ANALISIS PROSES ADOPSI ELECTRONIC PAYMENT SYSTEM DENGAN MENGGUNAKAN UTAUT MODEL (Studi pada Sistem Pembayaran Online Kaspay di Kaskus)

ANALISIS PROSES ADOPSI ELECTRONIC PAYMENT SYSTEM DENGAN MENGGUNAKAN UTAUT MODEL (Studi pada Sistem Pembayaran Online Kaspay di Kaskus) Tri Suci Gandawati Universitas Gunadarma [email protected] ABSTRACT E-commerce development lately these days has also in turn develop E-payment. One of the growing e-payment method is Kaspay from the social media site Kaskus. As an E-payment media, Kaspay have to gained its customers’ acceptance. One of the model of technology user acceptance is the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) develop by Venkatesh, et al. This model shows that behavioral intention is effected by people’s perception of the performance expectancy and the effort expectancy. And that the use behavior of a technology is effected by the behavioral intention and its facilitating conditions. This research emphasizes on the adoption behavior of the Kaskus users towards Kaspay usage. Research data is gained from 100 questionnaire to Kaspay users. Using the double linear regression analysis, F and t. In this research includes the facilitating conditions variable in the regression test towards the behavioral intention. The research’s result shows that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating condition simultaneously effecting the behavioral intention. And that the facilitating condition and behavioral intention simultaneously effecting the use behavior. But partially only the facilitating condition that’s significantly effecting the behavioral intention and use behavior in Kaspay usage. PENDAHULUAN Derasnya arus kegiatan E-Commerce yang kini mengarah ke transaksi belanja online mendorong sejumlah kalangan untuk mengembangkan suatu produk atau platform yang mampu menjembatani transaksi tersebut, contohnya suatu sistem pembayaran online yang biasa disebut dengan E-Payment. E-Payment adalah suatu sistem yang menyediakan alat-alat untuk pembayaran jasa atau barang-barang yang dilakukan di internet. Biasanya E-Payment suatu perusahaan menjalin kerjasama dengan sejumlah lembaga perbankan. Dengan jaringan perbankan yang begitu luas, transaksi jual beli dapat dilakukan kapanpun, dimanapun, sesuai dengan kebutuhan dan waktu yang dimiliki. Bentuk E-Payment pun beragam, antara lain E-Wallet, virtual wallet, E-Cash, digicash, cybercash, electronic cheque, smartcard based E-Payment, dll. Salah satu bentuk E-Payment yang sedang berkembang di Indonesia adalah Kaspay. Kaspay merupakan sistem pembayaran online yang dikeluarkan pertama kali oleh situs jajaring sosial Kaskus pada tahun 2009 untuk mendukung kegiatan ECommercenya yang terkenal dengan Forum Jual Beli (FJB). Layanan Kaspay ini dapat digunakan di Kaskus dan situs-situs lain yang berafiliasi dengan Kaspay. Seluruh proses transaksi Kaspay dilakukan melalui transfer (top-up).

1

Sebagai sebuah media E-Payment, Kaspay harus dapat diterima dan digunakan oleh para penggunanya sehingga dapat meningkatkan produktivitas. Salah satu model terbaru untuk menjelaskan penerimaan pengguna (user acceptance) dalam bidang sistem informasi dikembangkan oleh Venkatesh, dkk. Model ini diberi nama the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Menurut Venkatesh dkk. (2003) mengacu kepada Sedana dan Wijaya (2010), UTAUT menunjukkan bahwa niat untuk berperilaku (behavioral intention) dipengaruhi oleh persepsi orang-orang terhadap ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), dan pengaruh sosial (social influence). Serta perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior) dipengaruhi oleh persepsi orang-orang terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention) dan kondisi yang membantu (facilitating conditions). Persepsi-persepsi ini juga yang dimoderatori oleh jenis kelamin (gender), usia (age), pengalaman (experience) dan kesukarelaan (voluntariness). Namun pada hasil penelitian lain oleh Rita Oluchi ORJI (2010), I Gusti Nyoman Sedana dan St. Wisnu Wijaya (2010), Mahbod Hamidfar (2008), serta Prisca K. G. Tibenderana dan Patrick J. Ogao (2008), menunjukkan bahwa kondisi yang membantu (facilitating conditions) memiliki pengaruh terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention), dan hal ini berbeda dengan hasil penelitian Venkatesh dkk. (2003) sebagai pencetus model penerimaan UTAUT. Maka dalam penelitian ini peneliti juga akan mengikutsertakan variabel kondisi yang membantu (facilitating conditions) dalam uji hubungan terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention). Tujuan yang ingin dicapai dari hasil penelitian yang dilakukan adalah untuk menganalisis pengaruh performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating condition terhadap behavioral intention pada sistem pembayaran Kaspay. Kemudian untuk menganalisis pengaruh facilitating conditions dan behavioral intention terhadap use behavior pada sistem pembayaran Kaspay, serta untuk mengetahui faktor manakah yang mempunyai pengaruh paling dominan terhadap behavioral intention dan use behavior pada sistem pembayaran Kaspay. TINJAUAN PUSTAKA Pengertian Electronic Payment System Sejak tahun 1960an, saat Westminster Bank menginstal pertama kali automated teller machine (ATM) di Victoria, sistem pembayaran yang menggunakan jaringan elektronik mulai sering digunakan pada sektor perbankan dan dunia bisnis, khususnya untuk kegiatan transfer uang dalam jumlah besar. Dalam empat dekade setelah E-Payment ini muncul, banyak pengembangan teknologi yang terjadi, dimana hal ini memungkinkan perluasan sistem pembayaran elektronik itu sendiri ataupun hal ini mampu menciptakan suatu bisnis baru dan kegiatan sosial yang membutuhkan sistem tersebut. Perubahan ini tentu saja telah mempengaruhi definisi dari E-Payment sendiri yang perkembangannya tergantung kebutuhan pada setiap masanya Menurut Federal Financial Institutions Examination Council (2010), pembayaran elektronik adalah praktek pembayaran baru untuk ritel di mana seorang pedagang mengambil informasi pembayaran untuk barang dan jasa dan menempatkan informasi ini dalam sebuah electronic template yang menciptakan file elektronik untuk diproses melalui jaringan kliring.

