UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS PENERIMAAN E-WALLET DI INDONESIA: STUDI KASUS DOKU WALLET KARYA AKHIR SYAHRUL FATHI

UNIVERSITAS INDONESIA

ANALISIS PENERIMAAN E-WALLET DI INDONESIA: STUDI KASUS DOKU WALLET

KARYA AKHIR

SYAHRUL FATHI 1206302825

FAKULTAS ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNOLOGI INFORMASI JAKARTA JULI 2014

Analisis penerimaan…, Syahrul Fathi, Fasilkom UI, 2014

UNIVERSITAS INDONESIA

ANALISIS PENERIMAAN E-WALLET DI INDONESIA: STUDI KASUS DOKU WALLET

KARYA AKHIR Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Teknologi Informasi

SYAHRUL FATHI 1206302825

FAKULTAS ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNOLOGI INFORMASI JAKARTA JULI 2014


HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS

Karya Akhir ini adalah hasil karya saya sendiri, dan semua sumber baik yang dikutip maupun dirujuk telah saya nyatakan dengan benar.

Nama

: Syahrul Fathi

NPM

: 1206302825

Tanda Tangan

:

Tanggal

: 2 Juli 2014

ii


HALAMAN PENGESAHAN

Karya Akhir ini diajukan oleh : Nama NPM Program Studi Judul Karya Akhir

: Syahrul Fathi : 1206302825 : Magister Teknologi Informasi : Analisis Penerimaan e-Wallet di Indonesia: Studi Kasus Doku Wallet

Telah berhasil dipertahankan dihadapan Dewan Penguji dan diterima sebagai bagian pernyaratan yang diperlukan untuk memperoleh gelar Magister Teknologi Informasi pada Program Studi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia.

DEWAN PENGUJI

Pembimbing I : Dr. Achmad Nizar Hidayanto, S.Kom., M.Kom

(

)

Pembimbing II: Betty Purwandari, S.Kom., M.Sc., Ph.D

(

)

Penguji

: Dr. Indra Budi, S.Kom, M.Kom

(

)

Penguji

: Yova Ruldeviyani, S.Kom, M.Kom

(

)

Ditetapkan di : Jakarta Tanggal

: 10 Juli 2014 iii


KATA PENGANTAR

Terima kasih kepada Allah SWT yang telah memberikan nikmat, rahmat, dan hidayah kepada penulis untuk menyelesaikan karya akhir yang berjudul “Analisis Penerimaan e-Wallet di Indonesia: Studi Kasus Doku Wallet”. Penulisan ini ditujukan untuk memenuhi persyaratan dalam memperoleh gelar Magister Teknologi Informasi. Banyak pihak yang turut membantu dalam penulisan karya akhir ini. Oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada: 

Pembimbing penulis yaitu bapak Dr. Achmad Nizar Hidayanto, S.Kom., M.Kom. dan ibu Betty Purwandari, S.Kom., M.Sc., Ph.D. Terima kasih atas bimbingannya selama penulisan karya akhir ini.



Bapak Dr. Indra Budi, S.Kom, M.Kom. dan Ibu Yova Ruldeviyani, S.Kom, M.Kom. sebagai penguji saat sidang. Terima kasih atas masukan yang telah diberikan.



Kedua orang tua penulis yaitu bapak Ucin Muhammad Nuryasin dan ibu Isma Nurmala Ghani, serta adik tercinta Irvany Irsyad atas dukungan dan doanya.



Devi Ayu Ariastuti yang telah meluangkan waktunya untuk memberikan support dan doa kepada penulis.



Para sahabat penulis: Tommy, Iman, Iqbal, Canggih, Bangun, Kukuh, Yudi, Anthy Aoki, Andri, mas Ihsan, dan mas Handri. Terima kasih atas semangat yang telah diberikan kepada penulis untuk menyelesaikan Karya Akhir ini.



Teman teman MTI 2012SC yang selalu memberikan semangat dan masukan kepada penulis terkait penulisan karya akhir ini.



Staff MTI UI yaitu ibu Dewi, ibu Ning, pak Wiryo, pak Ganda, Syamsul, dan para satpam yang memudahkan penulis saat perkuliahan di MTI UI Salemba.

iv




Teman-teman rumah RT 5 RW 16 Indraprasta Bogor: Alif, Adit 1, Adit 2, Miftah, Hanif, Ael, Opal, Erbi, Zana, Iqbal, Rasyid, Rizal, Andika, Dea, Edo, dan Faisal. Terima kasih atas keceriaan yang diberikan.



Seluruh staf Doku yang sudah mengizinkan penulis mengambil topik penelitian terkait Doku Wallet terutama staf lantai 4 (Pak Rama, Pak Hafiz, Riza, mas Opik, mas Reza, Jauhaf, Surya, Oni, Ical, Rien, mas Arif, Adi, pak Rudi, pak Sandi, kang Parman, pak Adit, mas Rudi Thong, kang Agus, pak Djati, mas Roky, mas Yoga, Reisa, mas Arul, pak Welfy, mas Widi, mas Bayu, Ate, Nata, mas Luqman, mas Iqbal dan Yuan.



Semua pihak yang membantu penelitian ini dan yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu.

Akhir kata penulis menyadari masih banyak kekurangan pada penulisan karya akhir ini. Kritik dan saran yang membangun akan penulis terima dengan senang hati. Semoga karya akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan. Jakarta, 10 Juli 2014

Penulis

v


HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Sebagai sivitas akademik Universitas Indonesia, saya yang bertanda tangan di bawah ini: Nama

: Syahrul Fathi

NPM

: 1206302825

Program Studi

: Teknologi Informasi

Fakultas

: Ilmu Komputer

Jenis Karya

: Karya Akhir

demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Indonesia Hak Bebas Royalti Nonekslusif (Non-exclusice RoyaltyFree Right) atas karya ilmiah saya yang berjudul: Analisis Penerimaan E-Wallet di Indonesia: Studi Kasus Doku Wallet Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Nonekslusif ini Universitas Indonesia berhak menyimpan, mengalihmedia /format-kan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database). Merawat, dan memublikasikan karya akhir saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis/pencipta dan sebagi pemilik Hak Cipta.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya. Dibuat di

: Jakarta

Pada tanggal

: 2 Juli 2014

Yang menyatakan,

(Syahrul Fathi)

vi


ABSTRAK Nama Program Studi Judul

: Syahrul Fathi : Teknologi Informasi : Analisis Penerimaan e-Wallet di Indonesia: Studi Kasus Doku Wallet

Dari berbagai macam jenis pembayaran elektronik yang ada, salah satu jenisnya adalah e-wallet. Di Indonesia sudah banyak produk e-wallet yang dikeluarkan oleh pihak bank maupun pihak swasta. Doku, sebagai salah satu perusahaan payment gateway yang terbesar di Indonesia mempunyai sebuah produk e-wallet bernama Doku Wallet. Meskipun Doku Wallet sudah diluncurkan sejak akhir tahun 2012, penggunaannya oleh masyarakat Indonesia masih sangat minim. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor apa yang memengaruhi adopsi penggunaan Doku Wallet di Indonesia sebagai alternatif alat pembayaran. Data responden didapat dari pengisian form secara online di Google form, yang link-nya disebarkan melalui media sosial seperti Facebook, Twitter, dan forum online. Target respondennya adalah orang yang pernah menggunakan Doku Wallet. Dari pengumpulan data selama satu bulan, mulai tanggal 5 April 2014 sampai 5 Mei 2014, terkumpul sebanyak 111 responden yang mengisi kuesioner. Data tersebut kemudian dianalisis dengan teknik multivariate structural equation modeling (SEM) menggunakan software LISREL 8. Hasil pengolahan data menunjukan bahwa faktor yang mempengaruhi penerimaan dari Doku Wallet adalah electronic word-of-mouth (e-WOM), trust, perceived risk, dan perceived ease of use. Kata Kunci: Mobile payment, e-wallet, trust, perceived risk, Doku

vii


Universitas Indonesia

ABSTRACT Name Study Program Title

: Syahrul Fathi : Information Technology : Acceptance Analysis of e-Wallet in Indonesia: A Case Study of Doku Wallet

E-wallet is one type of electronic payment. In Indonesia there are so many ewallet products, which are issued by banks and private sectors. Doku is one of the largest payment gateway companies in Indonesia, which have an e-wallet product called Doku Wallet. Although Doku Wallet was lauched in late 2012, its usage is very low in Indonesia. This study was conducted to determine factors that affect the adoption of Doku Wallet as an alternative payment method in Indonesia. Data were obtained from online questionnaire on Google form. Its link was advertised on social media, such as Facebook, Twitter, and online forums. The respondents are Doku Wallet users. The data were collected within one month from 5 April 2014 until 5 May 2014. There are 111 respondents, who filled out the questionnaire. Then the data was analyzed using LISREL 8, as a tool of a multivariate data analysis called structural equation modeling (SEM). The results shows that the factors affecting acceptance of Doku Wallet is electronic word-ofmouth (e-WOM), trust, perceived risk, and perceived ease of use. Keywords: Mobile payment, e-wallet, trust, risk, Doku

viii



DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL……………………………………………………………...i HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS ................................................ ii HALAMAN PENGESAHAN .............................................................................. iii KATA PENGANTAR .......................................................................................... iv HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ........................................... vi ABSTRAK ........................................................................................................... vii ABSTRACT ........................................................................................................ viii DAFTAR ISI ......................................................................................................... ix DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ xi DAFTAR TABEL ............................................................................................... xii DAFTAR LAMPIRAN ...................................................................................... xiii BAB 1 PENDAHULUAN .................................................................................. 1 1.1 Latar Belakang ........................................................................................ 1 1.2 Rumusan Masalah dan Pertanyaan Penelitian ........................................ 4 1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian ............................................................... 7 1.4 Ruang Lingkup Penelitian ....................................................................... 7 1.5 Sistematika Penulisan ............................................................................. 7 BAB 2 LANDASAN TEORI............................................................................. 9 2.1 Mobile Payment ...................................................................................... 9 2.2 Electronic Wallet (e-Wallet) ................................................................. 10 Technology Acceptance Model (TAM) ................................................. 10 2.3 2.4 Structural Equation Modelling (SEM) ................................................. 12 2.4.1 Tahapan dalam Structural Equation Modelling (SEM) .................... 12 2.5 Penelitian Terkait .................................................................................. 13 2.5.1 Penelitian Chen dan Adams (2005)................................................... 13 2.5.2 Penelitian Amoroso dan Watanabe (2012) ....................................... 15 2.5.3 Penelitian Muhayiddin et al. (2011) .................................................. 17 2.5.4 Penelitian Lai (2012) ......................................................................... 18 2.5.5 Penelitian Guhr et al. (2013) ............................................................. 19 2.5.6 Penelitian Sahut (2008) ..................................................................... 21 2.6 Kerangka Berpikir ................................................................................. 23 2.6.1 Pengaruh perceived ease of use terhadap mobile payment ............... 23 2.6.2 Pengaruh perceived usefulness terhadap mobile payment ................ 24 2.6.3 Pengaruh perceived risk terhadap mobile payment ........................... 26 2.6.4 Pengaruh perceived value terhadap mobile payment ........................ 27 2.6.5 Pengaruh electronic word-of-mouth (e-WOM) terhadap mobile payment ......................................................................................................... 27 2.6.6 Pengaruh trust terhadap mobile payment .......................................... 28 2.6.7 Pengaruh attitude toward using terhadap mobile payment ............... 29 2.6.8 Model penelitian................................................................................ 30 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN ........................................................ 33 3.1 Konseptual Penelitian............................................................................ 33 3.2 Tahapan Penelitian ................................................................................ 33 3.2.1 Identifikasi, Pemilihan, dan Perumusan Masalah ............................. 34 ix Universitas Indonesia


3.2.2 Studi Literatur ................................................................................... 34 3.2.3 Membuat Theoritical Framework ..................................................... 34 3.2.4 Penyusunan kuesioner ....................................................................... 34 3.2.5 Uji Coba Kuesioner ........................................................................... 34 3.2.6 Pengumpulan Data ............................................................................ 35 3.2.7 Analisis Data Kuesioner .................................................................... 35 3.2.8 Penarikan Kesimpulan ...................................................................... 35 3.3 Instrumen Penelitian dan Operasionalisasi Variabel............................. 36 3.4 Sampel dan Metode Pengumpulan Data ............................................... 38 BAB 4 PROFIL ORGANISASI ..................................................................... 39 4.1 Sejarah berdirinya Doku ....................................................................... 39 Payment Solutions ................................................................................. 40 4.2 4.2.1 Solutions for enterprise ..................................................................... 40 4.2.2 Solutions for Social Media Seller ...................................................... 43 4.2.3 Solutions for personal spending ........................................................ 44 4.3 Security and performance ..................................................................... 45 4.3.1 Maximum Security ............................................................................. 45 4.3.2 Security for Our Merchants and Shoppers ....................................... 46 BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN ........................................................... 47 5.1 Demografi Responden ........................................................................... 47 5.1.1 Usia ................................................................................................... 47 5.1.2 Jenis Kelamin .................................................................................... 48 5.1.3 Pendidikan tertinggi .......................................................................... 48 5.1.4 Tempat Tinggal ................................................................................. 49 5.1.5 Pengenalan Doku Wallet ................................................................... 49 5.1.6 Penggunaan Doku Wallet .................................................................. 50 5.2 Analisis menggunakan Metode SEM .................................................... 50 5.2.1 Pembuatan Model Penelitian............................................................. 51 5.2.2 Identifikasi Model Penelitian ............................................................ 53 5.2.3 Estimasi dan Evaluasi Model Penelitian ........................................... 54 5.2.4 Uji Model Pengukuran (Confirmatory Factor Analysis) .................. 55 5.2.5 Uji Model Struktural ......................................................................... 61 5.2.6 Uji Interpretasi dan Modifikasi Model Penelitian ............................. 63 5.2.7 Pengujian Hipotesis ........................................................................... 66 5.2.8 Diskusi .............................................................................................. 69 5.2.9 Analisis Dampak ............................................................................... 76 BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................... 80 6.1 Kesimpulan ........................................................................................... 80 6.2 Saran ...................................................................................................... 81 DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 82 LAMPIRAN ......................................................................................................... 87

x



DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Jumlah Transaksi Non-Tunai Berdasarkan Wilayah di Seluruh Dunia. (Sumber: Capgemini, 2013) .................................................... 1 Gambar 1.2 Prediksi Pengguna Mobile Payment Berdasarkan Wilayah pada Tahun 2009-2010. (Sumber: Ernst &Young, 2011) ........................... 2 Gambar 1.3 Jalur Pembayaran yang Memiliki Peningkatan Secara Pesat untuk Lima Tahun ke Depan. (Sumber: Ernst & Young, 2011) .................. 3 Gambar 2.1 TAM oleh Davis et. al. (Sumber: Davis et al., 1989 & Venkatesh et al., 2003) ........................................................................................ 11 Gambar 2.2 Model TAM yang Digunakan oleh Chen & Adams. (Sumber: Chen & Adams, 2005) ....................................................................... 14 Gambar 2.3 Model TAM yang Digunakan oleh Amoroso dan MagnierWatanabe. (Sumber: Amoroso & Magnier-Watanabe, 2012) ........... 15 Gambar 2.4 Model UTAUT yang Digunakan oleh Muhayiddin, Ahmed, dan Ismail. (Sumber: Muhayiddin et al., 2011) ....................................... 18 Gambar 2.5 Model TAM yang Digunakan oleh Lai. (Sumber: Lai, 2012) .......... 19 Gambar 2.6 Model TAM dan TR yang Digunakan oleh Guhr, Loi, Wiegard dan Breitner. (Sumber: Guhr et al., 2013) ......................................... 20 Gambar 2.7 Model TAM yang Digunakan oleh Sahut. (Sumber: Sahut, 2008) ... 21 Gambar 2.8 Model Untuk Menilai Faktor-Faktor yang Ada di TAM. (Sumber: Sahut, 2008) ...................................................................................... 23 Gambar 2.9 Model Penelitian yang Diajukan. ...................................................... 32 Gambar 3.1 Tahapan Pelaksanaan Penelitian. ...................................................... 33 Gambar 4.1 Milestones Doku. (Sumber: Doku, 2014).......................................... 40 Gambar 4.2 Sertifikat Doku Untuk PCI DSS. (Sumber: Doku, 2014) ................. 46 Gambar 5.1 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Usia. .......................... 47 Gambar 5.2 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Jenis Kelamin. .......... 48 Gambar 5.3 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Pendidikan Tertinggi. 49 Gambar 5.4 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Tempat Tinggal......... 49 Gambar 5.5 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Dari Mana Mengenal Doku Wallet....................................................................................... 50 Gambar 5.6 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Penggunakan Doku Wallet. ............................................................................................... 50 Gambar 5.7 Path Diagram Model Penelitian. ...................................................... 51 Gambar 5.8 Uji Model Struktural. ........................................................................ 63 Gambar 5.9 Uji Model Struktural setelah Modifikasi. .......................................... 64

