3
c. S1
5. Jenis Pekerjaan:
a. Pelajar d. Wiraswasta
b. Mahasiswa e. Karyawan swasta
c. PNS f. Lainnya…
6. Berapa pengeluaran bulanan Anda melalui OVO?
a. Kurang dari Rp 100000,00 d. Rp 300500,00 – Rp 400000,00
b. Rp 100000,00 – Rp 200000,00 e. Rp 400500,00 – Rp 500000,00
c. Rp 200500,00 – Rp 300000,00 f. Lebih dari Rp 500000,00
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
105
7. Pengalaman dalam menggunakan aplikasi OVO
a. Kurang dari 1 tahun
b. 1 – 2 tahun
c. Lebih dari 2 tahun
8. Frekuensi penggunaan aplikasi OVO?
a. Sekali dalam sebulan b. 4 - 5 dalam seminggu
b. Sekali dalam seminggu c. Harian
c. 2 – 3 kali dalam seminggu
9. Apa fitur OVO yang sering digunakan?
a. Transfer d. Pulsa
b. Top up e. Lainnya…
c. Paket data
B. Petunjuk Pengisian:
berilah tanda centang (√) pada kolom jawaban sesuai pendapat anda. Tidak boleh
ada nomor yang tidak terjawab. Tiap pertanyaan akan diberi skor sebagai berikut:
No. Alternatif Jawaban Skor
1. Sangat Setuju (SS) 7
2. Setuju (S) 6
3. Agak Setuju (AS) 5
4. Netral (N) 4
5. Agak Tidak Setuju (ATS) 3
6. Tidak Setuju (TS) 2
7. Sangat Tidak Setuju (STS) 1
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
106
KUESIONER SKRIPSIKU
1. Ekspektasi kinerja (Performance Expectancy)
No Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
1 Menggunakan OVO sebagai alat
pembayaran non-tunai sangat
bermanfaat bagi saya.
2 Menggunakan OVO membantu
saya menyelesaikan transaksi
jual beli dengan lebih cepat.
3 Menggunakan OVO membantu
meningkatkan produktivitas
saya.
4 Menggunakan OVO dapat
meningkatkan kinerja saya.
2. Ekspektasi Usaha (Effort Expectancy)
No Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
5 Saya mampu dan mengerti
dengan jelas dalam
menggunakan OVO.
6 Mudah bagi saya untuk terampil
menggunakan aplikasi OVO.
7 OVO mudah untuk digunakan.
8 Mudah bagi saya untuk belajar
mengoperasikan OVO.
3. Pengaruh Sosial (Social Influence)
No Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
9 Orang-orang mempengaruhi
perilaku saya untuk
menggunakan OVO.
10 Keluarga, teman, atau pasangan
mempengaruhi perilaku saya
berpikir bahwa saya harus
menggunakan OVO dalam
bertransaksi.
11 Orang terdekat saya lebih suka
saya melakukan pembayaran
menggunakan OVO.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
107
4. Kondisi Pendukung (Facilitating Conditions)
No Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
12 Saya memiliki sumber daya
(misal: smartphone, merchant
dengan opsi pembayaran
menggunakan mobile payment)
yang diperlukan untuk
menggunakan OVO.
13 Saya cukup memiliki
pengetahuan yang diperlukan
untuk menggunakan OVO
14 Menggunakan OVO kompatibel
(sesuai) dengan sistem lain yang
saya gunakan.
5. Motivasi Hedonis (Hedonic Motivation)
No Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
15 Menggunakan OVO
menyenangkan.
16 Menggunakan OVO sangat
nyaman.
17 Menggunakan OVO sangat
menghibur.
6. Nilai Harga (Price Value)
No Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
18 Pembayaran menggunakan OVO
cukup murah.
19 Pembayaran menggunakan OVO
menawarkan nilai yang lebih baik
untuk keuangan saya.
20 Pada harga saat ini, OVO
memberikan nilai yang baik.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
108
7. Inovasi (Innovativeness)
No Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
21 Jika saya mendengar tentang
teknologi informasi baru seperti
OVO, saya akan mencari cara
untuk bereksperimen.
22 Di antara teman-teman saya, saya
biasanya yang pertama mencoba
OVO.
23 Secara umum, saya ragu untuk
mencoba OVO.
24 Saya suka bereksperimen dengan
teknologi informasi baru, seperti
bereksperimen menggunakan
OVO.
8. kompatibilitas (Compatibility)
No. Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
25. Menggunakan OVO kompatibel
dengan semua aspek gaya hidup
saya.
26. Menggunakan OVO sepenuhnya
kompatibel dengan situasi saya
saat ini.
27. Saya pikir menggunakan OVO
sangat sesuai dengan cara saya
ingin membeli.
28. Menggunakan OVO sesuai
dengan gaya hidup saya.
9. Persepsi Keamanan Teknologi (Perceived Technology Security)
No. Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
29. Saya akan tetap aman mengirim
informasi sensitif melewati
OVO.
30. OVO adalah cara aman untuk
mengirim informasi sensitif.
31. Saya merasa sepenuhnya aman
memberikan informasi sensitif
tentang diri saya melalui OVO.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
109
32. OVO secara keseluruhan
merupakan tempat yang aman
untuk mengirim informasi
sensitif.
10. Niat Perilaku untuk Menegadopsi (Behavioral Intention to Adopt)
No. Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
33. Saya berniat menggunakan
OVO dalam beberapa bulan
mendatang.