2

Pengertian E-Payment atau pembayaran elektronik menurut Trihasta dan Fajaryanti (2008) adalah pembayaran yang dilaksanakan secara elektronik. Pada penelitian yang lain, pengertian online payment mensiratkan bahwa vendor melakukan pemeriksaan terhadap pembayaran yang telah dilakukan oleh pembeli melalui bank sebelum vendor melayani pembelian sang pembeli (AlFayoumi, dkk. 2010). Menurut K. Ayo dan Ukpere (2010), sistem E-Payment dilihat dari proses otomatis moneter yaitu pertukaran nilai antar pihak dalam transaksi bisnis dan transmisi nilai informasi melalui jaringan teknologi informasi dan komunikasi (TIK). Sedangkan menurut Sumanjeet (2009) dalam bentuk yang paling umum, istilah pembayaran elektronik meliputi pembayaran untuk kegiatan bisnis, perbankan atau pelayanan publik dari warga negara atau pelaku bisnis, yang dilakukan melalui telekomunikasi atau jaringan elektronik dengan menggunakan teknologi modern. Dari pengertian-pengertian diatas, maka dapat disimpulkan pengertian EPayment adalah suatu sistem pembayaran yang dapat dilakukan oleh beberapa pihak seperti perbankan, pelaku bisnis (vendor ataupun konsumen) dan pelaku sosial yang dilaksanakan secara elektronik melalui suatu jaringan teknologi dan informasi yang canggih. Proses Electronic Payment System Dalam suatu proses sistem pembayaran elektronik dilakukan oleh tiga pelaku utama, yaitu user (pengguna), merchant (pedagang), dan bank. Pengguna (pelanggan) adalah pihak yang mengambil uang elektronik (E-Currency) dari pihak bank yang kemudian dapat digunakan untuk melaksanakan E-Payment untuk membeli suatu barang atau jasa. Kemudian pedagang adalah pihak yang menyediakan barang, jasa ataupun informasi untuk pihak pengguna (pelanggan). Dan bank adalah pihak terpercaya yang menengahi antara pengguna dan pedagang untuk memudahkan mereka melakukan transaksi (Al-Fayoumi, dkk. 2010). Menurut Trihasta dan Fajaryanti (2008), di dalam pembayaran elektronik uang disimpan, diproses, dan diterima dalam bentuk informasi digital dan proses pemindahannya di inisialisasi melalui alat pembayaran elektronik. Dari pengertian-pengertian di atas, maka dapat disimpulkan proses sistem pembayaran elektronik dilakukan dengan cara pembayaran elektronik dengan uang yang telah disimpan oleh user/pengguna/pelanggan pada suatu bank, kemudian diproses oleh pihak bank, dan di terima dalam bentuk informasi digital oleh merchant (pedagang) dan proses pemindahannya di inisialisasi melalui alat pembayaran elektronik. Kategori Electronic Payment System E-Payment dilihat dari beberapa sisi dapat dikategorikan sebagai berikut: 1. Berdasarkan kegiatan E-Commerce (B2B, B2C, C2B, C2C), yaitu: a. Pembayaran Mikro (kurang dari $ 10), dilakukan dalam E-Commerce C2C dan B2C. b. Pembayaran konsumen yang memiliki nilai antara $ 10 dan $ 500, terutama dilakukan dalam transaksi B2C. c. Pembayaran Bisnis yang memiliki nilai lebih dari $ 500, dilakukan ECommerce dalam B2B (Danial mengacu kepada Sumanjeet, 2009).

3

2. Berdasarkan kelas transaksinya, yaitu: a. Nilai transaksit kecil: dibawah $ 1. b. Nilai transaksi sedang: antara $ 1 dan $ 1.000 c. Nilai transaksi besar: di atas $ 1.000 (menurut Cavarretta dan de Silva mengacu kepada Sumanjeet, 2009) 3. Berdasarkan asumsi online, yaitu: a. Pembayaran dengan metode transaksi, yaitu suatu pembayaran yang memerlukan pengaturan sebelumnya antara pembeli dan penjual. b. Pembayaran dengan metode account, yaitu suatu pembayaran dimana pembeli dan vendor harus memiliki account system dengan suatu bank dan membuat suatu perjanjian terlebih dahulu antara kedua pihak sebelum akhirnya melaksanakan transaksi pembayaran tersebut (Menurut Al-Fayoumi, dkk., 2010). Jenis Electronic Payment System Menurut Anderson (dikutip dalam Sumanjeet, 2009), E-Payment sistem diklasifikasikan ke dalam beberapa kelompok, yaitu: 1. Sistem pembayaran kartu kredit online. Sistem pembayaran ini digunakan setelah ditemukannya small plastic card pada sistem tersebut. Kebanyakan digunakan dalam pembelian melalui internet dan memiliki keterbatasan. MOTO merupakan kepanjangan dari "Mail Order / Telephone Order". Sering digunakan dalam alamat pengiriman dan tagihan kartu kredit (Trihasta dan Fajaryanti, 2008). 2. Sistem Pembayaran E-Cheque. Sistem E-Cheque ini sengaja diciptakan untuk mendukung dan memperluas fungsi belanja online dan cara kerjanyapun sama seperti cek kertas konvensional. 3. Sistem Pembayaran E-Cash. E-cash merupakan salah satu bentuk dari electronic payment yang sekarang ini sangat banyak digunakan. E-Cash merupakan gambaran dari simbol elektronik yang memiliki nilai (bit) dan seringkali digunakan dalam transaksi barang dan jasa. E-Cash dipublikasikan oleh institusi legal, perusahaan dan organisasi. E-Cash biasanya memiliki keterbatasan penerimaan (tergantung seberapa besar publisher market-nya) (Trihasta dan Fajaryanti, 2008). 4. Sistem pembayaran elektronik berbasis smart-card. Smart card didefinisikan sebagai kartu sejenis ATM yang disatukan dengan integrated circuit (IC) yang mana dapat memproses informasi. Smart card juga digunakan untuk menyimpan data pribadi, kesehatan, dan informasi asuransi. Banyak smart card yang menggunakan kombinasi password atau PIN (Trihasta dan Fajaryanti, 2008). Model the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) merupakan salah satu model penerimaan teknologi terkini yang dikembangkan oleh Venkatesh, dkk. Venkatesh dkk. (2003) mengacu kepada Sedana dan Wijaya (2010), menyatakan bahwa UTAUT mensintesis elemen-elemen pada delapan model penerimaan teknologi terkemuka untuk memperoleh kesatuan pandangan mengenai penerimaan pengguna. Kedelapan teori terkemuka yang disatukan di dalam UTAUT