xi



DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 Pengguna yang Terdaftar pada Doku Wallet. (Sumber: Doku, 2014) ... 5 Tabel 2.1 Mobile Payment Technologies and Scenarios. (Sumber: Ernst & Young, 2011) .......................................................................................... 9 Tabel 2.2 Penjelasan Penyusunan Kerangka Penelitian. ....................................... 30 Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel. .................................................................... 36 Tabel 4.1 Tabel Fitur Doku Online Payments. (Sumber: Doku, 2014) ................ 41 Tabel 5.1 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Model Pengukuran setelah Modifikasi. ............................................................................................ 56 Tabel 5.2 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Model Pengukuran setelah Modifikasi. ............................................................................................ 58 Tabel 5.3 Hasil Uji Goodness of Fit pada Measurement Model. .......................... 60 Tabel 5.4 Hasil Uji Goodness of Fit pada Measurement Model setelah Modifikasi. ............................................................................................ 61 Tabel 5.5 Hasil Uji Goodness of Fit pada Model Struktural................................. 62 Tabel 5.6 Hasil Uji Goodness of Fit Pada Model Struktural setelah Modifikasi. . 63 Tabel 5.7 Signifikansi Hubungan Kausal antar Variabel pada Uji Model Struktural setelah Modifikasi. ............................................................... 65

xii



DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Peningkatan Pengguna Doku Wallet ................................................. 88 Lampiran 2 Kuesioner Penelitian .......................................................................... 89 Lampiran 3 Hasil Uji Validitas Instrumen Penelitian ........................................... 96 Lampiran 4 Hasil Uji Reliabilitas Instrumen ........................................................ 98 Lampiran 5 Hasil Uji Normalitas Data ............................................................... 100 Lampiran 6 Hasil Uji Outlier (Mahalanobis distance) ....................................... 106 Lampiran 7 Hasil Uji Multikolinieritas ............................................................... 110 Lampiran 8 Hasil Uji Offending Estimates ......................................................... 113 Lampiran 9 Covariance Matrix Data Mentah ..................................................... 116 Lampiran 10 Model Pengukuran (Measurement Model) .................................... 118 Lampiran 11 Hasil Uji Kecocokan CFA Awal ................................................... 123 Lampiran 12 Hasil Uji Kecocokan CFA Setelah Modifikasi (output LISREL) . 125 Lampiran 13 Model Struktural Awal (output LISREL) ...................................... 127 Lampiran 14 Model Struktural Setelah Modifikasi (output LISREL) ................ 138

xiii



BAB 1 PENDAHULUAN Di dalam bab ini diuraikan penjelasan tentang latar belakang, identifikasi permasalahan, ruang lingkup penelitian, pertanyaan penelitian, tujuan serta sasaran penelitian, dan manfaat penelitian. 1.1

Latar Belakang

Perkembangan transaksi non-tunai memiliki peningkatan yang signifikan di seluruh dunia. Gambar 1.1 menjelaskan perkembangan pembayaran non-tunai secara global dari tahun 2007 hingga tahun 2011 (Capgemini, 2013). Pada tahun 2010 ke tahun 2011 memiliki peningkatan sekitar 8,8% serta mencapai 307 triliun transaksi.

Global Emerging Asia CEMEA Latin America Mature Asia Pacific Europe North America

CAGR

Growth

Growth

Growth

07-11

09-10

10-11

10-11

7.3%

6.0%

8.8%

20.0%

21.7%

22.1%

26.2%

23.8%

21.9%

15.0%

7.7%

14.4%

10.2%

3.1%

11.0%

4.2%

4.7%

4.2%

3.8%

3.1%

6.4%

Developing 18.7%

Gambar 1.1 Jumlah Transaksi Non-Tunai Berdasarkan Wilayah di Seluruh Dunia. (Sumber: Capgemini, 2013)

1



Mature 6.2%

2

Pertumbuhan tersebut dipimpin oleh wilayah Eropa Tengah, Timur Tengah, Afrika (CEMEA), dan negara Asia berkembang (Emerging Asia). Wilayah tersebut memiliki total transaksi non-tunai yang kecil secara global, tetapi banyaknya investasi pada sektor ini membantu wilayah tersebut memiliki perkembangan yang signifikan. Negara-negara di wilayah Asia memiliki pangsa pasar terbanyak yaitu sebesar 6.5% secara global dan meningkat 21.9% pada tahun 2011. Ernst and Young (2011) menyatakan bahwa mobile payment services pada tahun 2014 memiliki nilai transaksi mencapai $245 triliun dan memiliki 340 juta pengguna di seluruh dunia, yang sama totalnya dengan 5% dari semua pengguna mobile diseluruh dunia. Gambar 1.2 menjelaskan bahwa wilayah Asia Pasifik adalah wilayah yang memiliki persentase mobile payment terbesar di dunia dibandingkan dengan wilayah lainnya.

Gambar 1.2 Prediksi Pengguna Mobile Payment Berdasarkan Wilayah pada Tahun 2009-2010. (Sumber: Ernst &Young, 2011)

Berdasarkan hasil analisis Ernst and Young (2011), jenis pembayaran non-tunai yang memiliki peningkatan secara signifikan adalah melalui perantara mobile. Hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.3 bahwa penetrasi pembayaran melalui mobile memiliki persentase mencapai 83%, melebihi transaksi pembayaran Universitas Indonesia


3

melalui internet, POS, dan yang lainnya. Hal ini disebabkan penggunaan mobile payment dinilai memiliki kecepatan dalam melakukan transaksi. Berdasarkan data dari Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJJI), penetrasi smartphone diperkirakan mencapai 80% di tahun 2011 dan dapat terus meningkat.

Gambar 1.3 Jalur Pembayaran yang Memiliki Peningkatan Secara Pesat untuk Lima Tahun ke Depan. (Sumber: Ernst & Young, 2011)

Salah satu jenis mobile payment adalah e-wallet. Menurut Sahut (2008), e-wallet dapat mengganti penggunaan uang tunai, dengan syarat sebagai berikut: 

e-wallet harus memfasilitasi transaksi tanpa membawa uang tunai yang tebal dan berat.



e-wallet harus mengurangi pengguna melakukan perhitungan transaksiagar mempercepat pembayaran.



e-wallet

harus

meningkatkan keamanan

serta mengurangi

risiko

kehilangan dari pencuri dan menjamin anonimitas pembayaran. Untuk menggantikan pembayaran tunai seperti mobile payment khususnya ewallet dibutuhkan kemauan dari pengguna agar mereka mau menggunakan mobile payment sebagai pengganti pembayaran konvensional. Lu et al. (2011) menganalisis adopsi mobile payment terhadap trust dan menyatakan bahwa trust memiliki pengaruh yang besar terhadap adopsi pengguna terhadap mobile payment. Berdasarkan survey yang dilakukan di dalam Lu et al. (2011), konsumen yang tidak memiliki trust terhadap mobile payment dapat menjadi penghambat Universitas Indonesia


4

perkembangan industri mobile payment karena 73.5% konsumen kuatir terhadap kemanan dan risiko transaksi ketika menggunakan jasa mobile payment. Oleh karena itu membangun kepercayaan konsumen adalah hal yang sangat penting untuk membantu adopsi mobile payment dan hal tersebut adalah kunci sukses pada bisnis di industri ini. Penelitian Xin et al (2011) melihat pengaruh trust terhadap mobile payment yang menghasilkan karakteristik berdasarkan mobile service provider, mobile payment vendor, dan mobile technology. Variabel tersebut memengaruhi pengembangan trust pada mobile payment serta perceived reputation pada mobile service provider dan mobile payment vendor memiliki pengaruh positif terhadap mobile payment trust. 1.2

Rumusan Masalah dan Pertanyaan Penelitian

Doku adalah perusahaan payment gateway pertama di Indonesia yang berdiri sejak 2007. Sebagai perusahaan payment gateway, Doku memiliki banyak jenis produk terkait bisnis modelnya. Khusus untuk bisnis mobile payment, Doku memfasilitasi konsumen dengan tiga jenis pembayaran, yaitu melalui Doku Wallet, Credit Card dan Debit Card. Doku Wallet diluncurkan di Indonesia pada akhir tahun 2012. Walaupun tergolong baru, tetapi merchant yang bergabung untuk menggunakan Doku Wallet sudah banyak. Doku Wallet masih terus memperbanyak merchant yang bersedia menerima pembayaran menggunakan Doku Wallet. Hal tersebut membuat pengguna memiliki banyak pilihan merchant ketika berbelanja menggunakan Doku Wallet. Dengan diluncurkannya Doku Wallet, diharapkan masyarakat di Indonesia dapat menggunakan fasilitas ini untuk mempermudah pembayaran online maupun offline. Target Doku pada tahun 2013 yaitu memiliki 250.000 pengguna yang terdaftar pada Doku Wallet. Tetapi kenyataanya hingga Februari 2014, Doku Wallet hanya memiliki 47.571 pengguna (Lampiran 1), yang berarti hanya mencapai 19% dari target perusahaan. Tabel 1.1 menjelaskan statistik pengguna Doku Wallet yang terdaftar pada tahun 2013. Dapat dilihat terdapat perbedaan yang cukup signifikan pada bulan April, Juli dan September. Hal tersebut terjadi karena pada bulan April terdapat acara peluncuran belandja.com yang berkerja sama dengan BNI serta ada tracerout party. Pada bulan Juli, kedatangan klub sepakbola Chelsea ke Indonesia Universitas Indonesia


5

meningkatkan jumlah pendaftar Doku Wallet. Pada bulan setelah September, Doku Wallet mengalami peningkatan lagi karena pada saat itu Doku Wallet bekerja sama dengan provider Bolt 4G, sebagai penyedia layanan 4G pertama di Indonesia. Tabel 1.1 Pengguna yang Terdaftar pada Doku Wallet. (Sumber: Doku, 2014)

Bulan

Pengguna

Januari 2013

246

Februari 2013

165

Maret 2013

158

April 2013

5.593

Mei 2013

326

Juni 2013

295

Juli 2013

1.315

Agustus 2013

394

September 2013

2.562

Oktober 2013

2.684

November 2013

4.125

Desember 2013

2.122

Total

19.985

Berdasarkan observasi awal yang dilakukan oleh peneliti dilapangan, ada beberapa

kendala

yang

menyebabkan

sedikitnya

pengguna

yang

mau

menggunakan Doku Wallet diantaranya: 

Cakupan Doku Wallet untuk digunakan sebagai mobile payment belum luas. Walaupun Doku Wallet sudah memiliki berbagai jenis merchant, toko retail, maskapai penerbangan, dan transportasi kereta api. Hal tersebut belum meningkatkan minat pengguna.



6 

Doku Wallet masih tergolong baru dan belum banyak dikenal masyarakat umum. Hanya sebagian masyarakat saja yang sudah mengenal Doku Wallet.



Kemauan pengguna untuk menggunakan mobile payment masih kurang. Sebagai contoh nyata adalah Transjakarta yang dapat menerima berbagai jenis e-wallet service. Hal tersebut tidak menjadi jaminan bahwa masyarakat menggunakan e-wallet service sebagai alat pembayarannya. Masyarakat masih banyak yang menggunakan uang tunai untuk membayar tiket Transjakarta.



Masyarakat di Indonesia masih banyak yang belum siap dengan teknologi karena masyarakat di Indonesia memiliki tingkat kemakmuran dan tingkat pendidikan yang tergolong rendah. Menurut data Bank Dunia mengenai survei tentang pendidikan di Indonesia, sampai saat ini Indonesia masih tertinggal untuk masalah pendidikan karena berbagai masalah, seperti tingkat pendaftaran sekolah menengah dasar yang hanya mencapai 55% dan tingkat kesiapan siswa pada umur 15 tahun yang hanya mencapai peringkat 50 dari 57 negara dalam bidang ilmu pengetahuan, membaca dan matematika (Bank Dunia, 2013).



Persaingan yang cukup ketat pada e-wallet service karena bersaing dengan berbagai produk dari perbankan yang ada di Indonesia.



Aplikasi mobile untuk Doku Wallet baru selesai dikembangkan dan pengguna belum banyak yang tahu. Aplikasi mobile dapat memberikan kemudahan bagi pengguna saat bertransaksi menggunakan Doku Wallet. Hal tersebut memengaruhi minat untuk menggunakan Doku Wallet.

Dari analisis permasalahan diatas dapat dilihat bahwa target Doku untuk memiliki pengguna sebanyak 250.000 pengguna tidak tercapai. Untuk tetap fokus terhadap permasalahan yang sudah dijabarkan diatas, maka dibuatlah sebuah research question yaitu: Faktor-faktor apa yang memengaruhi penerimaan Doku Wallet di masyarakat Indonesia?



7

1.3

Tujuan dan Manfaat Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah: 

Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan Doku Wallet di Indonesia.



Merumuskan rekomendasi dan strategi pengembangan Doku Wallet untuk organisasi.

Manfaat dari penelitian adalah: 

Mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi adopsi e-wallet di Indonesia.



Memberikan sumbangsih ilmu pengetahuan tentang adopsi pengguna terhadap teknologi khususnya pada e-wallet di Indonesia.



Memberikan rekomendasi kepada organisasi untuk membentuk strategi organisasi terhadap Doku Wallet.

1.4

Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup penelitian ini yaitu: 

Faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan Doku Wallet hanya dilihat dari faktor yang berkaitan dengan teknologi, value, risk, trust, dan electronic word-of-mouth (e-WOM).



Penilaian dan pengambilan data pengguna hanya dilakukan pada pengguna Doku wallet yang pernah menggunakan Doku Wallet.

1.5

Sistematika Penulisan

Penulisan laporan karya akhir ini terbagi menjadi 6 bab, yaitu: 

BAB 1: PENDAHULUAN

Bab ini membahas tentang latar belakang masalah, perumusan masalah dan pertanyaan penelitian, tujuan dan manfaat penelitian, ruang lingkup penelitian, dan sistematika penulisan.



8 

BAB 2: LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan tentang istilah-istilah yang terkait dengan penelitian, pembahasan penelitian terdahulu yang relevan, serta perancangan kerangka penelitian yang dipakai. 

BAB 3: METODOLOGI PENELITIAN

Dalam bab 3 ini dijelaskan tahapan yang dilalui untuk melaksanakan penelitian ini. Dalam bab ini juga disusun instrumen penelitian dan operasional variabel. 

BAB 4: TINJAUAN ORGANISASI

Dalam bab ini dijelaskan tentang profil organisasi yang dibahas di dalam penelitian. Profil yang dibahas adalah mengenai organisasi Doku sebagai payment gateway pertama di Indonesia dan pemilik produk Doku Wallet. 

BAB 5: ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Bab ini berisi tentang analisis berdasarkan tahapan yang telah dibentuk di Bab 3. Bab ini berisi tentang pengolahan data, penyajian data, dan pembahasan penelitian. 

BAB 6: KESIMPULAN DAN SARAN

Bab 6 berisi kesimpulan yang diambil berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada Bab 5. Bab ini juga berisi saran untuk penelitian selanjutnya dan pengembangan strategi organisasi untuk Doku Wallet.



BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini berisi teori penelitian, penelitian terdahulu, studi literatur, dan metodologi yang terkait pada penelitian ini. Pada bagian terakhir dibentuk kerangka penelitian berdasarkan studi literatur yang telah dilakukan. 2.1

Mobile Payment

E&Y (2011) melakukan pengelompokan untuk mobile payment berdasarkan teknologi dan skenario yang dijelaskan pada Tabel 2.1. Berdasarkan teknologi, mobile payment terbagi menjadi tiga bagian yaitu Short Messaging Service (SMS), Near Field Communication (NFC), dan Mobile Internet. Untuk pembagian berdasarkan skenario, mobile payment dibagi menjadi enam bagian yaitu payment type, use case, characteristics, examples, payment providers and enablers, dan mobile operator participation. Tabel 2.1 Mobile Payment Technologies and Scenarios. (Sumber: Ernst & Young, 2011)

Payment type

Use case

Characteristics

Examples

Payment providers and enablers

Mobile operator participation

SMS

NFC

Mobile internet

Person-to-person Person-to-business Business-to-person Domestic remittance International remittance Branchless banking

Person-to-business Business-tobusiness Contactless payments Identification- and marketingrelated services High levels of crossindustry collaboration

Person-to-person Person-to-business

Transit payments (Mobile FeliCa, Japan)

Mobile wallet (Paypal, Zong, Starbucks)

Card issuers Mobile operators Handset manufacturers Penjuals Start-ups Medium

Web services players Start-ups Mobile operators Penjuals

Payment services for the unbanked and underbanked Salary payments (Roshan, Afghanistan) Money transfer (MPESA, Kenya; Obopay) Start-ups Mobile operators Money transfer companies Handset manufacturers High

9


In-app payments Mobile wallet transactions

Extension of online payment services

Low


10

2.2

Electronic Wallet (e-Wallet)

Mobile payment termasuk didalam kategori electronic wallet, yang termasuk transaksi non-tunai, tidak menggunakan media seperti kartu, dan melakukan transaksi melalui kanal elektronik (Amoroso, 2011). Berbeda dengan kartu debit atau kartu kredit, transaksi menggunakan e-wallet tidak secara langsung melalui pihak ketiga atau intermediari (Amoroso, 2011). E-wallet semakin berkembang bukan karena mobile wallet digunakan untuk memfasilitasi e-wallet, tetapi karena adanya mobile device yang dimiliki hampir semua orang dan ini memicu penggunaan mobile device sebagai perantara untuk e-wallet (Olsen, 2011). Mobile payment hadir bukan sebagai pengganti transaksi tunai, tetapi sebagai komplemen terhadap uang tunai (Olsen, 2011). Suksesnya Paypal sebagai alat transaksi pada dunia e-commerce menunjukan bahwa adanya kebutuhan di dunia e-commerce terhadap sebuah alat transaksi alternatif. Lingkungan untuk e-wallet yang masih belum matang dan terbuka lebarnya peluang untuk terjun ke dunia e-wallet menimbulkan kompetisi bagi kalangan pebisnis. Lembaga bank hingga non-bank berbondong-bondong membuat produk e-wallet untuk dijual kepasaran. Lingkungan e-wallet akhirnya semakin ramai dan semakin banyaknya kompetitor membuat persaingan di dunia e-wallet semakin sengit. 2.3

Technology Acceptance Model (TAM)

Salah satu studi yang paling banyak untuk adopsi teknologi terhadap individu adalah Technology Acceptance Model (TAM). Davis (1989) mengenalkan TAM untuk menjelaskan tentang kebiasaan pengguna terhadap penggunaan komputer. Penelitian tersebut menjelaskan bahwa TAM cocok untuk penerimaan pengguna terhadap komputer. Selain TAM sebenarnya masih banyak metode lain mengenai adopsi pengguna. seperti uses and gratification atau diffusion of innovation, tetapi untuk penelitian mobile payment, TAM lebih cocok karena dapat dimodifikasi Universitas Indonesia


11

sesuai faktor-faktor yang dibutuhkan pada adopsi penerimaan pengguna (Shin, 2009). TAM berasal dari theory of reasoned action yang menjelaskan bahwa attitude toward using dan subjective norm memiliki pengaruh terhadap behavioral intention to use yang pada akhirnya memengaruhi actual usage yang digambarkan pada Gambar 2.1. TAM adalah metode yang pertama kali dapat mengaplikasikan faktor psikologis terhadap sistem informasi dan adopsi komputer. Variabel utama dalam TAM yang paling memengaruhi pengguna untuk menggunakan sebuah teknologi adalah perceived usefulness dan perceived easy of use (Davis, 1989). Penelitian sekarang banyak yang mengembangkan TAM dengan menambahkan faktor-faktor yang sesuai dengan penelitian yang dilakukan.

Gambar 2.1 TAM oleh Davis et. al. (Sumber: Davis et al., 1989 & Venkatesh et al., 2003)

Penelitian Shin (2009) menyebutkan bahwa TAM memiliki keterbatasan terhadap adopsi mobile wallet. Salah satunya adalah TAM tidak memerhatikan faktor pengaruh sosial terhadap adopsi dari teknologi yang baru (Malhotra & Galletta, 1999). Kedua, TAM dianggap memiliki hambatan bagi pengguna saat menggunakan teknologi tertentu ketika pengguna dihadapkan pada pilihan menggunakan atau tidak (Mathieson, Peacock, & Chin, 2001). Ketiga, TAM beranggapan bahwa hanya terdapat satu teknologi dan tidak menghiraukan teknologi alternatif yang lain (Shin, 2009). Dari keterbatasan tersebut, dibutuhkan modifikasi terhadap model TAM yang digunakan untuk adopsi pengguna mobile



12

payment. Modifikasi tersebut dilakukan agar mancakup sisi adopsi pengguna terhadap mobile payment yang tidak dicakup pada model TAM yang biasa. 2.4

Structural Equation Modelling (SEM)

Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik yang menggunakan metode analisis statistik multivariat terapan yang digunakan oleh berbagai kalangan (Pugesek & Tomer, 2003). Walaupun terdapat berbagai macam teknik yang muncul lebih awal, SEM lebih menarik dari teknik yang lain. Hal tersebut karena terdapatnya banyak aplikasi khusus untuk SEM seperti AMOS, EQS, LISREL, Mplus, Mx, RAMONA, SEPATH. Hal lain yang membuat SEM semakin banyak digunakan adalah banyaknya publikasi yang menggunakan teknik SEM. Hal tersebut memudahkan akses informasi terhadap SEM lebih mudah. Shipley (2000) di dalam Pugesek & Tomer (2003) menyatakan SEM dalam arti luas sebagai kumpulan hipotesis hubungan sebab akibat antara variabel dengan hipotesis komposit berdasarkan pola dependensi statistik yang bersifat dependen. Hubungan ini dijelaskan oleh parameter yang menunjukkan besarnya efek (secara langsung atau tidak langsung) variabel independen (baik yang diamati atau laten) terhadap variabel dependen (baik diamati atau laten) (Pugesek & Tomer, 2003). 2.4.1

Tahapan dalam Structural Equation Modelling (SEM)

Tahapan yang dilakukan ketika menggunakan SEM terdiri dari 5 tahapan. Di dalam Wijanto (2008) diketahui ada 5 tahapan prosedur SEM yang digunakan (Bollen dan Long, 1993), yaitu sebagai berikut: 1. Spesifikasi model (model specification) Tahap ini berkaitan dengan pembentukan model awal persamaan struktural, sebelum dilakukan estimasi. Model awal ini diformulasikan berdasarkan suatu teori atau penelitian sebelumnya.



13

2. Identifikasi (identification) Tahap ini berkaitan dengan pengkajian tentang kemungkinan diperolehnya nilai yang unik untuk setiap parameter yang ada di dalam model dan kemungkinan persamaan simultan tidak ada solusinya. 3. Estimasi (estimation) Tahap ini berkaitan dengan estimasi terhadap model untuk menghasilkan nilai-nilai parameter dengan menggunakan salah satu metode estimasi yang tersedia. Pemilihan metode estimasi yang digunakan seringkali ditentukan berdasarkan karakteristik dari variabel-variabel yang dianalisis. 4. Uji kecocokan (fit testing) Tahap ini berkaitan dengan pengujian kecocokan antara model dengan data. Beberapa kriteria ukuran kecocokan atau Goodness of Fit (GOF) dapat digunakan untuk melaksanakan langkah ini. 5. Respesifikasi (respecification) Tahap ini berkaitan dengan respesifikasi model berdasarkan atas hasil uji kecocokan tahap sebelumnya. 2.5

Penelitian Terkait

Berikut adalah penelitian terkait yang membahas mobile payment dan e-wallet. 2.5.1

Penelitian Chen dan Adams (2005)

Chen dan Adams pada tahun 2005 melakukan penelitian tentang adopsi pengguna terhadap mobile payment. Penelitian ini menggunakan TAM dan IDT sebagai dasar teori yang digunakan. Gambar 2.2 adalah faktor-faktor yang digunakan oleh Chen dan Adams yang terdiri dari perceived usefulness, perceived ease of use, attitude toward using, behavioral intention to use, actual use of mobile payment, observability, compatibility, dan trialability.



14

Gambar 2.2 Model TAM yang Digunakan oleh Chen & Adams. (Sumber: Chen & Adams, 2005)

Survei yang dilakukan menggunakan data dari pengguna mobile payment dan menghiraukan apakah sudah menggunakan service-nya atau belum. Kuesioner yang dibuat membagi data menjadi dua macam bagian. Bagian pertama yaitu data tentang partisipan meliputi jenis kelamin, umur, tingkat pendidikan, dan pekerjaan. Bagian yang kedua adalah tentang persepsi dari partisipannya tentang produk. Confirmatory Factor Analysis (CFA) digunakan untuk mengukur validitas dari suatu model dan SEM digunakan untuk memeriksa model yang dikembangkan. Penelitian ini menggunakan LISREL 8 untuk menganalisis pengukuran model dan struktural model. Penulis menggunakan LISREL karena berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Byrne (2001), program LISREL memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan program SEM yang lain. Byrne (2001) menyebutkan bahwa LISREL lebih user friendly. LISREL juga memiliki output yang lebih lengkap untuk analisis SEM seperti informasi Goodness of Fit. LISREL juga mempunyai fitur untuk menangani missing data.



15

2.5.2

Penelitian Amoroso dan Watanabe (2012)

Amoroso dan Watanabe pada tahun 2012 melakukan penelitian untuk adopsi mobile wallet dengan studi kasus mobile Suica di Jepang. Penelitian ini menggunakan 12 variabel diantaranya perceived usefulness dan perceived ease of use, attitude toward using, behavioral intention to use, actual usage, facilitating conditions, perceived security, trust, perceived risk, perceieved value, social influence, dan attractiveness of alternatives yang dimodelkan seperti gambar 2.3. Data yang digunakan di penelitian ini adalah hasil observasi dari lingkungan Suica di Jepang.

Gambar 2.3 Model TAM yang Digunakan oleh Amoroso dan Magnier-Watanabe. (Sumber: Amoroso & Magnier-Watanabe, 2012)

Hipotesis yang diterima pada penelitian ini adalah: 

Perceived Ease of Use of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness of Mobile Wallet. 



Perceived Ease of Use of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Attitude Toward Using Mobile Wallet.



Perceived Ease of Use of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet. Universitas Indonesia


16 

Perceived Ease of Use of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Social Influence.



Perceived usefulness of mobile wallet memiliki pengaruh terhadap attitude toward using mobile wallet.



Perceived Usefulness of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Perceived Value of Mobile Wallet.



Perceived Usefulness of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet.



Perceived Usefulness of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Actual Usage of Mobile Wallet.



Attitude toward Using Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet.



Facilitating Conditions of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness of Mobile Wallet.



Facilitating Conditions of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Attitude Toward Using of Mobile Wallet.



Perceived Value of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Attitude Toward Using Mobile Wallet.



Perceived Value of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet.



Perceived Security and Privacy memiliki pengaruh terhadap Attitude toward Using Mobile Wallet.



Perceived Security and Privacy memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet.



Perceived Security and Privacy memiliki pengaruh terhadap Perceived Risk of Mobile Wallet.



Perceived Security and Privacy memiliki pengaruh terhadap Trust in Mobile Wallet.



Social Influence memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet . Universitas Indonesia


17 

Social Influence memiliki pengaruh terhadap Attractiveness of Alternatives to Mobile Wallet.



Trust in Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Attitude toward Using Mobile Wallet.



Trust in Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet.



Behavioral Intention to Use Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Actual Usage of Mobile Wallet.



Perceived Risk of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Trust in Mobile Wallet.



Perceived Risk of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Attitude toward Using Mobile Wallet.



Perceived Risk of Mobile Wallet memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet.



Attractiveness of Mobile Payment Alternatives memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention to Use Mobile Wallet.

2.5.3

Penelitian Muhayiddin et al. (2011)

Muhayiddin, et al. (2011) melakukan penelitian tentang penerimaan sistem pembayaran Dinar secara elektronik di Malaysia. Penelitian ini menggunakan Unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT). Penelitian ini menambahkan tiga variabel independen yaitu anxiety, perceived credibility, dan attitude selain variabel independen utama yaitu performance expentancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions. Moderating variabels yang digunakan adalah age, gender, dan experience dengan variabel dependen yang digunakan adalah behavioral, intention to use dan electronic dinar. Variabel yang memiliki pengaruh paling besar adalah performance expentacy, facilitating conditions, perceived credibility, dan attitude toward using. Gambar 2.4 adalah model yang digunakan pada penelitian ini.



18

Gambar 2.4 Model UTAUT yang Digunakan oleh Muhayiddin, Ahmed, dan Ismail. (Sumber: Muhayiddin et al., 2011)

2.5.4

Penelitian Lai (2012)

Lai (2012) melakukan penelitian tentang penerimaan teknologi terhadap aplikasi e-wallet untuk pembayaran biaya klinik. Penelitian ini menggunakan studi kasus untuk Taipei Easy Card yang dikeluarkan oleh Easy Card Corporation di Taipei, Cina. Penelitian ini menggunakan TAM sebagai framework penelitiannya dengan menambahkan variabel technology experience selain variabel utama TAM. Gambar 2.5 adalah model TAM yang telah dimodifikasi oleh Lai sesuai kebutuhan penelitian ini. Hipotesis yang diterima pada penelitian ini adalah: 

Perceived ease of use memberikan pengaruh terhadap attitude toward using technology. Universitas Indonesia


19 

Perceived usefulness memberikan pengaruh terhadap attitude toward using technology.



Perceived ease of use memberikan pengaruh terhadap Perceived usefulness.



Attitude toward using technology memberikan pengaruh terhadap intention to use.



Perceived usefulness memberikan pengaruh terhadap intention to use



Technology

experience

memberikan

pengaruh

terhadap

perceived

usefulness. 

Technology experience memberikan pengaruh terhadap perceived ease of use.

Gambar 2.5 Model TAM yang Digunakan oleh Lai. (Sumber: Lai, 2012)

2.5.5

Penelitian Guhr et al. (2013)

Guhr et al. (2013) melakukan penelitian tentang kesiapan konsumen terhadap penggunaan mobile payment pada studi kasus di Finlandia, Jerman, Amerika, dan Jepang. Pada penelitian ini dilakukan pengecekan technology readiness terhadap variabel TAM yaitu perceived usefulness, perceived ease of use, dan intention to use. Gambar 2.6 adalah model yang menjelaskan hubungan antara TAM dengan technology readiness.



20

Gambar 2.6 Model TAM dan TR yang Digunakan oleh Guhr, Loi, Wiegard dan Breitner. (Sumber: Guhr et al., 2013)

Penelitian ini menggunakan data dari survei secara online pada masing-masing negara dengan menggunakan bahasa Inggris. Dari penelitian ini hipotesis yang diterima adalah: 

Perceived easy of use memberikan pengaruh terhadap perceived usefulness.



Perceived easy of use memberikan pengaruh terhadap intention to use.



Perceived usefulness memberikan pengaruh terhadap intention to use.



Technology readiness memberikan pengaruh terhadap perceived easy of use.



Technology

readiness

memberikan

pengaruh

terhadap

perceived

usefulness. 

Technology readiness memberikan pengaruh terhadap intention to use.

Khusus untuk Finlandia dan Amerika terdapat pengecualian. Pada hipotesis terakhir yaitu technology readiness, ternyata tidak memberikan pengaruh terhadap intention to use yang cukup signifikan. Hal ini disebabkan masyarakat Jerman dan Jepang lebih siap terhadap penggunaan teknologi dibandingkan Finlandia dan Amerika. Penelitian ini membuktikan bahwa variabel original TAM yang terdiri Universitas Indonesia


21

dari perceived ease of used, perceived usefulness, dan intention to use memiliki pengaruh

yaang

signifikan.

Hal

ini

berarti

organisasi

yang

ingin

mengimplementasikan mobile payment harus memerhatikan hal yang sederhana dan praktis sekaligus menambahkan fitur-fitur yang berguna agar meningkatkan penggunaan mobile payment. 2.5.6

Penelitian Sahut (2008)

Sahut pada tahun 2008 melakukan penelitian terhadap adopsi penggunaan ewallet dengan studi kasus Moneo. Moneo adalah e-wallet yang berasal dari Perancis yang diluncurkan pada tahun 1999. Walaupun Moneo ada di setiap kartu bank di Perancis, tapi Moneo jarang diaktifkan oleh penggunanya. Sahut menggunakan TAM untuk mengetahui adopsi penggunaan Moneo di Perancis. Terdapat penambahan variabel eksternal pada TAM yang digunakan oleh Sahut. Hal ini karena pertimbangan bahwa perceived usefulness harus ikut serta sebagai pertimbangan penggunaan mobile payment yang pada akhirnya berhubungan dengan perceived advantage. Dapat dilihat pada Gambar 2.7 adalah permodelan yang digunakan dengan penambahan variabel eksternal terhadap model TAM.