34. Saya memperkirakan akan
menggunakan OVO dalam
beberapa bulan mendatang.
35. Saya berencana untuk
menggunakan OVO dalam
beberapa bulan mendatang.
10. Niat Perilaku untuk Menegadopsi (Behavioral Intention to Adopt)
No. Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
36. Saya akan mencoba
menggunakan OVO dalam
kehidupan sehari-hari saya.
37. Berinteraksi dengan akun
keuangan saya melalui OVO
adalah sesuatu yang akan saya
lakukan.
38. Saya tidak akan ragu untuk
memberikan informasi pribadi
kepada layanan OVO.
11. Niat untuk Merekomendasikan (Behavioral Intention to Recommend)
No. Pernyataan STS TS ATS N AS S SS
39. Saya akan merekomendasikan
kepada teman-teman saya untuk
berlangganan menggunakan
OVO sebagai alat transaksi
non-tunai, jika tersedia.
40. Jika memiliki pengalaman yang
baik dengan OVO saya akan
merekomendasikan kepada
teman-teman untuk
berlangganan layanan tersebut.
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
110
Lampiran 2. Data Kuesioner
Konstruk Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, dan Hedonic Motivation.
NO PE1 PE2 PE3 PE4 EE1 EE2 EE3 EE4 SI1 SI2 SI3 FC1 FC2 FC3 HM1 HM2 HM3
1 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 5 7
2 6 6 6 6 4 6 5 6 6 6 3 6 6 6 2 6 5
3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 4 6 6 6 6 6 6
4 6 6 2 5 6 6 6 7 6 5 3 6 3 2 6 7 7
5 6 7 6 6 7 7 7 7 6 6 7 5 6 6 7 7 6
6 6 6 6 5 6 6 3 6 2 2 2 6 6 6 6 3 6
7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 6 7
8 7 7 7 7 6 7 7 7 6 6 6 6 7 6 6 6 6
9 7 7 6 6 7 7 7 7 5 5 5 7 7 7 6 6 6
10 7 7 5 5 6 7 7 7 3 2 2 7 7 5 6 7 6
11 7 7 7 6 6 6 6 6 6 6 3 7 5 7 6 6 5
12 7 7 6 6 7 7 7 7 6 6 4 6 6 6 7 7 7
13 7 7 6 6 6 6 6 6 6 5 4 6 6 6 6 6 6
14 7 7 6 6 6 6 7 6 6 6 6 7 6 6 6 6 6
15 6 6 6 6 7 6 6 6 6 7 4 3 6 6 6 6 6
16 6 6 2 2 7 7 7 7 2 2 2 6 6 5 6 6 6
17 6 6 7 6 6 6 6 6 4 6 6 6 6 5 6 6 6
18 7 6 6 6 5 6 6 6 7 7 6 7 6 6 7 7 7
19 7 7 6 6 7 7 7 7 4 6 6 7 6 6 6 4 4
20 7 7 7 7 7 7 7 7 7 6 7 7 7 7 7 7 7
21 7 6 6 6 6 6 7 6 1 1 1 7 7 7 4 6 4
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
111
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PE1 PE2 PE3 PE4 EE1 EE2 EE3 EE4 SI1 SI2 SI3 FC1 FC2 FC3 HM1 HM2 HM3
22 6 6 5 4 6 3 6 6 6 1 1 4 1 6 4 3 5
23 6 6 4 4 6 6 6 6 4 3 3 5 6 5 6 6 4
24 6 6 5 5 6 6 6 6 6 6 4 6 6 5 6 6 4
25 7 7 5 5 7 7 7 7 6 6 4 7 7 6 5 5 5
26 7 7 7 5 7 6 7 7 2 4 3 7 7 7 6 7 4
27 7 7 5 4 7 7 6 7 5 4 4 6 6 6 4 6 4
28 4 5 1 1 7 7 7 7 4 4 1 7 7 5 3 4 3
29 7 7 4 4 7 7 7 7 6 6 6 7 6 7 7 7 7
30 7 7 7 7 7 7 7 7 6 6 4 7 7 7 6 7 6
31 7 7 7 5 6 7 7 7 7 6 6 6 6 6 7 7 7
32 7 7 7 7 7 7 7 7 7 4 5 7 7 7 7 7 7
33 7 7 7 7 7 7 7 7 7 6 6 7 6 6 7 7 7
34 7 7 7 7 7 7 7 7 4 4 6 7 7 7 7 7 7
35 6 6 4 4 7 7 7 7 4 4 3 7 6 6 4 7 4
36 7 7 7 7 7 7 7 7 4 2 2 7 7 7 4 6 4