4

adalah theory of reasoned action (TRA), technology acceptance model (TAM), motivational model (MM), theory of planned behavior (TPB), combined TAM and TPB, model of PC utilization (MPTU), innovation diffusion theory (IDT) dan social cognitive theory (SCT). UTAUT terbukti lebih berhasil dibandingkan kedelapan teori yang lain dalam menjelaskan hingga 70 persen varian niat (intention). Di bawah ini tabel yang menjelaskan perbedaan teori dan konstruksi dari tiap model. Tabel 1. Konstruksi Model Penerimaan Teknologi Model dan Teori Theory of Reasoned Action (TRA) by Fishbein and Ajzen (1975) derives from psychology to measure behavioral intention and performance. Technology Acceptance Model (TAM) by Davis (1989) develops new scale with two specific variables to determine user acceptance of technology.

Konstruksi Attitude Subjective norm

Technology Acceptance Model 2 (TAM2) by Venkatesh and Davis (2000) is adapted from TAM and includes more variables. Motivational Model (MM) also stems from psychology to explain behavior. Davis et al. (1992) applies this model to the technology adoption and use. Theory of Planned Behavior (TPB) by Ajzen (1991) extends TRA by including one more variable to determine intention and behavior. Combined TAM and TPB (CTAM-TPB) by Taylor and Todd (1995).

Model of PC Utilization (MPCU) by Thompson et al. (1991) is adjusted from the theory of attitudes and behavior by Triandis (1980) to predict PC usage behavior. Innovation Diffusion Theory (IDT) by Rogers (1962) is adapted to

5

Perceived Usefulness Perceived Ease of Use Subjective Norm* Experience* Voluntariness* Image* Job Relevance* Output Quality* Result Demonstrability* * indicates TAM2 only Extrinsic Motivation Intrinsic Motivation

Attitude Subjective norm Perceived Behavioral Control Perceived Usefulness Perceived Ease of Use Attitude Subjective norm Perceived Behavioral Control Social Factors Affect Perceived Consequences (Complexity, Job-Fit, Long-Term Consequences of Use) Facilitating Conditions Habits Relative Advantage* Compatibility*

information systems innovations by Moore and Benbasat (1991). Five attributes from Rogers’ model and two additional constructs are identified. Social Cognitive Theory (SCT) by Bandura (1986) is applied to information systems by Compeau and Higgins (1995) to determine the usage.

Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Model (UTAUT) by Venkatesh et al. (2003) integrates above theories and models to measure user intention and usage on technology

Complexity* Observability* Trialability* Image Voluntariness of Use * indicates Roger’s constructs. Encouragement by Others Others’ Use Support Self-Efficacy Performance Outcome Expectations Personal Outcome Expectations Affect Anxiety Performance Expectancy Effort Expectancy Attitude toward Using Technology Social Influence Facilitating Conditions Self-Efficacy Anxiety

Sumber: Sundaravej (2006). UTAUT menunjukkan bahwa niat untuk berperilaku (behavioral intention) dan perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior) dipengaruhi oleh persepsi orang-orang terhadap ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence) dan kondisi yang membantu (facilitating conditions) yang dimoderatori oleh jenis kelamin (gender), usia (age), pengalaman (experience) dan kesukarelaan (voluntariness). Teori ini menyediakan alat bagi para manajer untuk menilai kemungkinan keberhasilan pengenalan teknologi baru dan membantu mereka memahami penggerak penerimaan dengan tujuan untuk proaktif mendesain intervensi (termasuk pelatihan, sosialisasi, dll.) yang ditargetkan pada populasi pengguna yang mungkin cenderung kurang untuk mengadopsi dan menggunakan sistem baru, menurut Venkatesh dkk. (2003) mengacu kepada Sedana dan Wijaya (2010). Berikut adalah gambaran tentang hubungan behavioral intention, use behavior, performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, gender, age, experience, dan voluntariness dalam UTAUT.