Gambar 2.7 Model TAM yang Digunakan oleh Sahut. (Sumber: Sahut, 2008)

Pada penelitian ini, penilaian terhadap setiap variabel dilakukan berdasarkan model dua dimensi yaitu antara perceived utility dan cost yang digambarkan pada Gambar 2.8. Bagian B dan D menggambarkan bahwa cost yang digunakan sangat tinggi. Jika perceived utility sangat rendah, maka resiko kegagalan sangat tinggi. Universitas Indonesia


22

Jika perceived utility sangat tinggi, situasi dapat dikatakan seimbang. Untuk mengatasi hal ini disarankan untuk mengurangi biaya selagi meningkatkan tingkat penggunaan untuk konsumen. Bagian A dan C mengambarkan bahwa biaya yang digunakan sangat rendah. Jika perceived utility tinggi, maka konsumen lebih memilih penggunaan e-wallet atau uang tunai. Jika perceived utility rendah, maka konsumen lebih memilih menggunakan uang tunai. Pada saat penelitian dilakukan, kebanyakan e-wallet di Eropa memiliki resiko ditolak sangat tinggi. Hal ini karena e-wallet hanya bisa melakukan pembayaran dan konsumen tidak mau menggunakan e-wallet sebagai alternatif karena uang tunai masih dirasa lebih sempurna. Faktor kunci suksesnya implementasi payment berdasarkan penelitian ini adalah security, anonymity of transactions, the cost of transactions, dan plurality of functions. Implementasi dari multiple functions berguna untuk mengurangi biaya yang dikeluarkan user. Tapi hal tersebut memiliki kendala dalam membuat kesepakatan dan bagi hasil antar berbagai pihak.



23

Gambar 2.8 Model Untuk Menilai Faktor-Faktor yang Ada di TAM. (Sumber: Sahut, 2008)

2.6

Kerangka Berpikir

Dari hasil studi literatur, penulis membangun sebuah kerangka berfikir untuk mengerjakan penelitian ini. Penulis mengumpulkan beberapa faktor yang relevan pada studi literatur sebelumnya dan melakukan penyesuaian terhadap pengguna Doku Wallet. Berikut adalah faktor-faktor yang digunakan untuk memodelkan adopsi pengguna Doku Wallet beserta penjelasan, sumber, dan hubungan antar faktor lainnya. 2.6.1

Pengaruh perceived ease of use terhadap mobile payment

Penelitian oleh Chau (1996), disebutkan bahwa perceived ease of use

tidak

memiliki pengaruh secara langsung terhadap behavioral intention to use. Bertolak belakang dengan hasil sebelumnya, Lu et al. (2005), menyebutkan bahwa perceived ease of use memiliki pengaruh langsung terhadap behavioral intention to use. Menurut Chau (1996) hal tersebut karena pengguna memiliki sifat pragmatis terhadap penggunaan teknologi. Mereka menggunakan teknologi Universitas Indonesia


24

karena mereka yakin teknologi tersebut dapat memberikan manfaat, bukan dari sisi penggunaan jangka pendek atau jangka panjang. Di dalam Davis (1989), perceived ease of use diartikan sebagai interaksi dengan suatu sistem informasi atau teknologi yang bebas dari segi mental. Lu et al. (2005) menyatakan bahwa perceived ease of use memengaruhi intention to use melaui dua arah, yaitu memengaruhi secara langsung intention to use dan memengaruhi secara tidak langsung melalui perceived usefulness. Di dalam Cheong (2004), disebutkan bahwa perceived ease of use memiliki dampak positif terhadap attitude toward using. Li et al. (2007), memodelkan variabel TAM ditambah perceived risk dan e-commerce knowledge yang dihubungkan dengan trust. Hasil penelitiannya membuktikan bahwa trust memiliki pengaruh paling penting terhadap intention pada e-commerce. Dalam konteks e-wallet, perceived ease of use mengarah ke cara pemakaian ewallet. Dalam e-wallet, transaksi secara offline hanya memerlukan informasi seperti nomor telepon dan token yang dibentuk oleh sistem. Pada proses online, transaksi e-wallet khususnya pada Doku Wallet membutuhkan akses akun Doku Wallet beserta pin-nya. Jika proses transaksi ini dianggap mudah oleh pengguna, maka kemudahan ini dapat memengaruhi perceived usefulness dan attitude toward using pengguna. Trust juga dapat terbentuk seiring banyaknya transaksi yang dilakukan oleh pengguna karena kemudahan menggunakan e-wallet. Oleh karena itu dapat dibentuk hipotesis mengenai perceived ease of use terhadap attitute toward using, perceived usefulness, dan trust seperti: H1a: Perceived ease of use memiliki dampak terhadap perceived usefulness H1b: Perceived ease of use memiliki dampak terhadap attitude toward using H1c: Perceived ease of use memiliki dampak terhadap trust 2.6.2

Pengaruh perceived usefulness terhadap mobile payment

Di dalam Davis (1989), TAM dikatakan memiliki dua faktor yang sangat signifikan, yaitu perceived usefulness dan perceived ease of use yang sangat Universitas Indonesia


25

berpengaruh terhadap adopsi pengguna terhadap teknologi. Perceived usefulness diartikan oleh Davis (1989) sebagai pandangan pengguna bahwa menggunakan sistem tertentu dapat meningkatkan kinerja dari suatu aktifitas pengguna tersebut. Di dalam Davis (1993), Perceived usefulness tidak memiliki pengaruh terhadap perceived ease of use. Davis, et al. (1989) di dalam Amoroso, dan Watanabe (2012) menjelaskan perceived usefulness memiliki pengaruh yang paling bersar terhadap adopsi pengguna terhadap sebuah teknologi. Di dalam J. Lu et al (2005), pada bidang manajemen sistem informasi, penjelasan mengenai kenapa pengguna memiliki berbagai cara terhadap sebuah teknologi, karena lebih fokus ke peranan keyakinan pengguna seperti perceived usefulness. Cheong (2004) mengatakan bahwa perceived usefulness memiliki pengaruh yang positif terhadap attitude toward using. Berdasarkan Davis (1989) tentang definisi perceived usefulness tentang meningkatkan kinerja suatu aktifitas,

dalam konteks e-wallet makna kinerja

adalah mengenai kemudahan proses transaksi yang dilakukan oleh pengguna. Jika penggunaan e-wallet sangat mudah, maka pengguna dapat memilih menggunakan e-wallet dibandingkan dengan uang tunai. Proses perhitungan transaksi dapat lebih mudah jika menggunakan e-wallet, karena tidak perlu kuatir dengan jumlah kembalian. Transaksi dengan nominal yang tidak ada pada uang tunai tetap dapat diproses. E-wallet juga memfasilitasi pengguna yang tidak memiliki kartu kredit tetapi ingin bertransaksi secara online. Berbagai kemudahan ini dapat meningkatkan kinerja transaksi pengguna yang pada akhirnya memengaruhi attitude toward using dan behavioral intention to use pengguna. Jika pengguna merasakan

kemudahan

menggunakan

e-wallet,

pengguna

dapat

terus

menggunakan e-wallet yang mengakibatkan frekuensi transaksi semakin banyak. Dengan adanya hubungan antara perceived usefulness, attitude toward using, dan behavioral intention to use, maka dapat dibentuk hipotesis seperti: H2a: Perceived usefulness mempunyai pengaruh terhadap attitude toward using



26

H2b: Perceived usefulness mempunyai pengaruh terhadap behavioral intention to use 2.6.3

Pengaruh perceived risk terhadap mobile payment

Featerhman dan Pavlou (2003) mendefinisikan perceived risk sebagai rasa ketidakpastian terhadap kemungkinan negatif ketika menggunakan produk atau jasa. Bauer (1967) di dalam Featherman dan Pavlou (2003) mendefinisikan perceived risk seperti kombinasi dari ketidakpastian dengan keseriusan. Featherman dan Pavlou (2003) melakukan investigasi lebih lanjut terhadap perceived risk dan membaginya kedalam tujuh aspek risk. Tujuh aspek risk yang diteliti adalah performance, financial, time, psychological, social, privacy, and overall risk didalam konteks e-service adoption. Menurut Lee et al. (2003), investigasi pada faktor perceived risk lebih fokus ke transaction security risk dan privacy risk. Malhotra, et al. (2004) di dalam Luo et al. (2010), menjelaskan perceived risk dan trust mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap behavioral intention to use. Grazioli dan Jarvenpaa (2000) pada penelitiannya membuktikan bahwa perceived risk dan trust memengaruhi attitude toward using. Pada konteks e-wallet, menurut Luo et al (2010) fokus kepada transaction security risk atau privacy risk. Pengguna sangat peduli terhadap status transaksi serta informasi pribadi mereka. Jika transaksi yang dilakukan berhasil, maka tingkat kepuasan pengguna dapat meningkat. Tingkat kepuasan dapat berpengaruh terhadap trust dan attitude toward using. Dengan kata lain, risk yang dihadapi oleh pengguna dapat berpengaruh terhadap trust dan attitude toward using. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa perceived risk memiliki pengaruh terhadap attitude toward using dan memiliki pengaruh terhadap trust. H3a: Perceived risk mempunyai pengaruh terhadap trust H3b: Perceived risk mempunyai pengaruh terhadap attitude toward using



27

2.6.4

Pengaruh perceived value terhadap mobile payment

Di dalam Kim et al. (2007), persepsi pengguna terhadap sebuah value ketika menggunakan sebuah mobile internet, ditentukan melalui adoption intention dan kepercayaan orang lain melalui perantara perceived value. Defnisi perceived value diilustrasikan dengan membandingkan keuntungan yang didapat dengan pengorbanan yang diberikan oleh pengguna (Kim et al. 2007). Kuo et al. (2009) menyebutkan bahwa perceived value dapat ditentukan melalui sisi uang, kualitas, keuntungan, dan psikologis secara sosial. Kesenangan pengguna menggunakan produk mobile internet adalah motivasi utama dan faktor paling dominan pada perceived value (Kim, et al 2007). Kuo, et al. (2009) menemukan perceived value memiliki pengaruh terhadap terhadap kepuasan pengguna dan intention to use. Dalam e-wallet, value dapat berupa keuntungan ketika menggunakan e-wallet seperti dapat membeli keperluan pengguna. Value yang didapat memiliki kemungkinan mengakibatkan post purchased yang berarti menggunakan e-wallet kembali. Ketika post purchased terjadi, maka kepercayaan terhadap e-wallet dapat terbentuk. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa perceived value memiliki pengaruh terhadap trust. H4: Perceived value mempunyai pengaruh terhadap trust 2.6.5

Pengaruh electronic word-of-mouth (e-WOM) terhadap mobile payment

Di dalam Westbrook (1987), word-of-mouth (WOM) adalah proses pertukaran pengalaman antara yang pernah menggunakan sebuah produk ke orang yang belum pernah dan ingin mencoba menggunakan produk tersebut. Konsumen yang belum memiliki pengalaman dan tidak mengerti sesuatu yang mereka gunakan sangat bergantung terhadap WOM untuk mencari informasi yang mereka butuhkan (Bansal & Voyer, 2000). Berdasarkan strategi marketing, WOM memiliki pengaruh terpenting terhadap sifat dan kebiasaan pengguna terhadap suatu produk.



28

Dalam literatur electronic word-of-mouth (e-WOM), kredibilitas informasi adalah faktor utama untuk sebuah adopsi (Cheung, 2009). Cheung (2009) juga menyatakan bahwa e-WOM dari pengguna yang sudah menggunakan produk mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap cross buying decisions untuk individu terdekat mereka khususnya pada lingkungan mobile phone. Lingkungan e-WOM yang bersifat personal dan secara langsung, adalah media yang sangat persuasif karena dapat menimbulkan motif yang kuat terhadap attitude dan intention (Okazaki, 2008). Di dalam Okazaki et al (2009), dinyatakan bahwa informasi mengenai suatu produk akan mempengaruhi rasa kepercayaan seseorang terhadap produk tersebut. Dalam konteks e-wallet, jika e-WOM yang diterima didapat dari individu terdekat pengguna, maka dapat menimbulkan pengaruh yang sangat besar. Rasa percaya yang ditimbulkan dapat memengaruhi individu terhadap keputusan menggunakan sebuah jasa atau produk. Dari fakta diatas, dapat disimpulkan bahwa e-WOM memiliki pengaruh yang sangat besar terhadap buying decisions. e-WOM akan memengaruhi kepercayaan pengguna berdasarkan informasi dari orang yang pernah menggunakan produk tersebut. H5: e-WOM mempunyai pengaruh terhadap trust 2.6.6 Pengaruh trust terhadap mobile payment Berdasarkan theory of reasoned action (TRA) oleh Fishbein dan Ajzen, attitude toward using dipengaruhi oleh kepercayaan (Davis, 1989). Di Dalam Gefen (2000), trust didefinisikan sebagai kepercayan yang dimiliki pengguna berdasarkan ekspektasi yang dilihat dari orang yang pernah melakukan atau berdasarkan perlakuan terdahulu. Di dalam Grazioli dan Jarvenpaa (2000), ditemukan hubungan antara purchase behavior, willingness to buy, attitude toward use, risk, dan trust. Di dalam Lee (2005), trust disebut sebagai elemen yang penting di dalam mobile commerce. Gefen dan Straub (2004) menyebutkan bahwa kurangnya pertukaran interaksi dan sifat transaksi di dalam bisnis internet membuat trust di sisi Universitas Indonesia


29

konsumen menjadi unik karena trust berhubungan dengan konsumen yang lain dan dipelihara melalui interaksi dengan mereka. Di dalam Luo et al. (2010) dan Shin (2009), trust memiliki pengaruh terhadap behavioral intention to use. Dari hasil penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa trust memiliki hubungan dengan intention to use. Li et al. (2007), menemukan bahwa trust memengaruhi oleh perceived usefulness. Di dalam konteks mobile payment, mobile costumers merasa tidak yakin dengan vendor dan output dari transaksi yang terjadi pada mobile handset (Siau & Shen, 2003). Mobile vendors seharusnya membantu membangun kepercayaan terhadap website yang digunakan dan internet sebagai medium transaksi yang aman (liu et al., 2005). Ketika masuk ke dalam konteks mobile wallet, trust menjadi sangat penting karena risiko kehilangan uang sangat besar. Hal ini menjadi halangan untuk adopsi mobile payment. Hal tersebut terjadi karena kurangnya informasi mengenai kerentanan pada mobile payment (Shin, 2009). Jika trust pengguna dapat dibangun, maka pengguna tidak kuatir tentang risiko yang dapat terjadi. Pada akhirnya mereka mulai menggunakan mobile payment tanpa kuatir. Hal tersebut yang memengaruhi sikap pengguna untuk menggunakan mobile payment (attitude toward using). Dari penjabaran diatas dapat disimpulkan bahwa: H6a: Trust mempunyai pengaruh terhadap perceived usefulness H6b: Trust mempunyai pengaruh terhadap attitude toward using 2.6.7

Pengaruh attitude toward using terhadap mobile payment

Pavlou et al. (2007) menyebutkan terdapat hubungan attitude toward using dengan perceived value serta perceived risk. Di dalam Lee (2005), disebutkan bahwa adanya hubungan antara attitude toward using dengan Trust. Venkatesh et al. (2003) sukses menemukan model (UTAUT) yang memiliki tingkat keakuratan sebesar 70% untuk memprediksi adopsi pengguna terhadap sistem informasi. Berdasarkan UTAUT, attitude toward didefinisikan sebagai perasaan positif atau negatif terhadap suatu kebiasaan. Dengan kata lain, attitude toward behavior untuk pengguna ditentukan oleh rasa percaya dan evaluasi mereka. Universitas Indonesia


30

Hubungan antara attitude dengan intention sudah dibuktikan oleh Shin & Kim (2008). Dalam konteks e-wallet, intention untuk menggunakan e-wallet sangat bergantung terhadap attitude toward using e-wallet karena jika attitude pengguna terhadap e-wallet negatif, maka intention untuk menggunakan e-wallet juga berakibat negatif yang pada akhirnya pengguna tidak menggunakan e-wallet. Begitu juga sebaliknya, jika attitude yang dimiliki positif, maka intention untuk menggunakan e-wallet berdampak positif dan pada akhirnya pengguna menggunakan e-wallet. Dari kesimpulan tersebut dapat dibuat hipotesis yaitu attitude toward using memengaruhi behavioral intention to use. H7: Attitude toward using mempunyai pengaruh terhadap behavioral intention to use 2.6.8