37 7 7 6 6 7 7 7 7 5 1 1 7 7 7 6 6 6
38 6 6 5 5 7 7 7 7 3 1 4 7 7 7 7 7 7
39 7 7 6 6 7 7 7 7 7 6 6 7 6 5 4 5 4
40 7 7 7 7 7 7 7 7 4 4 4 7 7 7 6 7 6
41 6 6 6 6 3 2 2 3 1 1 1 7 7 5 4 4 4
42 6 7 7 7 7 7 7 7 6 6 6 7 7 7 7 7 7
43 6 7 6 6 6 7 6 6 7 7 6 7 7 6 6 7 6
44 6 6 3 3 6 5 5 5 6 6 7 5 3 6 3 4 3
45 6 7 6 6 7 7 6 7 4 2 2 7 7 6 6 7 6
46 6 7 7 7 6 7 7 7 7 4 5 7 6 7 6 7 6
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
112
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PE1 PE2 PE3 PE4 EE1 EE2 EE3 EE4 SI1 SI2 SI3 FC1 FC2 FC3 HM1 HM2 HM3
47 6 6 4 4 6 7 6 7 4 4 6 5 6 6 6 7 6
48 7 7 7 7 6 6 6 6 4 6 4 6 6 6 7 7 7
49 7 7 6 6 5 6 7 7 6 6 6 7 7 7 6 6 6
50 7 7 6 6 6 7 6 7 6 4 2 7 7 7 1 6 1
51 6 6 6 6 7 6 6 4 4 5 5 6 6 6 6 6 6
52 6 6 6 6 6 6 6 6 6 4 4 6 6 6 6 6 6
53 6 6 6 6 5 6 7 6 5 5 5 7 6 7 5 7 5
54 6 7 6 6 7 7 7 7 6 2 4 7 7 7 6 6 6
55 5 5 6 5 6 6 6 6 4 4 4 6 6 6 4 4 4
56 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
57 6 6 5 5 6 6 6 6 5 5 5 6 6 6 6 6 6
58 6 6 1 2 6 6 6 6 4 1 4 5 5 5 5 6 5
59 5 5 6 5 7 6 7 6 6 4 4 5 5 5 5 6 4
60 6 6 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 4 6 4
61 6 7 6 6 7 7 6 7 7 7 4 4 6 6 5 5 5
62 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
63 7 7 3 3 7 7 7 7 1 1 2 3 3 3 1 3 1
64 7 7 3 3 7 7 7 7 6 6 2 7 7 7 7 7 7
65 7 7 3 3 6 7 7 7 6 6 5 7 6 6 3 5 3
66 7 7 6 6 7 7 7 7 2 2 2 7 7 5 2 4 2
67 6 6 5 6 6 6 6 6 2 2 2 6 6 7 2 2 2
68 6 6 7 7 6 7 6 7 2 2 2 7 6 6 6 6 6
69 6 4 3 3 6 4 5 5 1 4 1 6 6 5 5 5 5
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
113
Data Kuesioner (Lanjutatan)
NO PE1 PE2 PE3 PE4 EE1 EE2 EE3 EE4 SI1 SI2 SI3 FC1 FC2 FC3 HM1 HM2 HM3
70 6 6 6 6 6 6 6 6 3 3 3 5 5 5 5 5 5
71 7 7 5 4 6 7 6 6 7 2 2 7 7 7 7 7 6
72 7 7 6 6 7 7 7 7 6 6 6 7 7 7 7 7 7
73 6 6 5 5 7 6 7 7 6 6 4 7 7 6 4 7 4
74 7 6 7 6 7 6 7 7 4 5 4 7 6 7 6 6 6
75 7 7 3 3 6 6 7 6 4 4 2 6 6 4 5 5 5
76 7 7 4 4 6 6 6 6 6 6 6 7 4 4 4 4 4
77 7 7 7 7 7 7 7 7 6 6 7 7 7 7 7 7 7
78 7 7 6 5 7 7 7 7 4 3 4 7 7 7 4 6 4
79 6 6 6 3 6 4 6 6 6 6 4 6 6 6 4 6 4
80 6 6 6 6 4 6 6 6 2 6 6 6 6 6 5 5 5
81 7 7 7 4 7 6 7 7 2 7 6 7 7 7 4 7 4
82 7 7 4 4 7 7 7 7 5 5 4 7 7 7 4 7 4
83 7 7 6 6 7 7 7 7 3 3 3 7 7 5 5 7 5
84 7 7 4 4 6 6 6 6 2 1 1 7 6 5 4 5 4
85 6 6 6 7 7 7 7 7 6 6 6 6 7 7 6 6 6
86 6 6 4 6 6 4 6 6 4 2 2 6 6 5 4 6 4
87 6 6 4 6 7 7 6 7 6 7 4 6 7 7 5 6 5
88 7 7 7 7 7 7 7 7 6 6 6 7 7 7 6 7 6
89 6 6 6 5 6 6 6 6 7 6 5 6 6 6 4 4 4
90 6 6 4 4 5 4 5 5 5 4 5 4 6 6 4 4 4
91 6 6 4 4 7 7 7 7 2 1 4 6 6 6 4 5 4
92 6 6 3 3 6 6 7 7 2 1 1 6 6 6 3 6 3
93 7 7 7 7 7 7 7 7 7 4 5 7 7 7 6 7 6
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
114
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PE1 PE2 PE3 PE4 EE1 EE2 EE3 EE4 SI1 SI2 SI3 FC1 FC2 FC3 HM1 HM2 HM3