6

Gambar 1. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology

Sumber: Venkatesh, dkk. (2003) pada Al-Qeisi (2009) Dan berikut adalah tabel yang menjelaskan definisi dari determinan UTAUT. Tabel 2. Tabel Definisi Determinan UTAUT Determinan Performance Expectance

Definisi Tingkat kepercayaan seorang individu pada sejauh mana penggunaan sistem akan menolong ia untuk mendapatkan keuntungan-keuntungan kinerja di pekerjaannya. Effort Expectance Tingkat kemudahan terkait dengan penggunaan sistem. Social Influence Tingkat dimana seorang individu merasa bahwa orang-orang yang penting baginya percaya sebaiknya dia menggunakan sistem yang baru. Facilitating Condition Tingkat dimana seorang individu terhadap ketersediaan infrastruktur teknik dan organisasional untuk mendukung penggunaan sistem. Sumber: Venkatesh, dkk. (2003) mengacu pada Sedana dan Wijaya (2010) METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini menggunakan model UTAUT (the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) yang telah dimodifikasi sedemikian rupa hingga menjadi lebih sederhana seperti penelitian sebelumnya oleh Dasgupta dkk pada Sedana dan Wijaya (2010).

7

Gambar 2. Kerangka Pemikiran

Performance Expectancy Effort Expectancy

Behavioral Intention

Use Behavior

Social Influence Facilitating Condition

Objek dalam penelitian ini adalah 100 user Kaskus yang telah meregistrasikan data dirinya di Kaspay baik yang sudah aktif ataupun belum aktif melakukan top-up dan bertransaksi dengan menggunakan Kaspay. Jenis penelitian ini adalah penelitian kualitatif yang menekankan pada sikap penerimaan (adopsi) para user Kaskus pada sistem pembayaran Kaspay. Data penelitian ini menggunakan data primer yang didapatkan dari hasil pembagian 100 kuesioner kepada 100 user Kaspay sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya. Tipe teknologi informasi dan komunikasi yang dikaji adalah teknologi sistem pembayaran online Kaspay dengan rancangan penelitian bersifat cross-sectional. Teknik pengukuran skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah Likert Summated Rating (LSR). Dalam menentukan sampel, peneliti menggunakan snowball sampling (sampel bola salju). Dimana peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitian. Peneliti hanya tahu satu atau dua orang yang dapat dijadikan sampel. Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, maka peneliti meminta kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang bisa dijadikan sampel. Variabel dependen dan variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel yang terdapat pada model UTAUT. Berikut adalah tabel yang menjelaskan tentang variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian: Tabel 4. Tabel Variabel Penelitian Variabel Performance Expectance (PE) Persepsi Kemudahan Transaksi Kecepatan Transaksi Pembayaran Keuntungan Relatif Motivasi Effort Expectance (EE) Kemudahan Interaksi Kompleksitas Persepsi Kemudahan Penggunaan Kemudahan Untuk Dipelajari Social Influence (SI) Faktor Keluarga

8

Simbol

Unit

PE1 PE2 PE3 PE4

Ordinal Ordinal Ordinal Ordinal

EF1 EF2 EF3 EF4

Ordinal Ordinal Ordinal Ordinal

SI1

Ordinal

Faktor Teman Faktor Sosial Orang-Orang yang Berpengaruh Facilitating Condition (FC) Kondisi yang Memfasilitasi Pengetahuan Kesesuaian Diterima Luas Behavioral Intention (BI) Bermaksud Menggunakan Lebih Sering Memprediksi untuk Menggunakan Berencana Menggunakan Use Behavior (UB) Kepuasan Terhadap Sistem Kepuasan Penggunaan Kepuasan dalam Pengalaman Sumber: Wu, Tao, & Yang (2008)

SI2 SI3 SI4

Ordinal Ordinal Ordinal

FC1 FC2 FC3 FC4

Ordinal Ordinal Ordinal Ordinal

BI1 BI2 BI3

Ordinal Ordinal Ordinal

UB1 UB2 UB3

Ordinal Ordinal Ordinal

Metode Analisis Data Dalam penelitian menggunakan alat pengolah data SPSS versi 19. Setelah melewati uji validitas, uji realibilitas, uji normalitas, dan uji asumsi klasik, kemudian data ini ini diolah dengan uji regresi linier berganda, uji Anova dan uji t. Dari tujuan masalah yang telah diutarakan sebelumnya, maka hipotesi yang dapat ditarik untuk uji variabel performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions terhadap behavioral intention dan use behavior, adalah sebagai berikut: 1. Performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions secara bersama-sama berpengaruh terhadap behavioral intention. 2. Facilitating conditions dan behavioral intention secara bersama-sama berpengaruh terhadap use behavior pada sistem pembayaran Kaspay di Kaskus. 3. Performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions secara parsial berpengaruh terhadap behavioral intention. 4. Facilitating conditions dan behavioral intention secara parsial berpengaruh terhadap use behavior. PEMBAHASAN Gambaran Umum Objek Penelitian Kaskus adalah salah satu bentuk jejaring sosial dari Indonesia. Kaskus berdiri pada tanggal 6 November 1999 oleh tiga pemuda asal Indonesia yaitu Andrew Darwis (Chief Technology Officer), Ronald Stephanus, dan Budi Dharmawan, yang sedang melanjutkan studi di Seattle, Amerika Serikat. Situs ini dikelola oleh PT Darta Media Indonesia. Kaskus melalui situs Kaskus.us sekarang ini mempunyai lebih dari 2,4 juta member dan hal ini menjadikan Kaskus sebagai forum maya terbesar di Indonesia. Dari sekian banyak konten dalam Kaskus.us, forum jual beli (FJB) dan lounge sebagai terfavorit dikunjungi kaskuser (kaskus user). FJB termasuk kategori ECommerce B2C dengan konsep portal. Para kaskuser yang berasal dari seluruh pelosok Indonesia bisa memanfaatkan konten ini untuk transaksi bisnis online.