Model penelitian

Berdasarkan teori dan hasil penelitian sebelumnya, maka penulis memilih variabel dari penelitian sebelumnya yang dianggap cocok dengan kebutuhan penelitian ini. Pemilihan tersebut dijelaskan pada Tabel 2.2. Dari berbagai kerangka penelitian terdahulu, tidak semuanya diaplikasikan kedalam penelitian ini karena beberapa hal diantaranya lingkungan dan budaya yang tidak cocok dengan lingkungan Doku Wallet berada serta konteks yang tidak cocok dengan penelitian ini. Tabel 2.2 Penjelasan Penyusunan Kerangka Penelitian. Rujukan Lu et al. (2005)

Hipotesis PEOU  PU

Konteks Mobile commerce

Cheong (2004)

PEOU  ATU

Mobile payment di Korea

Li et al. (2007)

PEOU  TR

Pembeli online di Cina

Alasan / Keterangan Faktor yang paling memengaruhi penggunaan ecommerce mobile device adalah kemudahan penggunaan. Model bisnis pada studi kasus penelitian tersebut mirip dengan Doku Wallet karena bukan dibentuk oleh bank, tapi oleh pihak swasta. Membangun trust konsumen berdasarkan kemudahan penggunaan. Universitas Indonesia


31

Tabel 2.2 Penjelasan Penyusunan Kerangka Penelitian. Rujukan Davis (1993)

Hipotesis PU  ATU

Konteks Penerimaan teknologi pada sistem yang baru

Davis (1993)

PU  INT

Penerimaan teknologi pada sistem yang baru

Li et al. (2007)

PR  TR

Pembeli online di Cina

Grazioli & Jarvenpaa (2000)

PR  ATU

Keamanan pada transaksi di internet

Sirdeshmukh PV  TR et al. (2002)

Industri retail dan penerbangan swasta

Okazaki et al. (2009)

e-WOM  TR

Mobile advertising di Jepang

Celik Yilmaz (2011) Celik Yilmaz (2011) Amuroso Watanabe (2011)

TR  PU

e-Shoping di Turki

TR  ATU

e-Shoping di Turki

ATU  INT

Mobile Wallet di Jepang

Alasan / Keterangan Menemukan bahwa PU memiliki pengaruh sebanyak 50% dibandingkan variabel lain dalam menentukan penggunaan sistem yang baru Menemukan bahwa PU memiliki pengaruh sebanyak 50% dibandingkan variabel lain dalam menentukan penggunaan sistem yang baru Peningkatan ecommerce di Cina yang sangat pesat dan trust sebagai faktor yang paling berpengaruh dalam pembelian. Berhubungan dengan fraud karena Doku Wallet juga menangani permasalahan yang serupa. Industri pada penelitian ini termasuk dalam industri Doku Wallet berada. Serta penelitian ini menemukan bahwa framework yang dibentuk dapat diaplikasikan kedalam dua jenis industri yang berbeda. Lingkungan penyebaran informasi di Jepang di mana penggunaan mobile handset sudah sangat banyak mirip dengan lingkungan Indonesia. Lingkungan di Turki mirip dengan di Indonesia, yaitu akses internet sangat rendah. Lingkungan di Turki mirip dengan di Indonesia, yaitu akses internet sangat rendah. Tingginya penggunaan mobile bukan jaminan, tapi lingkungan yang mendukung dapat memberikat sikap yang positif terhadap penggunaan e-wallet. Universitas Indonesia


32

Berdasarkan teori dan hasil penelitian sebelumnya serta pemilihan variabel pada Tabel 2.2, maka penulis membentuk sebuah model penelitian sebagai kerangka acuan pada penelitian ini yang dimodelkan pada Gambar 2.9. Model penelitian dibentuk berdasarkan hipotesis-hipotesis yang telah dibuat diawal. Hipotesis tersebut diuji kelayakannya melalui perhitungan SEM dengan data yang berasal dari survei pengguna Doku Wallet.

Gambar 2.9 Model Penelitian yang Diajukan.



BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Bab ini menjelaskan pendekatan penelitian, metodologi penelitian, penjelasan tahapan-tahapan yang dilakukan, serta instrumen yang menyusun faktor-faktor yang digunakan dalam penelitian ini. 3.1

Konseptual Penelitian

Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah bersifat kuantitatif. Metode ini disebut kuantitatif karena data penelitian berupa angka-angka dan analisisnya menggunakan statistik (Sugiyono, 2013). Pendekatan kuantitatif adalah pendekatan yang dilakukan berdasarkan pengukuran variabel dari suatu subjek. Pendekatan kuantitatif digunakan untuk mengetahui persespsi sampel penelitian terhadap model yang penelitian yang sudah dibuat. 3.2

Tahapan Penelitian

Berikut adalah tahapan yang dilakukan untuk menyelesaikan penelitian ini. Penelitian dilakukan sesuai dengan tahapan pada Gambar 3.1. Identifikasi, pemilihan dan perumusan masalah

Studi literatur

Membuat theoritical framework

Pengumpulan data

Uji coba kuesioner

Penyusunan kuesioner

Analisis data kuesioner

Penarikan kesimpulan

Gambar 3.1 Tahapan Pelaksanaan Penelitian. 33



34

3.2.1

Identifikasi, Pemilihan, dan Perumusan Masalah

Pada tahap ini dilakukan identifikasi, pemilihan, dan perumusan masalah. Proses ini dilakukan dengan cara pengumpulan data awal dan wawancara awal untuk menemukan permasalahan secara garis besar. Data awal yang telah terkumpul, dianalisis lebih lanjut untuk mengetahui secara detail akar permasalahan yang dihadapi. Untuk membantu fokus penelitian, dibuatlah sebuah research question agar penelitian ini tetap on-the-track. 3.2.2

Studi Literatur

Tahap ini dilakukan dengan mengumpulkan beberapa literatur yang terkait dengan fokus penelitian ini. Lalu mengumpulkan penelitian terdahulu yang terkait untuk mengetahui perkembangan yang ada pada fokus penelitian ini agar menjaga keterbaharuan penelitian. 3.2.3 Membuat Theoritical Framework Dari hasil studi literatur, dibentuklah sebuah theoritical framework berdasarkan hasil compare, contrast, critisize, synthesize, dan summarize. Theoritical framework dibentuk untuk membantu proses penelitian yang dilakukan. 3.2.4 Penyusunan kuesioner Tahapan ini dilakukan untuk menggali lebih dalam lagi permasalahan yang sudah didefinisikan di awal. Dibutuhkan data untuk mendukung hipotesis yang sudah dibuat pada model penelitian yang diajukan melalui kuesioner. Kuesioner dibuat berdasarkan faktor-faktor pada model yang diajukan. Setiap faktor memiliki dimensi untuk menentukan apakah faktor tersebut memengaruhi variabel parentnya atau tidak. Dari dimensi tersebut dibentuk sebuah pertanyaan sehingga menjadi dasar penilaian untuk faktor tersebut. 3.2.5 Uji Coba Kuesioner Tahapan ini dilakukan untuk mengetahui tingkat pemahaman responden terhadap kuesioner yang disebarkan. Uji coba dilakukan terhadap pengguna Doku Wallet di Universitas Indonesia


35

lingkungan internal agar pemahaman dan revisi lebih cepat. Setelah kuesioner sudah cukup layak, maka kuesioner disebarkan secara umum. 3.2.6

Pengumpulan Data

Pengumpulan data kuesioner dilakukan secara online. Peneliti menyebarkan secara online agar responden mudah dijangkau. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan data secara cepat. Penyebaran dilakukan melalui internet khususnya media sosial dan forum online. 3.2.7

Analisis Data Kuesioner

Data yang telah didapat dianalisis lebih lanjut untuk mengetahui apakah hipotesis yang dibuat dapat diterima atau tidak. Sebelum melakukan analisis data, dilakukan pengecekan terhadap data untuk mengetahui apakah data yang digunakan dapat menggambarkan model penelitian atau tidak. Tahapan ini dilakukan dengan melakukan uji normalitas, validitas, dan reliabilitas. Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data yang digunakan tersebar secara normal dan tidak memiliki outlier. Data yang memiliki outlier mengakibatkan hasil penelitian menjadi bias. Uji validitas dan reliabilitas digunakan untuk mengetahui apakah variabel faktor yang digunakan pada penelitian dapat menjelaskan variabel laten-nya. Setelah dilakukan pengujian data dan dapat dinyatakan baik, maka data tersebut baru dianalisis lebih lanjut menggunakan SEM. SEM digunakan untuk mengetahui keterhubungan antar variabel terhadap model penelitian yang diajukan. 3.2.8

Penarikan Kesimpulan

Setelah melakukan analisis terhadap data kuesioner, maka dibuat kesimpulan berdasarkan hasil analisis tersebut. Kesimpulan diharapkan dapat menjawab pertanyaan penelitian yang menjadi di latar belakang penelitian ini.



36

3.3

Instrumen Penelitian dan Operasionalisasi Variabel

Instrumen penelitian berikut berdasarkan penelitian terdahulu yang digunakan kembali untuk penelitian ini. Variabel yang diambil disesuaikan dengan konteks mobile payment. Tabel 3.1 menjelaskan instrumen penelitian yang digunakan.

Variabel Perceived usefulness

Perceived ease of use

Attitude toward using

Perceived Value

Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel. Indikator Kode Pertanyaan Job USE1 Menggunakan Doku Wallet Performance dapat mempercepat proses transaksi saya Effectiveness USE2 Transaksi menggunakan Doku Wallet sangat efektif Increase USE3 Menggunakan Doku Wallet Productivity membuat saya lebih mudah melakukan transaksi Time USE4 Menggunakan Doku Wallet dapat menghemat waktu saya Useful USE5 Doku Wallet sangat berguna ketika saya melakukan transaksi Easy to use EOU1 Doku Wallet sangat mudah digunakan Convenient EOU2 Doku Wallet cocok digunakan untuk bertransaksi Interaction EOU3 Berinteraksi menggunakan Doku Wallet sangat jelas dan mudah dimengerti EOU4 Saya pikir sangat mudah menggunakan Doku Wallet untuk mengerjakan sesuatu yang saya inginkan Idea ATU1 Bertransaksi menggunakan Doku Wallet adalah ide yang baik ATU2 Saya aktif menggunakan Doku Wallet ATU3 Transaksi menggunakan Doku Wallet adalah ide yang bijak Effort VAL1 Usaha yang saya kerahkan saat menggunakan Doku Wallet terbayar

Sumber Davis (1989)

Davis et al. (1989)

Okazaki et al. (2008)

Sirdeshmukh et al. (2002)



37

Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel. Indikator Kode Pertanyaan Time VAL2 Saya menghemat banyak waktu ketika menggunakan Doku Wallet Integrity TRS1 Doku Wallet sangat Trust menjanjikan dan dapat dipercaya TRS2 Saya percaya Doku Wallet dapat menjaga janji yang mereka buat Ability TRS3 Doku Wallet tahu bagaimana memberikan layanan yang baik Finance RSK1 Peluang saya kehilangan Perceived uang ketika menggunakan risk Doku Wallet sangat besar RSK2 Menggunakan Doku Wallet untuk membayar tagihan sangat berisiko Performance RSK3 Server Doku Wallet tidak berjalan dengan baik dan mengakibatkan kesalahan saat memproses pembayaran Privacy RSK4 Menggunakan Doku Wallet berarti menghilangkan privasi saya karena informasi mengenai saya digunakan tanpa pengetahuan saya Recomendation EWM1 Rekomendasi terhadap e-WOM Doku Wallet untuk berbelanja online sangat berguna bagi saya EWM2 Rekomendasi untuk menggunakan Doku Wallet berpengaruh terhadap pilihan alat pembayaran yang akan saya gunakan EWM3 Rekomendasi terhadap Doku Wallet meningkatkan ketertarikan saya untuk menggali lebih dalam lagi informasi tentang produk ini Planning INT1 Saya berencana Behavioral menggunakan Doku Wallet intention to use Variabel

Sumber

Geffen & Straub (2004)

Featherman & Pavluo (2003)

Lin, Sher, & Shih (2005)

Davis, et al. (1989)



38

Variabel

3.4

Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel. Indikator Kode Pertanyaan Intention INT2 Saya berniat menggunakan Doku Wallet Prediction INT3 Saya akan kembali menggunakan Doku Wallet

Sumber

Sampel dan Metode Pengumpulan Data

Data penelitian ini diperoleh dengan cara menyebarkan kuesioner secara online melalui Google Drive. Penyebaran dilakukan di media sosial, forum kampus, lingkungan kantor, dan orang-orang sekitar yang pernah menggunakan Doku Wallet. Hal ini bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh adopsi Doku Wallet terhadap pengguna yang telah menggunakan Doku Wallet. Data yang terkumpul sebanyak 111 responden. Data disebar selama satu bulan dari tanggal 5 April sampai dengan 5 Mei 2014. Teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling. Teknik ini menentukan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2013). Terkait penelitian ini untuk mengetahui adopsi Doku Wallet, maka sampel yang menjadi sumber data untuk penelitian ini adalah orang yang pernah menggunakan Doku Wallet. Pertanyaan kuesioner ini menggunakan skala likert dengan skala 1 sampai dengan 5. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiyono. 2013). Skala yang digunakan adalah sebagai berikut: 

1 untuk Sangat Tidak Setuju (STS).



2 untuk Tidak Setuju (TS).



3 untuk Ragu-Ragu (RR).



4 untuk Setuju (S).



5 untuk Sangat Setuju (SS).



BAB 4 PROFIL ORGANISASI Bab ini menjelaskan tentang profil organisasi PT Nusa Satu Inti Artha (Doku) sebagai pemilik merek Doku Wallet. Profil organisasi terdiri dari sejarah berdirinya Doku, visi dan misi, struktur organisasi, serta produk-produk yang dimiliki oleh Doku. 4.1

Sejarah berdirinya Doku

PT Nusa Satu Inti Artha (Doku) adalah penyedia layanan pembayaran elektronik dan solusi manajemen resiko terbesar di Indonesia. Doku menyediakan jasa pemrosesan pembayaran elektronik secara online maupun menggunakan aplikasi mobile. Doku memberikan kesempatan kepada merchant dari berbagai ukuran untuk menerima berbagai macam pilihan pembayaran online. Doku terhubung langsung ke jaringan payment processors dan penyedia layanan pembayaran lainnya untuk menawarkan solusi bagi klien. Solusi pembayaran Doku memiliki fitur manajemen risiko yang paling canggih untuk menanggulangi kompleksitas dan risiko transaksi online. Doku memiliki sertifikat PCI DSS Level 1 sebagai compliant payment gateway dan memiliki lisensi sebagai operator untuk e-money. Didirikan pada tahun 2007, DOKU memiliki track record yang baik dalam merancang, mengintegrasikan, dan mengoptimalkan sistem transaksi perdagangan bagi merchant lokal dan internasional di berbagai industri. Dapat dilihat pada Gambar 4.1 yaitu perkembangan yang menjadikan Doku pionir dalam hal payment gateway di Indonesia. Saat ini Doku memproses pembayaran senilai lebih dari USD 500M per-tahun dari 800 perusahaan di Indonesia. Klien Doku diantaranya Garuda Indonesia, AirAsia, Guvera, Unicef, WWF, Jazz Java, rajakarcis, Mulia Hotel, dan Bank of South Pacific.

39



40

Gambar 4.1 Milestones Doku. (Sumber: Doku, 2014)

DOKU menciptakan dan mengembangkan segala sesuatunya sendiri, mulai dari platform berbasis web yang inovatif hingga pembayaran multichannel. Tim pengembang produk Doku bertanggung jawab untuk melakukan desain, pengembangan, dan pemeliharaan infrastruktur layanan. Doku selalu menjaga kualitas saat siklus pengembangan. Doku memiliki reputasi yang baik diantara para klien-nya. Doku selalu mendukung klien kami dalam memberikan layanan pembayaran terkemuka. Visi Doku adalah berusaha untuk memimpin inovasi solusi pembayaran elektronik di Indonesia. Menjadi perintis penggunaan pembayaran non-tunai sebagai bagian dari gaya hidup baru untuk individu dan bisnis di berbagai industri. 4.2

Payment Solutions

Doku memiliki beberapa model bisnis yang dijalankan sebagai perusahaan payment gateway. Model bisnisnya terbagi menjadi tiga, yaitu untuk skala enterprise, merchant/social media seller, dan personal. 4.2.1

Solutions for enterprise

Doku melayani perusahaan multinasional, perusahaan berskala besar, dan merchant dari berbagai industri. Doku enterprise menawarkan solusi e-payment yang handal dengan sistem dan infrastruktur pendukung menggunakan standar Universitas Indonesia


41

internasional. Doku menyediakan satu set modular pembayaran, manajemen fraud yang canggih dengan langkah-langkah keamanan yang lengkap. Sistem Doku dilengkapi untuk memberikan penerimaan dari semua kartu kredit dan debit, penagihan secara berlangganan, rekonsiliasi pembayaran otomatis, dan proses yang dapat menghemat biaya administrasi dan kompleksitas operasi pembayaran. 