94 6 7 7 6 6 6 6 6 4 5 5 4 5 4 7 6 7
95 6 6 2 2 6 6 6 4 2 2 2 4 4 4 4 5 4
96 7 7 6 6 6 6 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
97 4 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 7 7 6 5 4 5
98 7 6 7 6 7 7 7 7 7 7 4 7 7 7 6 6 6
99 5 5 4 4 4 5 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 4
100 4 4 4 4 5 5 5 4 5 5 5 4 4 4 5 5 5
101 7 7 7 7 6 7 7 7 4 4 4 7 6 6 7 7 7
102 6 6 6 2 6 4 4 5 2 2 2 6 6 6 5 5 5
103 6 6 4 3 7 7 7 7 5 5 4 6 6 6 3 7 3
104 7 7 7 7 6 4 5 4 7 7 6 7 6 5 3 3 3
105 7 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
106 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 4 7 7 7 7 7 7
107 7 7 6 6 7 7 7 7 4 4 5 7 7 7 6 7 6
108 7 7 6 6 7 7 7 7 4 4 6 7 7 7 6 7 6
109 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
110 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
111 6 6 6 6 6 6 6 6 4 2 4 6 6 6 4 4 4
112 7 7 4 4 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
113 6 6 2 2 5 5 4 4 2 2 4 4 5 5 4 5 4
114 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
115 6 6 6 4 6 6 6 6 2 2 4 6 6 6 4 6 4
116 7 7 7 4 6 6 7 6 6 6 7 7 6 6 4 7 4
117 6 6 4 4 6 6 6 6 4 4 4 6 6 6 6 6 6
118 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
115
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PE1 PE2 PE3 PE4 EE1 EE2 EE3 EE4 SI1 SI2 SI3 FC1 FC2 FC3 HM1 HM2 HM3
119 7 7 7 6 6 7 6 7 7 7 6 6 6 6 6 7 6
120 6 7 6 6 7 6 7 6 7 6 7 7 6 6 6 7 6
121 6 6 5 3 6 6 6 5 6 3 2 6 6 6 3 5 3
122 7 7 6 6 7 7 7 7 6 5 4 6 6 6 5 6 5
123 7 7 7 6 7 7 7 6 6 6 5 7 7 7 6 7 6
Sumber: Data diolah 2020
Konstruk Price Value, Innovativeness, Compatibility, dan Perceived Technology Security
NO PV1 PV2 PV3 I1 I2 I3 I4 C1 C2 C3 C4 PTS PTS2 PTS3 PTS4
1 7 7 7 6 7 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7
2 6 6 6 6 3 6 3 6 6 6 6 6 6 5 5
3 6 6 6 2 1 6 2 6 6 6 6 5 5 5 5
4 3 3 6 2 2 5 3 6 6 6 7 5 6 6 6
5 6 6 7 5 2 6 2 7 7 7 7 5 5 3 3
6 2 6 6 5 2 2 4 6 6 6 6 6 3 3 2
7 5 6 7 2 1 6 5 7 7 7 7 6 6 5 5
8 6 6 6 6 2 6 5 7 7 7 7 6 6 6 6
9 7 7 7 6 6 5 6 7 7 7 7 5 5 5 5
10 6 6 7 2 2 2 2 6 6 6 6 3 3 3 3
11 6 5 7 5 1 6 6 6 6 6 6 5 5 5 5
12 7 7 7 6 1 6 4 7 7 7 7 5 6 3 3
13 6 6 6 6 2 5 6 7 7 7 7 7 7 7 7
14 5 6 6 6 2 6 6 7 7 7 7 5 5 5 5
15 6 6 6 6 3 6 6 7 7 7 7 6 6 5 5
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
116
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PV1 PV2 PV3 I1 I2 I3 I4 C1 C2 C3 C4 PTS PTS2 PTS3 PTS4
16 5 4 5 6 3 2 5 6 6 6 6 6 6 6 6
17 6 6 6 5 3 6 5 6 6 6 6 5 5 5 5
18 5 6 7 2 1 6 2 6 6 6 6 4 5 5 5
19 4 4 6 6 2 6 4 6 6 6 6 6 6 6 5
20 7 7 7 6 5 6 6 7 7 7 7 6 6 6 6
21 4 4 6 5 1 2 2 7 7 7 7 5 5 5 5
22 5 3 5 5 1 2 5 6 5 6 6 5 5 2 2
23 4 6 6 1 1 3 1 6 6 6 6 5 5 5 5
24 5 4 6 6 1 6 5 6 6 6 6 5 5 4 4
25 3 4 5 4 2 6 4 6 6 6 6 5 5 5 5