9

Pada tahun 2009 PT Darta Media Indonesia menciptakan suatu sistem pembayaran online baru yang diberi nama Kaspay untuk memudahkan pembayaran transakasi dan menghilangkan resiko dari modus penipuan dan pemalsuan kartu kredit karena proses transaksi Kaspay dilakukan melalui transfer (top up). Layanan Kaspay ini dapat digunakan di Kaskus dan situs-situs lain yang berafiliasi dengan Kaspay. Dan untuk Kaspay sendiri, per pertengahan April 2010, jumlah user yang telah terdaftar di Kaspay mencapai 40.000 user. Namun, yang aktif melakukan top-up baru sebatas kurang dari 10 persen atau sekitar 3.000-an user (www.kaskus.us). Secara ringkas, sistem kerja Kaspay dapat digambarkan seperti gambar di bawah ini: Gambar 2. Sistem Kerja Kaspay

Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi linier berganda ini untuk mengetahui arah hubungan antara ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence), dan kondisi yang membantu (facilitating conditions) sebagai variabel independen dengan niat untuk berperilaku (behavioral intention) sebagai variabel dependen. Pada uji ini akan diketahui apakah masing-masing variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan. Berikut adalah tabel coefficients umtuk mengetahui persamaan regresi linier berganda untuk variabel dependen behavioral intention. Tabel 6 Coefficients (Behavioral Intention) Unstandardized Coefficients Model B Std. Error 1 (Constant) 3.018 .751 Total_PE .058 .089 Total_EE .186 .096 Total_SI .131 .072 Total_FC .166 .102 a. Dependent Variable: Total_BI

Coefficientsa Standardized Coefficients Beta .076 .283 .217 .256

t 4.016 .656 1.941 1.807 1.998

Sig. .000 .514 .055 .074 .002

Correlations Zeroorder Partial Part .640 .716 .675 .728

.067 .195 .182 .166

.043 .129 .120 .108

Collinearity Statistics Tolerance .328 .207 .305 .180

Sumber: data primer yang diolah. Berdasarkan nilai B pada tabel 6 di atas, diketahui persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut: Y = 3,018 + 0,058 X1 + 0,186 X 2 + 0,131 X 3 + 0,166 X 4 + 361,006

10

VIF 3.046 4.840 3.279 5.548

Konstanta sebesar 3,018, artinya jika performance expectancy ( X1 ), effort expectancy ( X 2 ), social influence ( X 3 ) dan facilitating conditions ( X 4 ) nilainya adalah 0, maka behavioral intention nilainya sebesar 3,018. Nilai kesalahan data (epsilon/residual) pada persamaan regresi linier terhadap variabel behavioral intention dinyatakan sebesar 361,006. Nilai error term ini ada dikarenakan penelitian menggunakan sampel yang hanya mewakili dari keseluruhan populasi, maka terdapat hal-hal lain yang tidak dapat diprediksikan dalam persamaan regresi tersebut dari populasi yang tidak masuk dalam sampel penelitian. Berikutnya adalah analisis regresi linier berganda untuk mengetahui arah hubungan antara kondisi yang membantu (facilitating conditions) dan niat untuk berperilaku (behavioral intention) sebagai variabel independen pada perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior) sebagai variabel dependennya. Hasil uji regresi linier ini dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 7. Coefficients (Use Behavior) Unstandardized Coefficients Model B Std. Error 1 (Constant) -.254 .540 Total_FC .366 .047 Total_BI .517 .072 a. Dependent Variable: Total_UB

Coefficientsa Standardized Coefficients Beta

t -.470 7.796 7.169

.504 .464

Sig. .640 .000 .000

Correlations Zeroorder Partial Part .842 .831

.621 .346 .589 .318

Collinearity Statistics Tolerance .470 .470

Sumber: data primer yang diolah. Berdasarkan nilai B pada tabel 7 di atas, diketahui persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut: Y = – 0,254 + 0.366 X1 + 0,517 X 2 + 350,069 Konstanta sebesar –0,254, artinya jika facilitating conditions ( X1 ) dan behavioral intention ( X 2 ), nilainya adalah 0, maka use behavior nilainya sebesar – 0,254. Nilai kesalahan data (epsilon/residual) pada persamaan regresi linier terhadap variabel use behavior dinyatakan sebesar 350,069. Nilai error term ini ada dikarenakan penelitian menggunakan sampel yang hanya mewakili dari keseluruhan populasi, maka terdapat hal-hal lain yang tidak dapat diprediksikan dalam persamaan regresi tersebut dari populasi yang tidak masuk dalam sampel penelitian. Uji F (Anova) Setelah sebelumnya dilakukan uji regresi linier berganda untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, selanjutnya akan dilakukan uji F untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh secara bersama-sama antara antara ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence), dan kondisi yang membantu (facilitating condition) sebagai variabel independen dengan niat untuk berperilaku (behavioral intention) sebagai variabel dependen. Serta untuk mengetahui arah hubungan antara kondisi yang membantu (facilitating conditions) dan niat untuk berperilaku (behavioral intention) sebagai variabel independen dengan perilaku untuk

11

VIF 2.128 2.128

menggunakan suatu teknologi (use behavior) sebagai variabel dependen. Untuk mengetahui hal tersebut, berikut tabel hasil uji F. Tabel 8. Anova (Behavioral Intention) ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square 1 Regression 167.997 4 41.999 Residual 120.003 95 1.263 Total 288.000 99 a. Predictors: (Constant), Total_FC, Total_PE, Total_SI, Total_EE b. Dependent Variable: Total_BI