Online Payments. Berbagai metode pembayaran dapat diterima dengan DOKU dan semua diproses secara real-time. Dengan menyediakan solusi pembayaran, DOKU membantu bisnis merchant dalam memaksimalkan pendapatan penjualan. Untuk dapat menerima pembayaran, merchant dapat memilih metode integrasi apapun yang terbaik sesuai dengan kebutuhan bisnis. Jenis-jenis integrasi yang ditawarkan Doku dapat dilihat pada Tabel 4.1. Tim Doku dapat memandu merchant mengintegrasikan sistemnya ke sistem Doku. Tabel 4.1 Tabel Fitur Doku Online Payments. (Sumber: Doku, 2014)



42

Token

Payments.

DOKU

memungkinkan

merchants

untuk

memproses

pembayaran dengan Token. Pembayaran melalui token dapat memudahkan pembeli karena pembeli hanya perlu mengisi informasi pembayaran sekali saja dan untuk transaksi selanjutnya pembeli sudah dapat dikenali oleh sistem Doku. Dengan sistem ini, merchant dapat: 

Kartu token.



Selalu mendapatkan token yang sama untuk setiap nomor kartu.



Pembayaran terhadap token menggunakan API Doku.



Pembayaran dalam jumlah besar melalui batch service Doku.

Mobile Payments. Jika merchant ingin dilengkapi dengan sistem operasi Android, iOs, atau mobile web-based, Doku dapat menyediakan baik API atau iFrame. Doku membuat halaman pembayaran sesuai dengan keinginan merchant. Hal tersebut membuat pembeli merasa tetap berada di lingkungan merchant, walaupun sebenarnya sedang berada di halaman Doku. Solusi pembayaran mobile memungkinkan pelanggan untuk: 

Pembayaran dengan Doku Wallet.



Pembayaran dengan kartu kredit.



Membayar dengan rekening bank.

Subscription Payments. Solusi pembayaran Doku dirancang untuk memudahkan pengelolaan dan pengendalian transaksi yang berulang. Doku subscription payments mengelola operasi pembayaran untuk model bisnis tertentu yang membutuhkan angsuran seperti keanggotaan dan konten berlangganan. Dengan Doku subscription payments, merchants mendapatkan: 

Memastikan arus kas yang stabil dan dapat diandalkan.



Mengurangi biaya dalam pengumpulan pembayaran.



Meningkatkan retensi pelanggan.



Mengurangi ekspos terhadap PCI DSS Compliant ketika anda menyimpan nomor kartu kredit dalam sistem Anda.



43

Risk and Fraud Management. Doku berusaha untuk menyelamatkan sebanyak mungkin transaksi klien ketika menghadapi penipuan. Karena Doku telah beroperasi sejak maraknya e-Commerce di Indonesia, Doku adalah pionir dalam mengidentifikasi dan mencegah penipuan lokal. Solusi Doku dirancang untuk membantu merchant mengatasi tantangan ini dan dapat dengan mudah diimplementasikan ke sistem merchant. DOKU menyediakan analisis, desain, pemodelan, dan pemantauan untuk mengoptimalkan setiap transaksi merchant. DOKU menyediakan: 

Fully host dan managed in-housefraud screening.



Pemantauan secara real-time transaksi setiap merchant.



Konfigurasi rules yang tidak terbatas.



Analisis perilaku oleh para ahli lokal dan internasional.

Merchant Suport. Doku menyediakan akses informasi secara rinci tentang semua kegiatan pembayaran dari portal berbasis cloud yang disebut Doku office. Halaman antarmuka muka memudahkan merchant untuk mengatur setiap transaksi yang ada. Doku juga dapat memberikan laporan yang disesuaikan jika merchant memiliki kebutuhan laporan yang lebih spesifik. 4.2.2

Solutions for Social Media Seller

Doku Myshortcart adalah cara termudah dan tercepat untuk menjual jasa dan produk secara online. Myshortcart menawarkan cara sederhana untuk menjual langsung ke audiens merchant melalui berbagai platform seperti email, Facebook, Twitter, Instagram, blog, maupun YouTube. Caranya hanya mengklik link yang mengarah ke halaman pembayaran. Dengan fitur ini, merchant dapat menggunakan media sosial dan platform messaging tidak hanya sebagai alat promosi saja, tetapi juga sebagai saluran penjualan dan dapat menghasilkan pendapatan dalam satu klik. Doku Myshortcart menjadi kebutuhan penjualan konvensional untuk bisnis dari berbagai ukuran. Doku melayani pedagang dari berbagai bisnis, pakaian anakanak, kue, perhiasan, fashion, dan banyak lagi. Doku Myshortcart adalah solusi



44

ideal untuk penjual individu dan UKM yang mengandalkan platform media sosial untuk mempromosikan bisnis mereka. 1. Secure. Didukung oleh fraud detection yang canggih, Doku Myshortcart memberikan keamanan dan kemudahan bagi pembeli dan penjual. 2. Flexible. Mengelola penjualan, harga, dan persediaan yang merchant butuhkan. Menjual produk dan jasa melalui link yang dapat disebarkan di berbagai saluran komunikasi. 3. Easy. Merchant dapat menjual melalui proses yang sederhana. Proses setup dapat memandu merchant mengintegrasikan sistem merchant dengan sistem Doku Myshortcart. 4. Various payment method. DOKU terhubung langsung ke berbagai bank dan mitra pembayaran yang menawarkan pembeli anda berbagai macam pilihan untuk membayar. 5. Fraud detection. Sepenuhnya didukung oleh frauddetection untuk mengurangi risiko penipuan di toko online merchant. 6. Buyer seller protection. Kebijakan Escrow kami menjamin perlindungan bagi kedua pembeli dan penjual. Penjual diberitahu oleh Doku ketika pembeli melakukan pembayaran, dan pembayaran tidak dirilis ke penjual sampai pembeli menegaskan bahwa barang telah diterima. Transaksi dibayar ke rekening bank penjual secara mingguan. 4.2.3

Solutions for personal spending

Doku Wallet memberikan pengguna kebebasan untuk berbelanja online. Tanpa menggunakan kartu debit atau kartu kredit, pengguna sekarang dapat dengan mudah melakukan pembelian secara online, atau transaksi secara peer-to-peer dengan semua teman pengguna. Ratusan merchant sekarang menerima Doku Wallet sebagai alat pembayaran, dan jumlah ini terus tumbuh, memberikan lebih banyak fleksibilitas dan kenyamanan berbelanja online. Doku Wallet didukung sepenuhnya oleh BNI sebagai mitra bank Doku untuk menjamin keamanan dana di rekening Doku Wallet pengguna. Doku Wallet dilengkapi dengan keamanan yang tinggi, pencegahan fraud yang cerdas, dan Universitas Indonesia


45

keamanan untuk menyimpan informasi pribadi dan keuangan pengguna untuk melindungi pengguna dari risiko yang mungkin datang dalam transaksi online. 1. Easy Checkout. Fitur ini memungkinkan pengguna melakukan checkout dengan sangat mudah dengan tetap melindungi informasi pribadi dan kartu kredit saat berbelanja online. 2. Socially connected. Doku Wallet didukung oleh Fastacash, peer-to-peer transfer sosial yang aman. Pengguna dapat mengirim uang ke teman-teman media sosial melalui akun Facebook, Twitter, dan Google+. 3. Top up Anywhere. Pengguna dapat dengan mudah mengisi saldo ke Doku Wallet pengguna dengan top-up di toko-toko yang dipilih atau ATM terdekat. 4.3 4.3.1

Security and performance Maximum Security

Doku secara eksternal diaudit setiap tahun oleh Control Case (QSA), yang telah memberikan sertifikat Level 1 PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standards) ke Doku. PCI DSS adalah kriteria yang paling ketat yang ditetapkan oleh industri untuk melindungi data klien dan untuk melindungi integritas pembayaran. Sertifikasi ini menjamin bahwa Doku mematuhi standar keamanan tertinggi, dan pembayaran pengguna selalu sesuai ketika menggunakan Doku. Sertifikasi ini membantu Doku untuk mencegah penipuan kartu kredit, hacking dan masalah keamanan lainnya. Sertifikasi PCI DSS wajib bagi perusahaan yang bisnisnya memproses, menyimpan, atau mengirimkan nomor kartu kredit.



46

Gambar 4.2 Sertifikat Doku Untuk PCI DSS. (Sumber: Doku, 2014)

4.3.2

Security for Our Merchants and Shoppers

Sebagian besar pemilik usaha mengakui bahwa penipuan online adalah salah satu aspek yang paling menakutkan dari menjalankan bisnis online. Doku menawarkan keamanan dan jaminan dengan menyediakan langkah-langkah keamanan eCommerce tambahan bagi pedagang dan pembeli. Untuk membantu pedagang melawan penipuan, kami menawarkan solusi otentikasi 3D secure yang diakui Visa dan Master Card. Pembeli dengan 3D secure yang sudah aktif pada kartu kredit mereka, diarahkan untuk mengotentikasi pembelian

dengan

PIN

atau

password.

Doku

juga

mengembangkan

fraudscreening yang diterapkan di berbagai transaksi secara real time untuk memonitor tren pembayaran dan penipuan. Doku menyediakan ini sebagai fitur standar dalam solusi pembayaran online-nya.



BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini menjelaskan hasil dari analisis data penelitian yang telah diperoleh berdasarkan penjelasan metode pada Bab 3. Bab ini terdiri penjelasan data responden dan analisis data menggunakan SEM. 5.1

Demografi Responden

Demografi yang dibahas pada penelitian ini meliputi usia, jenis kelamin, pendidikan tertinggi, tempat tinggal, dari mana mengenal Doku Wallet, dan untuk apa Doku Wallet digunakan. Dalam pengumpulan data responden, peneliti mengalami kesulitan karena Doku Wallet belum banyak dikenal oleh masyarakat. Sekitar 70% data yang diambil adalah dari pegawai Doku yang kebanyakan pria. Hal tersebut karena Doku memiliki kebijakan untuk menggunakan Doku Wallet. Hal ini memudahkan peneliti karena target responden adalah pengguna yang pernah menggunakan Doku Wallet. 5.1.1

Usia

Data pada Gambar 5.1 menunjukan bahwa responden berusia 26-40 tahun lebih banyak menggunakan Doku Wallet dengan tingkat persentase mencapai 61%. Responden lainnya yaitu pada rentang 17-25 tahun mencapai 39%. Tidak ada responden yang umurnya kurang dari 17 tahun dan yang lebih dari 40 tahun. Dari data ini dapat disimpulkan bahwa responden penelitian ini lebih banyak di usia produktif (21 - 40 tahun).

Gambar 5.1 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Usia. 47



48

5.1.2

Jenis Kelamin

Gambar 5.2 menunjukan pembagian responden berdasarkan jenis kelaminnya. Dapat dilihat bahwa responden berjenis kelamin pria (81%) memiliki persentase lebih banyak dibandingkan responden yang berjenis kelamin wanita (19%).

Gambar 5.2 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Jenis Kelamin. 5.1.3 Pendidikan tertinggi Data persentase responden berdasarkan pendidikan tertinggi pada Gambar 5.3 menunjukan bahwa responden dengan pendidikan S1 lebih banyak menggunakan Doku Wallet dibandingkan responden yang lainnya dengan tingkat persentase mencapai 71%. Responden terbanyak kedua adalah responden dengan tingkat pendidikan Diploma dengan persentase sebanyak 18%. Selanjutnya disusul reponden dengan tingkat pendidikan S2 sebanyak 8%, SMA dengan 5%, dan SMP dengan 1%.



49

Gambar 5.3 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Pendidikan Tertinggi. 5.1.4

Tempat Tinggal

Pada Gambar 5.4 menggambarkan pembagian responden berdasarkan tempat tinggal. Data tersebut menunjukan bahwa pengguna Doku Wallet paling banyak tinggal di Jakarta dengan persentase sebesar 44%. Selanjutnya disusul responden yang tinggal di Bogor sebanyak 21%, Depok 13%, Tanggerang 10%, Bekasi 8%, dan tempat tinggal selain diatas sebanyak 5%.

Gambar 5.4 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Tempat Tinggal. 5.1.5

Pengenalan Doku Wallet

Data pada Gambar 5.5 menunjukan bahwa responden mengenal Doku Wallet melalui website dan teman mereka. Dapat dilihat dari data tersebut bahwa opsi website Doku Wallet dan opsi teman memiliki persentase yang sama yaitu sebanyak 29%. Selanjutnya responden mengenal Doku Wallet dari merchant yang menggunakan Doku Wallet dengan persentase 20%. Responden lainnya mengenal Doku Wallet melalui media sosial (10%), other (9%), dan forum online (2%). Universitas Indonesia


50

Gambar 5.5 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Dari Mana Mengenal Doku Wallet. 5.1.6

Penggunaan Doku Wallet

Gambar 5.6 menunjukan persentase responden terhadap penggunaan Doku Wallet. Dari data tersebut diketahui persentase terbanyak penggunaan Doku Wallet adalah untuk online shopping (42%). Responden lain menggunakan Doku Wallet untuk transfer dana (17%), membeli pulsa (15%), offline shopping (10%), membayar tagihan (9%), membeli tiket (5%), dan lainnya (2%).

Gambar 5.6 Diagram Persentase Responden Berdasarkan Penggunakan Doku Wallet. 5.2

Analisis menggunakan Metode SEM

Bagian ini membahas analisis penelitian menggunakan metode SEM sesuai dengan pembahasan pada Bab 3.



51

5.2.1

Pembuatan Model Penelitian

Pada tahap ini dibuat model penelitian berdasarkan pembahasan di Bab 3 yang terdiri dari gabungan penelitian-penelitian sebelumnya yang terkait dengan bidang mobile payment dan e-wallet. Pembentukan model penelitian ini menggunakan LISREL. Model penelitian ini merepresentasikan variabel, faktor, dan hubungan antar variabel. Gambar 5.7 adalah path diagram yang digunakan pada penelitian ini.

Gambar 5.7 Path Diagram Model Penelitian. Pada penelitian ini, variabel yang terdefinisi sebagai variabel laten eksogen adalah perceived risk (PR), perceived ease of use (PEOU), perceived value (PV), dan electronic word-of-mouth (e-WOM). Untuk variabel laten endogennya adalah perceived usefulness (PU), perceived risk (PR), atitutde toward using (ATU), dan behavioral intention to use (INT). Terdapat 27 variabel teramati untuk 8 variabel laten yang ada. Dari model yang sudah dibentuk, dapat dibentuk sebuah persamaan untuk setiap variabel laten berserta variabel konstruknya. Berikut adalah persamaan yang dibuat untuk semua variabel yang ada di penelitian ini: Universitas Indonesia


52

Perceived risk: 

RSK1 =



RSK2 =



RSK3 =



RSK4 =

Perceived usefulness: 

USE1 =



USE2 =



USE3 =



USE4 =



USE5 =

Perceived ease of use: 

EOU1 =



EOU2 =



EOU3 =



EOU4 =

Perceived value: 

VAL1 =



VAL2 =

Electronic word-o- mouth: 

EWM1 =



EWM2 =



EWM3 =

Trust: 

TRS1 =



TRS2 =



TRS3 = Universitas Indonesia


53

Atitude toward using: 

ATU1 =



ATU2 =



ATU3 =

Behavioral intention to use: 

INT1 =



INT2 =



INT3 =

Bentuk untuk persamaan model strukturalnya adalah sebagai berikut: 

TR =



PU =



ATU =



INT =

5.2.2

Identifikasi Model Penelitian

Sebelum melakukan analisis SEM, model yang diajukan harus diidentifikasi terlebih dahulu. Tujuannya adalah untuk mengetahui apakah model tersebut memiliki cukup informasi untuk mengidentifikasi adanya sebuah solusi dari persamaan struktural (Santoso, 2012). Degree of freedom digunakan untuk mengetahui apakah model penelitian tersebut just identified, under identified, atau overidentified. Jika nilai degree of freedom itu sama dengan 0, maka model tersebut dinamakan just identified yang berarti estimasi dan penilaian model tidak perlu dilakukan. Jika nilai degree of freedom bernilai negatif, maka model tersebut dinamakan under identified. Model tersebut tidak perlu diestimasi karena model tersebut tidak dapat ditemukan solusinya. Degree of freedom yang bernilai positif disebut overidentified. Model ini dapat diestimasi lebih lanjut dan diberi penilaian. Oleh karena ini model dengan degree of freedom bernilai positif adalah model yang dapat dianalisis lebih lanjut menggunakan SEM.