26 5 5 6 2 1 4 4 6 6 6 6 6 6 4 4
27 5 5 6 6 3 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4
28 1 2 5 3 1 4 2 5 6 6 5 5 5 3 3
29 4 5 6 2 1 6 3 6 7 7 6 5 5 3 3
30 6 6 7 1 1 6 1 6 6 6 6 6 6 5 5
31 7 7 7 4 3 6 1 7 7 7 7 6 6 6 6
32 7 7 7 6 4 4 5 6 6 6 6 6 6 6 6
33 7 7 7 6 1 6 6 7 7 7 7 6 6 6 6
34 6 6 6 6 4 4 6 7 7 7 7 6 6 6 6
35 4 2 6 5 2 4 4 6 6 6 6 5 4 3 4 36 5 6 6 6 6 2 6 7 7 7 7 6 6 4 4
37 2 4 6 7 7 2 7 7 7 7 7 6 6 4 4
38 2 4 7 3 1 2 4 7 7 7 7 5 5 5 5
39 5 4 7 7 2 6 5 6 6 6 5 5 5 5 4
40 6 5 6 6 2 4 6 6 6 6 6 5 6 6 5
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
117
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PV1 PV2 PV3 I1 I2 I3 I4 C1 C2 C3 C4 PTS PTS2 PTS3 PTS4
41 4 4 5 2 1 2 3 5 6 6 5 5 5 5 4
42 6 6 6 6 3 6 6 7 7 7 7 6 6 5 5
43 6 7 7 6 4 7 5 7 7 7 7 6 6 6 5
44 3 4 5 4 2 6 4 6 6 6 6 5 5 5 4
45 5 5 6 6 3 2 4 6 7 6 6 5 5 5 5
46 6 7 7 6 4 4 5 6 6 6 6 6 6 6 6
47 7 7 7 6 5 4 5 6 6 6 6 5 5 5 4
48 5 6 7 6 2 6 5 6 7 7 6 6 5 5 5
49 6 7 7 6 5 6 6 6 6 6 6 6 6 5 6
50 2 2 6 4 3 4 4 6 6 6 6 6 6 5 5
51 5 5 5 6 3 5 6 6 6 6 6 6 6 5 5
52 6 6 6 5 4 4 4 6 6 6 6 5 5 5 3
53 5 5 6 5 2 5 5 6 6 6 6 6 6 4 3
54 4 4 7 6 6 2 6 6 7 6 6 7 6 6 6
55 4 4 4 3 1 4 3 5 5 5 5 5 4 4 4
56 7 7 7 7 5 7 7 6 7 7 6 6 6 6 6
57 4 4 5 6 3 5 5 6 6 6 6 5 5 5 5
58 5 5 6 5 2 2 4 6 6 6 6 6 6 6 6
59 5 5 6 3 2 4 2 5 6 6 5 5 5 5 5
60 5 5 6 6 1 6 4 6 6 6 5 6 5 2 3
61 4 4 5 4 2 6 4 6 6 6 6 6 4 4 4
62 6 6 7 7 2 6 7 7 7 7 7 7 6 6 6
63 1 1 2 5 2 2 3 5 6 6 5 5 3 3 2
64 4 3 6 5 2 6 4 6 6 6 6 6 6 6 6
65 4 3 5 6 2 6 5 7 7 7 7 7 5 4 4
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
118
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PV1 PV2 PV3 I1 I2 I3 I4 C1 C2 C3 C4 PTS PTS2 PTS3 PTS4
66 3 3 6 2 3 2 3 6 6 6 6 5 5 3 2
67 5 6 7 4 3 2 6 6 6 6 6 7 5 5 4
68 5 5 6 6 2 2 6 6 6 6 6 6 6 5 4
69 3 4 4 3 1 4 4 4 6 6 4 5 4 4 3
70 4 5 6 2 2 3 4 5 6 6 5 6 5 5 5
71 5 5 6 2 2 2 4 5 6 6 6 6 6 6 6
72 5 5 7 6 1 6 6 7 7 7 7 6 6 5 6
73 5 5 7 6 1 6 5 6 6 6 6 6 6 5 5
74 5 5 6 6 1 5 3 6 6 7 6 6 6 6 6
75 5 5 6 6 2 4 4 6 7 6 6 6 6 6 5
76 3 4 5 3 4 6 2 6 6 6 6 5 5 5 4
77 7 7 7 7 6 6 7 7 7 7 7 7 7 6 6
78 5 5 7 6 4 3 6 7 7 7 7 7 6 6 6
79 4 4 6 5 2 6 6 6 6 6 6 6 4 5 4
80 4 4 6 5 2 6 5 5 6 5 5 5 5 5 5
81 3 4 5 6 1 6 5 6 6 6 6 6 5 5 5
82 5 5 7 6 3 5 6 6 6 6 6 6 5 5 5
83 6 7 7 5 2 3 5 6 6 6 6 6 5 5 5
84 5 5 6 3 1 2 5 6 7 7 6 6 5 5 5
85 6 6 6 4 2 6 4 6 6 6 6 5 4 4 4
86 4 4 5 2 2 2 5 5 6 5 5 7 5 5 4
87 4 4 7 6 3 6 6 6 7 6 6 7 6 6 6
88 6 7 7 6 5 6 6 6 7 7 6 7 6 6 6
89 4 4 7 6 1 6 6 6 6 6 6 5 5 5 5
90 2 2 5 5 1 4 5 5 6 5 5 6 5 3 4
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
119
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PV1 PV2 PV3 I1 I2 I3 I4 C1 C2 C3 C4 PTS PTS2 PTS3 PTS4
91 4 4 6 6 2 2 6 6 6 6 5 6 5 5 4