F 33.249

Sig. .000a

Sumber: data primer yang diolah. Hasil dari tabel 8 menunjukkan bahwa secara bersama-sama ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence) dan kondisi yang membantu (facilitating condition) berpengaruh secara signifikan terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention). Tabel 9. Anova (Use Behavior) b

Model 1

Regression Residual Total

Sum of Squares 290.372 68.378

ANOVA df

2 97

358.750

Mean Square 145.186 .705

F 205.958

Sig. a .000

99

a. Predictors: (Constant), Total_BI, Total_FC b. Dependent Variable: Total_UB

Sumber: data primer yang diolah. Hasil dari tabel 9 menunjukkan bahwa secara bersama-sama kondisi yang membantu (facilitating condition) dan niat untuk berperilaku (behavioral intention) berpengaruh secara signifikan terhadap perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior). Untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen, dapat dilihat pada tabel model summary berikut. Tabel 10. Model Summary (Behavioral Intention) Model Summaryb Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate 1 .764a .583 .566 1.12392 a. Predictors: (Constant), Total_FC, Total_PE, Total_SI, Total_EE b. Dependent Variable: Total_BI

Durbin-Watson 2.271

Sumber: data primer yang diolah. Nilai R square pada tabel model summary (tabel 10) menunjukkan bahwa hanya 56,6% derajat keeratan hubungan dan variasi niat untuk berperilaku (behavioral intention) dapat dijelaskan oleh variasi dari variabel independennya ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence) dan kondisi yang membantu (facilitating condition).

12

Sedangkan 43,4% disebabkan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian. Tabel 11. Model Summary (Use Behavior) Model Summaryb Adjusted R Model R R Square Square 1 .900a .809 .805 a. Predictors: (Constant), Total_BI, Total_FC b. Dependent Variable: Total_UB

Std. Error of the Estimate .83960

Durbin-Watson 2.367

Sumber: data primer yang diolah. Nilai R square pada tabel model summary (tabel 11) menunjukkan bahwa 80,5% derajat keeratan hubungan dan variasi perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior) dapat dijelaskan oleh variasi dari kondisi yang membantu (facilitating condition) dan niat untuk berperilaku (behavioral intention). Sedangkan 19,5% disebabkan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian. Uji t Dari uji F sebelumnya, diketahui bahwa secara simultan variabel ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence), dan kondisi yang membantu (facilitating condition) berpengaruh secara signifikan terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention). Oleh karena itu, uji berikutnya yang akan dilakukan adalah uji t untuk mengetahui apakah ada variabel-variabel independen dalam model penelitian ini secara individual mampu menjelaskan variabel dependen. Dalam hal ini variabel-variabel independennya adalah ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence), dan kondisi yang membantu (facilitating condition). Sedangkan untuk variabel dependennya adalah niat untuk berperilaku (behavioral intention). Kemudian pengujian dilanjutkan untuk variabel independen kondisi yang membantu (facilitating condition) dan niat untuk berperilaku (behavioral intention) dengan perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior) sebagai variabel dependennya. Di bawah ini adalah analisis uji t masing-masing variabel independen. Variabel Ekspektansi Kinerja (Performance Expectancy) Dari hasil uji t ini maka dapat diketahui bahwa ekspektansi kinerja (performance expectancy) tidak ada pengaruh yang signifikan terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention). Hal ini berbeda dengan hasil penelitian Rita Oluchi ORJI (2010); I Gusti Nyoman Sedana dan St. Wisnu Wijaya (2010), Robert F. Gary, William D. Terando, dan Marvin L. Bouillon (2009), Mahbod Hamidfar (2008), Prisca K. G. Tibenderana dan Patrick J. Ogao(2008), serta Farida dan Budi Hermana (2005) yang variabel behavioral intention diganti dengan intended to inquiry. Variabel Ekspektansi Usaha (Effort Expectancy) Dari hasil uji t ini maka dapat diketahui bahwa ekspektansi usaha (effort expectancy) tidak ada pengaruh yang signifikan terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention). Hal ini berbeda dengan hasil penelitian Rita Oluchi ORJI (2010); I Gusti Nyoman Sedana dan St. Wisnu Wijaya (2010), Robert F. Gary,