54

Degree of freedom pada penelitian ini bernilai positif atau overidentified. Degree of freedom dapat dihitung secara manual menggunakan rumus secara manual atau dengan bantuan software LISREL. Berikut adalah persamaan yang digunakan untuk menentukan degree of freedom:

[(

[( ) (

)]

)(

)]

Nilai degree of freedom positif yang dihasilkan pada penelitian ini menandakan bahwa model penelitian ini dapat dianalisis lebih lanjut. 5.2.3

Estimasi dan Evaluasi Model Penelitian

Proses yang dilakukan selanjutnya adalah mengestimasi model tersebut dengan data yang telah dikumpulkan. Hal ini diperlukan untuk mengetahui apakah data tersebut fit dengan model yang diajukan dan dapat menggambarkan adanya hubungan antar variabel dalam model tersebut. Proses penilaian dilakukan menggunakan teknik MLE (Maximum Likelihood Estimation) yang didasarkan pada perbandingan antara matriks dengan populasi. Berikut adalah beberapa asumsi yang harus dipenuhi sebelum melanjut ke analisis SEM selanjutnya: 1. Dibutuhkan banyak sampel yang digunakan untuk analisis SEM. Dengan prosedur estimasi MLE, dibutuhkan sekitar 100-150 sampel (Hair et al., 2006). Penelitian ini menggunakan 111 sampel tanpa ada satupun data yang missing value sehingga memenuhi asumsi tersebut. 2. Data yang digunakan untuk analisis SEM harus terdistribusi secara normal. Asumsi tersebut dicek menggunakan SPSS untuk mengetahui nilai dari Sig Shapiro-Wilk yang memiliki nilai residual dependent di atas 0.05. Selain nilai Sig Shapiro-Wilk, dilihat pula Q-Q plot bahwa distribusi datanya telah normal. Uji normalitas datanya bisa dilihat dari nilai skewness berada pada rentang -1 sampai 1 dan nilai kurtosis yang berada pada rentang -3 sampai 3. Pada Lampiran 5 bisa dilihat data untuk Universitas Indonesia


55

pengujian normalitas penelitian ini. Untuk nilai Sig Shapiro-Wilk pada penelitian ini, nilai residual dependent tidak mencapai 0.05. Namun ketika dilihat dari Q-Q plot, skewness dan kurtosis, data yang digunakan sudah normal. Dari data tersebut dan petunjuk penentuan normalitas, sebagaimana dijelaskan di Wijanto (2008) distribusi data dapat dianggap normal. 3. Uji outlier pada data ini dapat dilihat pada Lampiran 6 dengan menggunakan nilai Mahalanobis Distance. Data dinyatakan sebagai outlier ketika nilai p1 dan p2 kurang dari 0.001. Dari 111 data, terdapat 3 data yang dibuang pada penelitian ini. Sehingga data yang digunakan selanjutnya dalam penelitian ini berjumlah 108 data. 4. Multikolinieritas untuk data ini diuji menggunakan software SPSS. dari hasil uji yang ada pada Lampiran 7, nilai VIF tidak ada yang di atas 10. hal ini menunjukan bahwa tidak ada gejala multikolinieritas pada data yang digunakan. 5. Hasil uji Offending estimates dapat dilihat pada Lampiran 8. Asumsi untuk uji ini terpenuhi jika tidak ada nilai negative error variance. Dari hasil pengolahan data pada Lampiran 8, data ini dapat diasumsikan terpenuhi. Dari hasil evaluasi model diatas, diketahui bahwa asumsi yang dibuat berhasil dipenuhi dan tahapan analisis SEM dapat dilanjutkan. 5.2.4

Uji Model Pengukuran (Confirmatory Factor Analysis)

SEM menguji kelayakan model dengan 2 tahapan yang biasa disebut two steps SEM process. Tahap pertama adalah uji model pengukuran, dan tahap kedua adalah uji model struktural. Uji model pengukuran digunakan untuk mengetahui seberapa tepat variabel manifes menjelaskan variabel laten yang ada. Uji model struktural digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antar variabel laten yang ada pada model yang diajukan. Pada tahapan ini, variabel manifes dan variabel laten dianalisis lebih lanjut. Tujuannya untuk mengetahui apakah variabel manifes tersebut dapat menjelaskan variabel laten-nya. Pada tahap ini dilakukan uji validitas, uji reliabilitas, dan uji Universitas Indonesia


56

kecocokan. Uji validitas dilakukan dengan melihat nilai t-value dan standardized loading factor yang dihasilkan oleh model. Uji reliabilitas dilakukan dengan cara melihat nilai construct reliability (CR) dan variance extracted (VE). Menurut Rigdon & Ferguseon (1991) dan Doll, Xia, & Torkzadeh (1994) di dalam Wijanto (2008), suatu variabel dikatakan mempunyai validitas yang baik terhadap konstruk atau variabel latennya, jika nilai t-value variabel tersebut lebih besar dari ) dan memiliki nilai standardized loading factors

nilai kritis (

Namun Igbaria et al. (1997) yang menggunakan acuan dari Hair et al. (1995), menilai standardized loading factors

0.5 dapat juga dinyatakan sebagai very

significant. Penulis menggunakan standar untuk standardized loading factors karena data yang digunakan tidak mendukung standardized loading factors Pada Tabel 5.1 dapat dilihat nilai uji model pengukuran yang dilakukan dalam penelitian ini. Tabel 5.1 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Model Pengukuran setelah Modifikasi. Validitas Variabel

t-value

SLF

Reliabilitas SLF

CR

VE

0.90

0.71

Keterangan

Error PR (Perceived Risk)

Reliabilitas Baik

RSK1

9.83

0.90

0.19

Validitas Baik

RSK2

9.76

0.91

0.17

Validitas Baik

RSK3

8.71

0.81

0.35

Validitas Baik

RSK4

6.64

0.76

0.42

Validitas Baik 0.89

PU (Perceived Usefulness)

0.62

Reliabilitas Baik

USE1

7.20

0.82

0.33

Validitas Baik

USE2

8.05

0.78

0.39

Validitas Baik

USE3

10.68

0.83

0.32

Validitas Baik

USE4

11.13

0.79

0.37

Validitas Baik

USE5

8.40

0.73

0.47

Validitas Baik 0.74

PEOU (Perceieved Ease of Use)

0.41

Reliabilitas Tidak Baik

EOU1

8.18

0.64

0.6

Validitas Baik

EOU2

8.23

0.70

0.5

Validitas Baik Universitas Indonesia


57

Tabel 5.1 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Model Pengukuran setelah Modifikasi. Validitas Variabel

t-value

SLF

Reliabilitas SLF

CR

Keterangan

VE

Error EOU3

7.22

0.60

0.63

Validitas Baik

EOU4

9.31

0.64

0.59

Validitas Baik 0.74

PV (Perceived Value)

0.58

Reliabilitas Baik

VAL1

10.52

0.75

0.44

Validitas Baik

VAL2

12.33

0.78

0.38

Validitas Baik

e-WOM (Electronic word-of-mouth)

0.79

0.57

Reliabilitas Baik

EWM1

9.14

0.76

0.41

Validitas Baik

EWM2

8.71

0.70

0.51

Validitas Baik

EWM3

8.32

0.80

0.35

Validitas Baik 0.79

TR (Trust)

0.56

Reliabilitas Baik

TRS1

8.85

0.73

0.47

Validitas Baik

TRS2

10.28

0.77

0.41

Validitas Baik

TRS3

8.74

0.75

0.44

Validitas Baik 0.64

ATU (Atitutde Toward Using)

0.37


ATU1

5.55

0.59

0.65

Validitas Baik

ATU2

6.01

0.52

0.73

Validitas Baik

ATU3

8.39

0.72

0.49

Validitas Baik

INT (Behavioral Intention To Use)

0.86

0.67

Reliabilitas Baik

INT1

7.56

0.84

0.30

Validitas Baik

INT2

10.49

0.81

0.34

Validitas Baik

INT3

9.81

0.82

0.32

Validitas Baik

Pada uji validitas, semua indikator memiliki t-value faktor, semua faktor juga memenuhi syarat nilai Nilai CR harus memenuhi syarat

1.96. Untuk nilai loading

0.5. Menurut Hair et al. (1998),

dan nilai VE harus

. Pada uji

reliabilitas, ada beberapa variabel yang nilai CR-nya tidak memenuhi syarat . Variabel tersebut adalah ATU yang hanya memiliki nilai sebesar 0.64. Untuk Universitas Indonesia


58

nilai VE, variabel PEOU dan ATU tidak memenuhi syarat

. Untuk

meningkatkan nilai CR dan VE yang belum memenuhi standar, dapat dilakukan dengan berbagai cara. Salah satunya dengan menambahkan error covariance di dalam model berdasarkan saran dari LISREL. Tabel 5.2 adalah hasil uji validitas dan reliabilitas setelah modifikasi variabel faktor. Tabel 5.2 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Model Pengukuran setelah Modifikasi. Validitas Variabel

t-value

SLF

Reliabilitas SLF

CR

VE

0.91

0.72

Keterangan

Error PR (Perceived Risk)

Reliabilitas Baik

RSK1

9.83

0.90

0.19

Validitas Baik

RSK2

9.76

0.92

0.16

Validitas Baik

RSK3

8.71

0.81

0.35

Validitas Baik

RSK4

6.64

0.76

0.42

Validitas Baik 0.88

PU (Perceived Usefulness)

0.61

Reliabilitas Baik

USE1

7.20

0.81

0.34

Validitas Baik

USE2

8.05

0.76

0.43

Validitas Baik

USE3

10.68

0.84

0.30

Validitas Baik

USE4

11.13

0.81

0.35

Validitas Baik

USE5

8.40

0.69

0.53

Validitas Baik 0.74

PEOU (Perceieved Ease of Use)

0.43


EOU1

8.18

0.64

0.59

Validitas Baik

EOU2

8.23

0.71

0.49

Validitas Baik

EOU3

7.22

0.61

0.62

Validitas Baik

EOU4

9.31

0.65

0.58

Validitas Baik 0.74

PV (Perceived Value)

0.58


VAL1

10.52

0.75

0.43

Validitas Baik

VAL2

12.33

0.78

0.39

Validitas Baik

e-WOM (Electronic word-of-mouth)

0.79

0.56

Reliabilitas Baik

EWM1

9.14

0.76

0.42

Validitas Baik

EWM2

8.71

0.70

0.51

Validitas Baik Universitas Indonesia


59

Tabel 5.2 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Model Pengukuran setelah Modifikasi. Validitas Variabel

t-value

SLF

Reliabilitas SLF

CR

Keterangan

VE

Error EWM3

8.32

0.80

0.36

Validitas Baik 0.78

TR (Trust)

0.54

Reliabilitas Baik

TRS1

8.85

0.72

0.48

Validitas Baik

TRS2

10.28

0.76

0.42

Validitas Baik

TRS3

8.74

0.74

0.45

Validitas Baik 0.64

ATU (Atitutde Toward Using)

0.38


ATU1

5.55

0.60

0.64

Validitas Baik

ATU2

6.01

0.51

0.74

Validitas Baik

ATU3

8.39

0.72

0.48

Validitas Baik

INT (Behavioral Intention To Use)

0.86

0.67

Reliabilitas Baik

INT1

7.56

0.83

0.31

Validitas Baik

INT2

10.49

0.81

0.34

Validitas Baik

INT3

9.81

0.82

0.32

Validitas Baik

Dapat dilihat bahwa mayoritas variabel yang ada sudah memenuhi syarat validitas dan reliabilitas. Hanya variabel PEOU dan ATU yang tidak memenuhi syarat. Penulis tetap memasukan variabel PEOU dan ATU ke analisis selanjutnya berdasarkan t-value yang memenuhi syarat dan hasil uji validitas dan reliabilitas pada Lampiran 3 dan Lampiran 4 karena memiliki nilai yang baik. Analisis selanjutnya adalah uji goodness of fit. Kriteria yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah Normed Chi-Square ( /df), RMSEA, NFI, NNFI, CFI, GFI, dan Standardized RMR. Hasil uji goodness of fit dapat dilihat pada Tabel 5.2.



60

Tabel 5.3 Hasil Uji Goodness of Fit pada Measurement Model.

Kriteria

Standar

Hasil Estimasi

Tingkat Kecocokan

Normed Chi-Square ( /df)

<2

1.30

Good Fit

RMSEA

0.08

0.025

Good Fit

NFI

0.9

0.95

Good Fit

NNFI

0.9

1.00

Good Fit

CFI

0.9

1.00

Good Fit

GFI

0.9

0.79

Not Fit

Standardized RMR

0.05

0.056

Marginal Fit

Hasil uji goodness of fit pada measurement model menunjukan bahwa nilai normed chi-square, RMSEA, NFI, NNFI, dan CFI memenuhi kriteria standar yang ada. Namun untuk nilai GFI dan standardized RMR, hasil yang didapat tidak memenuhi standar kriteria yang ada. Untuk itu perlu dilakukan modifikasi model agar semua kriteria dapat terpenuhi. Untuk modifkasi dapat dilakukan sesuai saran dari output LISREL dengan menambahkan error covariance. Modifikasi model yang dilakukan hanya sesuai saran dari LISREL. Modifikasi yang dilakukan adalah menghubungkan error covariance antara variabel: 

USE5 – USE2



INT1 – USE2



EOU3 – USE1



INT3 – RSK1



INT2 – USE3



EWM3 – TRS3

Setelah menambahakan error covariance, maka dilakukan uji ulang kembali terhadap model yang baru. Hasil uji goodness of fit measurement model setelah modifikasi dapat dilihat pada Tabel 5.4.



61

Tabel 5.4 Hasil Uji Goodness of Fit pada Measurement Model setelah Modifikasi.

Kriteria

Standar

Hasil Estimasi

Tingkat Kecocokan


<2

1.06

Good Fit

RMSEA

0.08

0.0

Good Fit

NFI

0.9

0.96

Good Fit

NNFI

0.9

1

Good Fit

CFI

0.9

1

Good Fit

GFI

0.9

0.82

Marginal Fit

Standardized RMR

0.05

0.053

Marginal Fit

Dari hasil modifkasi, ternyata nilai GFI dan Standardized RMR terjadi peningkatan walaupun tidak signifikan. Namun secara keseluruhan, dapat dikatakan bahwa model ini baik. Setelah hasil uji validitas, uji reliabilitas, dan uji kecocokan bernilai baik, maka selanjutnya model dianalisis lebih lanjut dengan uji model secara struktural. 5.2.5

Uji Model Struktural

Di dalam uji model struktural, hubungan kausal diantara variabel laten dianalisis lebih dalam. Tahapan proses pengujian model struktural yaitu uji goodness of fit dan uji model secara struktural. Hasil uji goodness of fit untuk model struktural dapat dilihat pada tabel 5.5. Pada hasil pengujian goodness of fit, dapat dilihat bahwa nilai normed chi-square, RMSEA, NFI, NNFI, dan CFI memenuhi standar yang ada. Namun untuk nilai GFI dan standardized RMR tidak memenuhi standar yang ada. Oleh karena itu modifikasi pada model harus dilakukan.



62

Tabel 5.5 Hasil Uji Goodness of Fit pada Model Struktural.

Kriteria

Standar

Hasil Estimasi

Tingkat Kecocokan


<2

1.38

Good Fit

RMSEA

0.08

0.036

Good Fit

NFI

0.9

0.94

Good Fit

NNFI

0.9

0.99

Good Fit

CFI

0.9

0.99

Good Fit

GFI

0.9

0.77

Marginal Fit

Standardized RMR

0.05

0.062

Marginal Fit

Setelah uji goodness of fit dilakukan, selanjutnya dilakukan pengujian struktural dengan melihat nilai t-value dan koefisien determinasi (

). Nilai t-value yang

lebih dari 1.96 mempunyai makna bahwa variabel tersebut memiliki hubungan kasual yang signifikan. Dapat dilihat pada Gambar 5.8 adalah path diagram yang menunjukan t-value dari setiap variabel laten yang ada. Pada Gambar 5.8 dapat dilihat hubungan kausal antar variabel pada model yang sudah diajukan banyak yang tidak signifikan. Dari hasil uji struktural dapat disimpulkan bahwa model masih kurang baik. Untuk itu diperlukan perbaikan terhadap model tersebut.



63

Gambar 5.8 Uji Model Struktural. 5.2.6

Uji Interpretasi dan Modifikasi Model Penelitian

LISREL memberikan saran untuk memperbaiki model dengan menambahkan error covariance untuk memperbaiki model yang sudah dibuat. Tabel 5.6 adalah hasil uji goodness of fit pada model struktural yang sudah dimodifikasi. Tabel 5.6 Hasil Uji Goodness of Fit Pada Model Struktural setelah Modifikasi.