92 2 4 6 7 6 2 7 7 7 7 7 7 7 7 7
93 4 4 6 6 4 4 6 7 7 7 7 6 6 6 6
94 6 6 6 4 2 5 5 6 7 7 7 6 5 5 4
95 4 4 5 3 1 2 4 5 6 5 5 5 4 4 4
96 6 6 7 5 2 6 5 6 6 6 6 6 5 5 5
97 4 4 6 4 2 4 4 5 6 6 6 6 4 3 2
98 5 6 7 4 3 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5
99 4 4 6 5 1 5 6 6 7 7 6 6 5 6 6
100 5 5 5 5 1 5 4 6 6 6 6 5 5 5 5
101 6 6 7 5 1 4 4 5 6 5 5 5 5 4 4
102 4 4 5 4 2 2 3 6 6 6 6 5 4 4 4
103 4 4 5 6 5 5 5 6 7 7 6 6 6 6 6
104 5 7 7 5 2 6 4 5 5 6 5 6 5 5 5
105 6 6 6 6 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
106 7 7 7 7 5 6 7 7 7 7 7 7 6 6 6
107 7 7 7 6 5 4 6 7 7 7 7 6 6 6 6
108 7 7 7 4 3 4 5 6 7 7 6 6 5 5 5
109 6 7 7 6 5 7 6 7 7 7 7 7 6 6 6
110 7 7 7 7 6 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7
111 4 4 5 6 2 2 5 6 6 6 6 6 5 5 5
112 7 7 7 5 2 7 5 4 6 6 4 5 5 5 5
113 3 4 3 5 2 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5
114 7 7 7 7 6 6 7 7 7 7 7 7 7 6 6
115 5 5 6 6 2 2 6 6 6 6 6 6 6 6 6
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
120
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PV1 PV2 PV3 I1 I2 I3 I4 C1 C2 C3 C4 PTS PTS2 PTS3 PTS4
91 4 4 6 6 2 2 6 6 6 6 5 6 5 5 4
92 2 4 6 7 6 2 7 7 7 7 7 7 7 7 7
93 4 4 6 6 4 4 6 7 7 7 7 6 6 6 6
94 6 6 6 4 2 5 5 6 7 7 7 6 5 5 4
95 4 4 5 3 1 2 4 5 6 5 5 5 4 4 4
96 6 6 7 5 2 6 5 6 6 6 6 6 5 5 5
97 4 4 6 4 2 4 4 5 6 6 6 6 4 3 2
98 5 6 7 4 3 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5
99 4 4 6 5 1 5 6 6 7 7 6 6 5 6 6
100 5 5 5 5 1 5 4 6 6 6 6 5 5 5 5
101 6 6 7 5 1 4 4 5 6 5 5 5 5 4 4
102 4 4 5 4 2 2 3 6 6 6 6 5 4 4 4
103 4 4 5 6 5 5 5 6 7 7 6 6 6 6 6
104 5 7 7 5 2 6 4 5 5 6 5 6 5 5 5
105 6 6 6 6 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
106 7 7 7 7 5 6 7 7 7 7 7 7 6 6 6
107 7 7 7 6 5 4 6 7 7 7 7 6 6 6 6
108 7 7 7 4 3 4 5 6 7 7 6 6 5 5 5
109 6 7 7 6 5 7 6 7 7 7 7 7 6 6 6
110 7 7 7 7 6 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7
111 4 4 5 6 2 2 5 6 6 6 6 6 5 5 5
112 7 7 7 5 2 7 5 4 6 6 4 5 5 5 5
113 3 4 3 5 2 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5
114 7 7 7 7 6 6 7 7 7 7 7 7 7 6 6
115 5 5 6 6 2 2 6 6 6 6 6 6 6 6 6
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
121
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO PV1 PV2 PV3 I1 I2 I3 I4 C1 C2 C3 C4 PTS PTS2 PTS3 PTS4
116 5 5 7 6 2 6 6 6 6 6 6 5 5 5 5
117 6 6 6 6 2 4 6 6 6 6 6 6 6 6 6
118 7 7 7 7 7 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7
119 6 6 7 7 6 6 7 7 7 7 7 7 6 6 6
120 6 6 7 6 5 6 6 7 7 7 7 7 7 6 6
121 3 3 5 5 1 3 5 5 5 5 5 6 5 3 5
122 6 6 6 6 6 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6
123 5 6 7 5 2 6 5 6 6 6 6 6 6 6 6
Sumber: Data diolah 2020
Konstruk Behavioral Intention to Adopt dan Behavioral Intention to Recommend.