13

William D. Terando, dan Marvin L. Bouillon (2009), Mahbod Hamidfar (2008), Prisca K. G. Tibenderana dan Patrick J. Ogao(2008), serta Farida dan Budi Hermana (2005) yang variabel behavioral intention diganti dengan intended to inquiry. Variabel Pengaruh Sosial (Social Influence) Dari hasil uji t ini maka dapat diketahui bahwa pengaruh sosial (social influence) tidak ada pengaruh yang signifikan terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention). Hal ini berbeda dengan hasil penelitian Rita Oluchi ORJI (2010), I Gusti Nyoman Sedana dan St. Wisnu Wijaya (2010), Robert F. Gary, William D. Terando, dan Marvin L. Bouillon (2009, Mahbod Hamidfar (2008), serta Prisca K. G. Tibenderana dan Patrick J. Ogao (2008). Variabel Kondisi yang Membantu (Facilitating Condition) Dari hasil uji t ini maka dapat diketahui bahwa kondisi yang membantu (facilitating condition) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention). Hal ini sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya oleh Rita Oluchi ORJI (2010), I Gusti Nyoman Sedana dan St. Wisnu Wijaya (2010), Mahbod Hamidfar (2008), serta Prisca K. G. Tibenderana dan Patrick J. Ogao (2008). Hasil penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian Venkatesh, dkk. (2003) yang menyatakan variabel kondisi yang membantu (facilitating condition) tidak memiliki pengaruh terhadap niat untuk berperilaku (behavioral intention). Hal ini mungkin terjadi karena perbedaan objek penelitian dan subjek penelitian. Sedang hasil uji t berikutnya dapat diketahui bahwa kondisi yang membantu (facilitating condition) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior). Hal ini sesuai dengan hasil penelitian sejenis milik Prisca K. G. Tibenderana dan Patrick J. Ogao (2008) dan berbeda dengan hasil penelitian Venkatesh, dkk. (2003) sendiri yang telah mempopulerkan metode UTAUT ini. Variabel Niat untuk Berperilaku (Behavioral Intention) Berdasarkan hasil pengolahan data dapat diketahui bahwa secara parsial variabel niat untuk berperilaku (behavioral intention) berpengaruh secara signifikan terhadap perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior). Hal ini sesuai dengan hasil penelitian sejenis milik Prisca K. G. Tibenderana dan Patrick J. Ogao (2008) dan Venkatesh, dkk. (2003). Secara parsial variabel kondisi yang membantu (facilitating condition) dan variabel niat untuk berperilaku (behavioral intention) sama-sama memilki pengaruh yang signifikan terhadap variabel perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior), namun dilihat dari t hitung masing-masing variabel, variabel kondisi yang membantu (facilitating condition) adalah variabel yang paling dominan mempengaruhi terhadap variabel perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior) pada penggunaan sistem pembayaran Kaspay di Kaskus. Interpretasi secara Ekonomi Setelah dilakukan uji t sebelumnya, maka dapat diketahui variabel-variabel apa saja yang mempengaruhi dan yang tidak mempengaruhi dalam proses penerimaan (adopsi) oleh user Kaskus pada sistem pembayaran Kaspay. Berikut adalah

14

penjelasan lebih lanjut tentang faktor yang mempengaruhi dan faktor-faktor yang tidak mempengaruhi proses adopsi tersebut. Faktor yang Mempengaruhi Behavioral Intention dan Use Behavior Dalam proses penerimaan (adopsi) sistem pembayaran baru Kaspay ini, ternyata faktor ketersediaan infrastruktur teknik dan organisasional yang mendukung dalam penggunaan sistem (facilitating condition) inilah yang sama-sama mempengaruhi niat user untuk menggunakan Kaspay dan sikap user untuk akhirnya bersedia menggunakan Kaspay. Niat user (behavioral intention) ini juga mempengaruhi sikap user untuk melakukan transaksi dengan menggunakan sistem pembayaran Kaspay (use behavior). Niat untuk menggunakan sistem pembayaran Kaspay ini dapat dilihat dari jumlah user Kaskus yang cukup banyak sekitar 40.000 user (per April 2010) sudah melakukan reigistrasi di Kaspay, dan user yang akhirnya mau menggunakan Kaspay ini dapat dilihat dari sekitar 400 user Kaskus (per April 2010) melakukan Top-Up dan melakukan transaksi dengan menggunakan Kaspay. Kondisi yang mempengaruhi niat dan perilaku untuk menggunakan Kaspay ini didukung oleh beberapa hal, yaitu: 1. Para user memiliki sumber daya (pendapatan) yang dapat mendukung terjadinya transaksi. 2. Para user memiliki pengetahuan yang memadai untuk menggunakan sistem pembayaran ini. 3. Para user merasa bahwa sistem pemabayaran Kaspay ini sesuai dengan kebutuhan mereka dalam melakukan transaksi. 4. Para user juga merasa tidak perlu khawatir karena mereka tahu bahwa adanya seseorang yang dapat membantu mereka apabila mengalami kesulitan dalam menggunakan Kaspay. Faktor yang Tidak Mempengaruhi Behavioral Intention Berdasarkan hasil penelitian, terdapat 3 faktor dalam model UTAUT yang tidak mempengaruhi proses penerimaan (adopsi) sistem pembayaran baru Kaspay. Berikut adalah faktor-faktor yang tidak mempengaruhi niat para user untuk menggunakan sistem pembayaran Kaspay, yaitu: 1. Faktor ekspektasi kinerja (performance expectancy) Faktor tingkat kepercayaan user pada sejauh mana penggunaan sistem pembayaran Kaspay ini akan menolong mereka untuk mendapatkan keuntungan-keuntungan pada kegiatan transaksi mereka tidak mempengaruhi para user untuk berniat menggunakan sistem pembayaran baru Kaspay. 2. Faktor ekspektasi usaha (effort expectance) Faktor tingkat kemudahan dalam penggunaan sistem pembayaran Kaspay ternyata tidak mempengaruhi user agar berniat menggunakan sistem pembayaran baru Kaspay ini. 3. Pengaruh sosial (social influence) Faktor dimana user merasa bahwa orang-orang yang penting bagi mereka percaya bahwa sebaiknya mereka menggunakan sistem Kaspay tidak mempengaruhi secara signifikan dalam mendorong para user untuk berniat menggunakan sistem pembayaran baru Kaspay ini. Sistem pembayaran baru Kaspay ini memang menarik keingintahuan para kaskuser. Maka niat untuk menggunakan sistem pembayaran inipun cukup tinggi, hal