NO BI1 BI2 BI3 BI4 BI5 BI6 REC1 REC2
1 7 7 7 7 7 7 7 7
2 6 6 6 6 6 5 6 6
3 5 5 5 5 5 5 6 6
4 7 7 7 7 7 5 7 7
5 7 7 7 7 7 7 7 7
6 6 6 6 5 6 6 7 7
7 6 6 6 6 6 6 6 7
8 7 7 7 7 7 7 7 7
9 6 6 6 6 6 6 6 6
10 6 6 6 6 6 6 7 7
11 7 7 7 5 5 5 7 7
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
122
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO BI1 BI2 BI3 BI4 BI5 BI6 REC1 REC2
12 7 7 7 7 7 7 7 7
13 6 6 6 6 6 5 6 6
14 5 5 5 5 5 5 6 6
15 7 7 7 7 7 5 7 7
16 7 7 7 7 7 7 7 7
17 6 6 6 5 6 6 7 7
18 6 6 6 6 6 6 6 7
19 7 7 7 7 7 7 7 7
20 6 6 6 6 6 6 6 6
21 6 6 6 6 6 6 7 7
22 7 7 7 5 5 5 7 7
23 6 6 6 5 6 6 7 7
24 6 6 6 6 6 6 6 6
25 7 7 7 5 7 7 7 7
26 6 6 6 5 6 6 7 7
27 6 6 6 6 6 4 7 7
28 6 6 6 6 6 5 6 6
29 5 5 4 4 6 4 7 7
30 6 6 6 6 6 6 7 7
31 6 6 6 4 6 6 7 7
32 6 6 6 6 6 5 7 7
33 7 7 7 7 7 7 7 7
34 7 7 7 7 7 6 7 7
35 6 6 6 4 4 2 7 7
36 6 6 6 4 7 5 7 7
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
123
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO BI1 BI2 BI3 BI4 BI5 BI6 REC1 REC2
37 7 7 7 7 7 7 7 7
38 6 6 6 4 6 6 7 7
39 7 7 7 4 5 4 6 6
40 6 6 6 7 6 6 7 7
41 6 6 5 4 6 3 6 6
42 7 7 7 7 7 7 7 7
43 7 7 7 7 7 7 7 7
44 7 6 6 4 5 4 6 6
45 7 7 7 7 7 5 7 7
46 6 6 6 6 6 6 7 7
47 7 7 7 5 6 5 7 7
48 6 6 6 5 6 6 7 7
49 6 6 6 5 6 5 7 7
50 7 7 7 6 7 6 7 7
51 6 6 6 6 6 6 7 7
52 6 6 6 6 6 6 7 7
53 6 6 6 6 6 6 7 7
54 7 7 7 7 7 6 7 7
55 5 5 5 5 5 4 6 6
56 7 7 7 7 7 7 7 7
57 6 6 6 6 6 5 6 6
58 6 6 6 6 6 5 7 7
59 6 6 6 5 6 6 7 7
60 6 6 6 6 6 6 7 7
61 6 6 6 6 6 4 7 7
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
124
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO BI1 BI2 BI3 BI4 BI5 BI6 REC1 REC2
62 7 7 7 7 6 6 7 7
63 6 6 6 6 6 5 7 7
64 7 7 7 7 7 7 7 7
65 7 7 7 7 7 7 7 7
66 6 6 6 6 5 5 7 7
67 7 7 6 6 6 6 7 7
68 7 7 7 3 6 5 7 7
69 7 7 7 2 4 3 7 7
70 6 6 6 6 6 5 7 7
71 6 6 6 6 6 6 7 7
72 7 7 7 7 7 6 7 7
73 6 6 6 5 6 5 7 7
74 6 6 6 3 6 4 6 6
75 6 6 6 4 6 4 7 7
76 6 6 6 4 6 3 6 6
77 7 7 7 7 7 6 7 7
78 7 7 7 6 7 5 7 7
79 6 6 6 5 6 5 7 7
80 6 6 6 6 6 5 7 7
81 7 7 7 5 7 7 7 7
82 6 6 6 4 5 5 7 7
83 6 6 6 5 6 5 7 7
84 7 7 7 6 6 6 7 7
85 7 7 7 6 6 5 7 7
86 6 6 6 5 5 5 7 7
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
125
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO BI1 BI2 BI3 BI4 BI5 BI6 REC1 REC2
87 7 7 7 6 7 6 7 7
88 7 7 7 7 7 6 7 7
89 7 7 7 7 7 5 7 7
90 6 6 6 4 6 4 7 7
91 6 6 6 5 3 5 7 7
92 7 7 7 6 7 6 7 7
93 7 7 7 3 7 5 7 7
94 7 7 7 5 6 5 7 7
95 6 6 6 5 5 5 7 7
96 7 7 7 5 6 5 7 7
97 6 6 6 5 6 5 7 7
98 7 7 7 6 7 6 7 7
99 7 7 7 6 7 5 7 7
100 7 7 7 6 6 5 7 7
101 6 6 6 5 5 4 7 7
102 6 6 6 4 4 3 7 7
103 6 6 6 6 6 5 7 7
104 6 6 6 6 6 4 7 7
105 6 6 6 6 6 6 7 7
106 7 7 7 7 7 7 7 7
107 7 7 7 6 6 4 7 7
108 7 7 7 6 6 5 7 7
109 7 7 7 6 6 2 7 7
110 7 7 7 7 7 7 7 7
111 6 6 6 4 4 4 7 7
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
126
Data Kuesioner (Lanjutan)
NO BI1 BI2 BI3 BI4 BI5 BI6 REC1 REC2
112 6 6 6 4 4 3 7 7
113 6 6 6 5 4 4 7 7
114 7 7 7 7 7 7 7 7
115 6 6 6 4 6 3 6 6
116 6 6 6 6 6 3 7 7
117 6 6 6 5 5 6 7 7
118 7 7 7 7 7 6 7 7
119 7 7 7 6 6 6 7 7
120 7 7 7 7 7 6 7 7
121 6 6 6 6 6 5 6 6
122 6 6 6 5 6 5 7 7
123 7 7 7 7 7 6 7 7
Sumber: Data diolah 2020
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
127
Lampiran 3. Diagonal AVE
BI C EE FC HM I REC PTS PE PV SI
BI 0.815
C 0.598 0.924
EE 0.357 0.441 0.887
FC 0.248 0.364 0.485 0.860
HM 0.331 0.489 0.429 0.437 0.903
I 0.494 0.477 0.340 0.352 0.266 0.852
REC 0.344 0.198 0.234 0.101 0.198 0.227 0.991
PTS 0.511 0.536 0.303 0.387 0.404 0.620 0.178 0.867
PE 0.331 0.478 0.508 0.548 0.483 0.389 0.183 0.398 0.818