15

ini didukung oleh kondisi yang membantu para user untuk menggunakan sistem pembayaran Kaspay, dimana mereka memang memiliki kemampuan dalam hal sumber daya (pendapatan), memiliki pengetahuan yang memadai untuk menggunakan sistem pembayaran Kaspay, merasa bahwa Kaspay sesuai dengan kebutuhan bertransaki mereka, dan mereka mengetahui bahwa ada pihak lain yang dapat membantu bila mereka menemukan kesulitan dengan menggunakan Kaspay. Namun kurangnya tingkat kepercayaan terhadap Kaspay, kurangnya tingkat pengetahuan bahwa kaspay itu mudah untuk digunakan, dan sedikitnya pengaruh orang-orang sekitar user inilah yang membuat para user hanya sekedar melakukan registrasi Kaspay tanpa tindak lanjut melakukan Top-Up dan bertransaksi. Apabila dilihat dari kebiasaan cara bertransaksi para user Kaskus di forum jual beli Kaskus, maka dapat diketahui bahwa para pelaku transaksi atau para user ini lebih memilih sistem COD (cash on delivery) dari pada menggunakan sistem pembayaran Kaspay, dimana penjual dan pembeli menentukan tempat dan waktu untuk saling bertemu lalu bertransaksi. Hal ini pula yang mengurangi kemungkinan barang yang diperjualbelikan rusak pada saat pengiriman, karena bila menggunakan Kaspay, barang dikirim dengan menggunakan jasa kurir. KESIMPULAN DAN SARAN Dari penelitian yang telah dilakukan dan pembahasan-pembahasan pada bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Variabel ekspektansi kinerja (performance expectancy), ekspektansi usaha (effort expectancy), pengaruh sosial (social influence), dan kondisi yang membantu (facilitating condition) secara simultan berpengaruh terhadap variabel niat untuk berperilaku (behavioral intention). 2. Variabel kondisi yang membantu (facilitating condition) dan niat untuk berperilaku (behavioral intention) secara simultan berpengaruh terhadap variabel perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior) pada penggunaan sistem pembayaran Kaspay di Kaskus. 3. Variabel yang paling dominan mempengaruhi variabel niat untuk berperilaku (behavioral intention) dan variabel perilaku untuk menggunakan suatu teknologi (use behavior) pada penggunaan sistem pembayaran Kaspay di Kaskus adalah variabel kondisi yang membantu (facilitating condition). Berdasarkan pembahasan-pembahasan sebelumnya, akan dikemukakan saran-saran sebagai berikut: 1. Bagi pengembang Kaspay agar lebih mengenalkan jasa Kaspay ini terhadap pihak luar seperti dengan memperluas kerja sama pada merchant diluar Kaskus, agar masyarakat luaspun dapat mengetahui dan mengenal lebih jauh tentang sistem pembayaran Kaspay ini. Dengan memperkenalkan kepada masyarakat luas dan membuat mereka percaya dengan keunggulan jasa Kaspay, maka penggunaan sistem pembayaran online Kaspay akan meningkat. 2. Saran untuk penelitian berikutnya adalah agar mencoba mengikutsertakan variabel facilitating condition pada uji pengaruh terhadap behavioral intention, hal ini dikarenakan pada penelitian ini dan beberapa penelitian-penelitian sebelumnya, variabel facilitating condition terbukti memiliki pengaruh terhadap variabel behavioral intention.

16

DAFTAR PUSTAKA Anonim., “Retail Payment System”, Federal Financial Institutions Examinatin Council, 2010. Al-Fayoumi, Mohammad., Aboud, Sattar,. & and Al-Fayoumi, Mustafa., “Practical E-Payment Scheme”, International Journal of Computer Science, Vol. 7, Issue 3, No 7, May 2010, pp. 18-23. Ayo, Charles K., & Ukpere, Wilfred Isioma., “Design of a secure unified e-payment system in Nigeria: A case study”, African Journal of Business Management Vol. 4(9), 4 Agustus 2010, pp. 1753-1760. Farida & Hermana, Budi., “Analisis Proses Adopsi Electronic Payment System dengan Menggunakan UTAUT Model : Reabilitas dan Validitas Instrumen Pengukuran”, Seminar Nasional Soft Computing, Intelegence system and Information Technology, 2005, pp. 20-25. Hamidfar, Mahbod., “Adoption of Electronic Patient Record by Iranian Hospitals’ Staff”, Departement of Business Administration and Social Sciences Division of Industrial Marketing and E-Commerce, Lulea University of Technology, 2008. ORJI, Rita Oluchi., “ Impact of Gender and Nationality on Acceptance of a Digital Library: An Empirical Validation of Nationality Based UTAUT Using SEM”, Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences, VOL. 1, NO. 2, Oct 2010, pp. 68-79. Sedana, I Gusti Nyoman., & Wijaya, St. Wisnu., “UTAUT Model for Understanding Learning Management System”, Internetworking Indonesia Journal, Vol.2/No.2, 2010, pp.27-32. Schaupp, Ludwig Christian., & Carter, Lemuria D., “Antecedent to e-File Adoption: The U.S. Citizen’s Perspective”, e-Journal of Tax Research, vol. 7, no. 2, 2009, pp. 158-170. Sumanjeet, Singh., “ Emergence Of Payment Systems In The Age Of Electronic Commerce: The State Of Art”, Global Journal of International Business Research, Vol. 2, No. 2, 2009, pp. 17-36. Sundaravej, Thanaporn., “Empirical Validation of Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Model”, University of Missouri, 2006. Tibenderana, Prisca K. G. & Ogao, Patrick J., “Information Communication Technologies Acceptance and Use Among University Communities in Uganda: A Model for Hybrid Library Services End-Users”, International Journal of Computing and ICT Research, Special Issue Vol. 1, No. 1, October 2008, pp. 6075. Trihasta, Deni., & Fajaryanti, Julia., “E-Payment System”, Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen, 2008, pp. 615-622. Wu, Yu-Lung., Tao, Yu-Hui., & Yang, Pei-Chi., “The Use of Unified Theory of Acceptance And Use of Technology to Confer the Behavioral Model Of 3G Mobile Telecommunication Users”, Journal of Statistics & Management System, Vol. 11, No. 5, 2008, pp. 919–949.

17