PV 0.323 0.467 0.307 0.493 0.683 0.391 0.172 0.457 0.619 0.900
SI 0.325 0.336 0.288 0.266 0.475 0.314 -0.024 0.371 0.437 0.548 0.888
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
128
Lampiran 4. Nilai Cross Loading
BI C EE FC HM I REC PTS PE PV SI
BI1 0.902 0.499 0.236 0.151 0.224 0.457 0.310 0.425 0.230 0.242 0.244
BI2 0.917 0.505 0.259 0.181 0.252 0.468 0.349 0.437 0.251 0.262 0.230
BI3 0.906 0.485 0.308 0.157 0.278 0.480 0.351 0.435 0.243 0.255 0.259
BI4 0.657 0.347 0.293 0.173 0.229 0.365 0.229 0.355 0.268 0.284 0.324
BI5 0.782 0.571 0.305 0.274 0.300 0.355 0.165 0.464 0.350 0.265 0.330
BI6 0.682 0.501 0.363 0.293 0.343 0.265 0.258 0.372 0.295 0.287 0.223
C1 0.555 0.944 0.440 0.349 0.426 0.481 0.141 0.505 0.486 0.445 0.339
C2 0.549 0.891 0.388 0.344 0.468 0.420 0.239 0.499 0.381 0.395 0.255
C3 0.526 0.925 0.399 0.340 0.440 0.417 0.171 0.471 0.431 0.447 0.322
C4 0.577 0.934 0.399 0.311 0.474 0.439 0.185 0.505 0.461 0.436 0.324
EE1 0.275 0.333 0.837 0.373 0.318 0.285 0.236 0.213 0.380 0.232 0.205
EE2 0.376 0.409 0.898 0.466 0.426 0.321 0.182 0.287 0.457 0.378 0.284
EE3 0.286 0.393 0.898 0.419 0.379 0.286 0.223 0.301 0.456 0.353 0.297
EE4 0.323 0.421 0.913 0.454 0.390 0.311 0.196 0.270 0.500 0.335 0.230
FC1 0.158 0.275 0.403 0.816 0.334 0.206 -0.032 0.295 0.488 0.400 0.201
FC2 0.256 0.309 0.418 0.916 0.385 0.281 0.116 0.334 0.438 0.424 0.175
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
129
Lampiran 4. Nilai Cross Loading (Lanjutan)
FC3 0.208 0.354 0.437 0.845 0.405 0.411 0.114 0.369 0.510 0.453 0.321
HM1 0.292 0.434 0.336 0.362 0.942 0.199 0.176 0.330 0.440 0.635 0.446
HM2 0.298 0.433 0.524 0.481 0.819 0.262 0.214 0.408 0.431 0.566 0.377
HM3 0.305 0.453 0.302 0.338 0.942 0.257 0.146 0.353 0.435 0.645 0.461
I1 0.419 0.376 0.281 0.242 0.190 0.860 0.157 0.462 0.285 0.289 0.299
I2 0.377 0.454 0.368 0.336 0.262 0.819 0.160 0.545 0.381 0.382 0.248
I4 0.470 0.381 0.209 0.316 0.222 0.877 0.265 0.572 0.320 0.320 0.257
PE1 0.202 0.337 0.483 0.426 0.332 0.274 0.181 0.305 0.833 0.402 0.263
PE2 0.312 0.423 0.564 0.407 0.369 0.350 0.232 0.338 0.863 0.445 0.339
PE3 0.224 0.375 0.251 0.512 0.424 0.310 0.044 0.297 0.789 0.582 0.398
PE4 0.331 0.422 0.310 0.475 0.472 0.333 0.108 0.388 0.784 0.628 0.442
PTS1 0.443 0.450 0.206 0.330 0.128 0.582 0.290 0.778 0.279 0.267 0.226
PTS2 0.485 0.551 0.351 0.394 0.438 0.554 0.127 0.893 0.413 0.455 0.374
PTS3 0.411 0.420 0.215 0.273 0.390 0.504 0.103 0.891 0.333 0.425 0.306
PTS4 0.421 0.421 0.266 0.332 0.441 0.500 0.092 0.900 0.346 0.433 0.375
PV1 0.253 0.377 0.295 0.329 0.649 0.378 0.123 0.406 0.537 0.898 0.514
PV2 0.253 0.412 0.249 0.390 0.644 0.359 0.143 0.410 0.559 0.918 0.480
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
130
Lampiran 4. Nilai Cross Loading (Lanjutan)
PV3 0.345 0.454 0.419 0.564 0.564 0.324 0.185 0.414 0.566 0.882 0.484
REC1 0.341 0.178 0.219 0.183 0.183 0.236 0.991 0.170 0.166 0.160 -0.040
REC2 0.341 0.214 0.245 0.210 0.210 0.215 0.991 0.183 0.197 0.180 -0.007
SI1 0.320 0.309 0.293 0.420 0.420 0.288 -0.005 0.362 0.396 0.483 0.887
SI2 0.300 0.261 0.223 0.402 0.402 0.212 -0.062 0.291 0.366 0.457 0.925
SI3 0.235 0.335 0.248 9.454 0.454 0.353 0.009 0.338 0.408 0.533 0.851
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
131
Lampiran 5. Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas
Sumber: Aplikasi Smart PLS3 2020
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
132
Lampiran 6. Hasil Uji Hipotesis (bootsrtrapping)
Sumber: Aplikasi Smart PLS3 2020
PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Top Related