Kriteria

Standar

Hasil Estimasi

Tingkat Kecocokan


<2

1.1

Good Fit

RMSEA

0.08

0.0

Good Fit

NFI

0.9

0.96

Good Fit

NNFI

0.9

1

Good Fit

CFI

0.9

1

Good Fit

GFI

0.9

0.85

Marginal Fit

Standardized RMR

0.05

0.059

Marginal Fit



64

Secara mayoritas semua kriteria dapat terpenuhi. Hanya nilai GFI dan RMR yang tidak memenuhi standar. Karena acuan untuk uji goodness of fit tidak terpacu kepada nilai tertentu dan mayoritas nilai yang di uji bernilai baik, maka penulis berasumsi bahwa model ini sudah baik. Gambar 5.9 adalah hubungan kausal antar variabel pada model struktural setelah modifikasi.

Gambar 5.9 Uji Model Struktural setelah Modifikasi. Dari hasil pengujian struktural model setelah modifikasi, di dapat persamaan regresi untuk melihat hubungan kausal antar variabel. Berikut adalah persamaan regresi yang didapat dari program LISREL: PU = 0.74*TR + 0.10*PEOU, Errorvar.= 0.30 (0.29)

(0.28)

(0.097)

2.53

0.37

3.14

, R² = 0.70

ATU = 0.12*PU + 1.21*TR - 0.24*PEOU - 0.18*PR, Errorvar.= -0.054 , R² = 1.05 (0.20)

(0.38)

(0.43)

(0.13)

(0.084)

0.57

3.15

-0.56

-1.36

-0.64

TR = 0.70*PEOU - 0.12*PV + 0.22*PR + 0.47*EWOM, Errorvar.= -0.035 , R² = 1.04 (0.21)

(0.22)

(0.089)

(0.14)

3.40

-0.55

2.48

3.40

(0.040) -0.89



65 INT = 0.21*PU + 0.59*ATU, Errorvar.= 0.39 , R² = 0.61 (0.27)

(0.25)

(0.13)

0.78

2.36

2.93

Setelah melihat t-value pada Gambar 5.9, dapat diketahui pada uji struktural menunjukan bahwa terdapat beberapa hubungan kausal yang tidak signifikan walaupun modifikasi telah dilakukan. Tabel 5.7 menggambarkan semua hubungan kausal setelah modifikasi model dilakukan. Tabel 5.7 Signifikansi Hubungan Kausal antar Variabel pada Uji Model Struktural setelah Modifikasi. Hipotesis

Path

Estimates

Nilait-t

Kesimpulan

Diterima / Ditolak

H1a

PEOU -> PU

0.10

0.37

Tidak Signifikan

Ditolak

H1b

PEOU -> ATU

-0.24

-0.56

Tidak Signifikan

Ditolak

H1c

PEOU -> TR

0.70

3.40

Signifikan

Diterima

H2a

PU -> ATU

0.12

0.57

Tidak Signifikan

Ditolak

H2b

PU -> INT

0.21

0.78

Tidak Signifikan

Ditolak

H3a

PR -> TR

0.22

2.48

Signifikan

Diterima

H3b

PR -> ATU

-0.18

-1.36

Tidak Signifikan

Ditolak

H4

PV -> TR

-0.12

-0.55

Tidak Signifikan

Ditolak

H5

e-WOM

-> 0.47

3.40

Signifikan

Diterima

TR H6a

TR -> PU

0.74

2.53

Signifikan

Diterima

H6b

TR -> ATU

1.21

3.15

Signifikan

Diterima

H7

ATU -> INT

0.59

2.36

Signifikan

Diterima

Dari hasil modifkasi model struktural, terdapat enam hubungan yang tidak signifikan, yaitu PEOU -> PU, PEOU -> ATU, PU -> ATU, PU -> INT, PR -> ATU, dan PV -> TR. Meskipun telah dilakukan modifikasi, hasil pengujian reliabilitas dan validitas pada model struktural tetaplah valid dan reliabel.



66

5.2.7

Pengujian Hipotesis

Bagian ini membahas hipotesis berdasarkan t-value dari model struktural yang sudah dimodifikasi berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan. H1a: Perceived ease of use mempunyai pengaruh terhadap perceived usefulness Berdasarkan hasil pengujian model struktural yang dilakukan, ditemukan bahwa perceived ease of use tidak memiliki hubungan kausal dengan perceived usefulness. Hal ini tidak sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya terkait hubungan antara perceived ease of use dan perceived usefulness (Amuroso & Watanabe, 2011; Chau, 1996; Chen et al, 2002; Davis, 1993; Lai, 2012; Lu et al, 2005; Shin, 2009). H1b: Perceived ease of use mempunyai pengaruh terhadap attitude toward using Hasil pengujian pada penelitian sebelumnya menunjukan bahwa perceived ease of use memiliki hubungan kausal dengan attitude toward using (Amuroso & Watanabe, 2011; Chau, 1996; Chen et al, 2002; Davis, 1993; Lai, 2012; Shin, 2009). Namun pada penelitian ini, hubungan kausal antara perceived ease of use dan attitude toward using tidak ditemukan. Hal ini tidak sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya terkait hubungan antara perceived ease of use dan attitude toward using. H1c: Perceived ease of use mempunyai pengaruh terhadap trust Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Li et al (2007), terdapat hubungan kausal antara perceived ease of use dengan trust. Penelitian tersebut juga didukung oleh hasil penelitian ini. Penelitian ini menghasikan hubungan kausal antara perceived ease of use dengan trust. H2a: Perceived usefulness mempunyai pengaruh terhadap attitude toward using Berdasarkan pengujian model yang dilakukan, didapat bahwa perceived usefulness tidak memiliki pengaruh positif terhadap atitude toward using. Universitas Indonesia


67

Walaupun terdapat nilai positif pada hubungan kausal antara perceived usefulness dan atitude toward using. Hal ini ternyata tidak sejalan dengan hasil penelitian bahwa perceived usefulness memiliki hubungan kausal dengan attitude toward using (Amuroso & Watanabe, 2011; Davis ,1993; Lai, 2012; Shin & Kim, 2008). H2b: Perceived usefulness mempunyai pengaruh terhadap behavioral intention to use Hipotesis ini tidak diterima berdasarkan pengujian model yang dilakukan. Ditemukan bahwa perceived usefulness tidak memiliki pengaruh positif terhadap behavioral intention to use. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang sudah dilakukan mengenai hubungan antara perceived usefulness dan behavioral intention to use. (Amuroso & Watanabe, 2011; Davis, 1993; Lai, 2012; Shin & Kim, 2008). Hasil penelitian terdahulu menemukan hubungan antara perceived usefulness dengan behavioral intention to use. H3a: Perceived risk mempunyai pengaruh terhadap trust Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap model yang diajukan, didapat bahwa perceived risk terbukti memiliki hubungan yang signifikan terhadap trust. Hubungan ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa terdapat hubungan kausal antara perceived risk dan trust (Amuroso & Watanabe, 2011; Kuo et al, 2009; Li et al, 2007). H3b: Perceived risk mempunyai pengaruh terhadap attitude toward using Berdasarkan pengujian model yang dilakukan, didapat bahwa perceived risk terbukti tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap attitude toward using. Hal ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Grazioli & Jarvenpaa (2000) bahwa perceived risk memiliki pengaruh positif terhadap attitude toward using. H4: Perceived value mempunyai pengaruh terhadap trust Berdasarkan hasil penelitian terhadap pengujian model yang diajukan, didapat bahwa Perceived value tidak memiliki pengaruh positif terhadap trust. Hal tersebut tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Sirdeshmukh et al Universitas Indonesia


68

(2002). Dia menemukan bahwa terdapat hubungan antara perceived value dengan trust. H5: e-WOM mempunyai pengaruh terhadap trust Berdasarkan pengujian model yang dilakukan, didapat bahwa e-WOM memiliki pengaruh positif terhadap trust. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Okazaki et al. (2009) bahwa informasi mengenai suatu produk akan mempengaruhi kepercayaan seseorang terhadap produk tersebut. H6a: Trust mempunyai pengaruh terhadap perceived usefulness Berdasarkan pengujian model yang dilakukan, didapat bahwa trust memiliki pengaruh positif terhadap perceived usefulness. Terdapat dua hasil penelitian pada hubungan kausal antara variabel trust dan perceived usefulness. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Lingyun & Dong (2008) menemukan bahwa trust memengaruhi perceived usefulness. Namun penelitian yang dilakukan oleh Celik & Yilmaz (2011) menemukan tidak ada hubungan yang signifikan antara trust dan perceived usefulness. H6b: Trust mempunyai pengaruh terhadap attitude toward using Berdasarkan pengujian model yang dilakukan, didapat bahwa trust memiliki pengaruh positif terhadap attitude toward using. Hal ini sesuai dengan penelitian terdahulu bahwa trust memiliki hubungan kausal dengan attitude toward using (Amuroso & Watanabe, 2011; Celik & Yilmaz, 2011; Grazioli & Jarvenpaa, 2000; Lee, 2005). H7: Attitude toward using mempunyai pengaruh terhadap behavioral intention to use Berdasarkan pengujian model yang dilakukan, didapat bahwa attitude toward using memiliki pengaruh positif terhadap behavioral intention to use. Hal ini sesuai dengan penelitian terdahulu yang menemukan hubungan antara attitude toward using dengan behavioral intention to use (Amuroso & Watanabe, 2011; Chau, 1996; Chen et al, 2002; Davis, 1993; Lai, 2012; Lu et al, 2005; Shin, 2009).



69

5.2.8

Diskusi

Berdasarkan rumusan masalah sebelumnya, penelitian ini diharapkan dapat menjawab pertanyaan yang diajukan diawal untuk mengetahui faktor apa yang memengaruhi adopsi e-wallet di Indonesia pada studi kasus Doku Wallet. Pembahasan juga membandingkan penelitian terdahulu terkait dengan e-wallet dan mobile payment dengan hasil yang didapat dari penelitian ini. Cheong (2004) menyatakan variabel TAM masih belum cukup menggambarkan keinginan pengguna menggunakan produk e-wallet. Dibutuhkan variabel tambahan yang dapat menjelaskan lebih dalam lagi penggunaan sebuah e-wallet. Oleh karena itu penulis

menambahkan

beberapa

variabel

diluar

TAM

supaya

lebih

menggambarkan penyebab pengguna menggunakan sebuah produk e-wallet. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa hubungan yang paling signifikan pada penelitian ini adalah e-WOM -> TR, lalu disusul dengan TR -> ATU, TR -> PU, ATU -> INT, PEOU -> TR, dan PR -> TR. Berikut penjelasan lebih mendalam dari semua hubungan yang ada pada penelitian ini. 5.2.8.1 Hubungan langsung perceived ease of use dan perceived usefulness Lu et al. (2005) menyatakan bahwa perceived ease of use memengaruhi intention to use melaui dua arah, yaitu memengaruhi secara langsung intention to use dan memengaruhi secara tidak langsung melalui perceived usefulness. Menurut Chen & Adams (2005), perceived ease of use adalah kemudahan penggunaan suatu produk. Dalam konteks e-wallet, perceived ease of use mengarah ke kemudahan pemakaian e-wallet. Lai (2012) dalam penelitiannya menuliskan bahwa semakin mudah penggunaan e-wallet, maka pengguna akan menganggap semakin berguna e-wallet tersebut. Dalam Doku Wallet, transaksi secara offline hanya memerlukan informasi nomor telepon dan token yang dibentuk oleh sistem. Pada proses online, Doku Wallet membutuhkan akses akun Doku Wallet beserta pin-nya. Berdasarkan hasil penelitian ini, hubungan kausal antara perceived ease of use dan perceived usefulness tidak terbentuk. Penulis berasumsi bahwa hasil penelitian tidak mendukung karena saat kuesioner ini diajukan, Doku belum memiliki produk aplikasi Doku Wallet pada Universitas Indonesia


70

smartphone. Walaupun Doku Wallet dapat diakses melalui website melalui smartphone, namun pengguna tetap merasa kurang praktis ketika menggunakan Doku Wallet untuk kegiatan transaksi sehari-hari. 5.2.8.2 Hubungan langsung perceived ease of use dan attitude toward using Di dalam Davis (1989), perceived ease of use diartikan sebagai interaksi dengan suatu sistem informasi atau teknologi yang bebas dari segi mental. Cheong (2004) menyatakan bahwa perceived ease of use memiliki dampak positif terhadap attitude toward using. Hasil penelitian terdahulu antara perceived ease of use dan attitude toward using yang memiliki hubungan kausal ternyata tidak didukung oleh hasil penelitian ini. Di dalam penelitian Amuroso & Watanabe (2011), hubungan perceived ease of use terhadap attitude toward using dijelaskan apakah e-wallet mendukung positif attitude untuk menggunakan e-wallet. Penelitian tersebut dilakukan di Jepang yang memang rata-rata semua orang menggunakan e-wallet dengan mobile phone. Berbeda dengan di Indonesia yang masyarakatnya masih lebih banyak menggunakan uang tunai dibandingkan uang elektronik ketika melakukan transaksi. Dari sini dapat disimpulkan bahwa lingkungan sangat berperan penting untuk meningkatkan penggunaan elektronik di suatu wilayah. Jika lingkungan tersebut mendukung dan membuat kebiasaan masyarakatnya mulai menggunakan uang elektronik, otomatis masyarakat akan mulai beralih ke uang elektronik. Dalam hal ini pengguna Doku Wallet masih belum mempunyai keinginan menggunakan Doku Wallet karena memang lingkungan Indonesia belum mendukung untuk mulai menggunakan uang elektronik. 5.2.8.3 Hubungan langsung perceived ease of use dan trust Li et al. (2007), memodelkan variabel TAM ditambah dengan perceived risk dan e-commerce knowledge yang dihubungkan dengan trust. Gefen et al. (2004) menyatakan bahwa semakin mudah pengguna melakukan transaksi, maka transaksi yang terjadi akan semakin banyak. Li et al. (2005) menyatakan bahwa kecepatan akses pada proses yang singkat pada akhirnya akan meningkatkan trust. Terbukti bahwa dalam hasil penelitian ini perceived ease of use memiliki Universitas Indonesia


71

pengaruh trust. Karena responden penelitian adalah pengguna Doku Wallet, maka mereka sudah mengerti cara menggunakan Doku Wallet untuk bertransaksi. Hal tersebut mengakibatkan mereka sudah percaya menggunakan Doku Wallet karena kebiasaan yang mereka lakukan. 5.2.8.4 Hubungan langsung perceived usefulness dan attitude toward using Cheong (2004) menyatakan bahwa perceived usefulness memiliki pengaruh yang positif terhadap attitude toward using. Namun Hal tersebut tidak didukung dengan hasil penelitian ini. Penelitian ini tidak menemukan hubungan positif antara perceived usefulness dan attitude toward using. Amuroso & Watanabe (2011) di dalam penelitiannya menyatakan hubungan antara perceived usefulness dan attitude toward using terjadi karena adanya keuntungan yang diterima oleh pengguna jika menggunakan e-wallet. Dalam penelitian ini, Doku Wallet belum dapat meyakinkan pengguna karena mereka belum merasa mendapatkan keuntungan jika menggunakan Doku Wallet. Banyaknya alternatif untuk memenuhi kebutuhan pengguna menjadi penghalang bagi Doku Wallet. Doku Wallet harus memiliki banyak keuntungan dibandingkan kompetitor lain jika ingin bersaing dan memiliki banyak pengguna. Kebiasaan pengguna juga menjadi salah satu faktor yang menghalangi adopsi Doku Wallet. Kebiasaan mereka dapat diubah jika memang keuntungan yang di dapat menggunakan Doku Wallet lebih banyak dan pada akhirnya membuat sikap mereka lebih positif terhadap Doku Wallet. 5.2.8.5 Hubungan langsung perceived usefulness dan behavioral intention to use Davis et al. (1989) dalam penelitiannya menemukan hubungan yang sangat kuat diantara perceived usefulness dengan penggunaan dibandingkan dengan variabel yang lain. Hasil penelitian menunjukan bahwa tidak terdapat hubungan antara perceived usefulness dan behavioral intention to use. Amuroso & Watanabe (2011) pada penelitiannya menemukan hubungan perceived usefulness dengan behavioral intention to use karena e-wallet yang mereka teliti berhasil melakukan kalkulasi otomatis untuk transportasi umum. Selain itu e-wallet tersebut dapat digunakan untuk membeli barang di sekitar stasiun. E-wallet tersebut sudah Universitas Indonesia


72

memiliki cakupan yang luas sehingga masyarakat mau menggunakan karena keuntungan yang mereka dapatkan sangat banyak. Hal ini berbeda dengan Doku Wallet yang cakupannya masih terbatas. Solusinya adalah meningkatkan fungsionalitas Doku Wallet agar dapat melakukan berbagai macam transaksi mulai dari transportasi umum hingga membeli suatu barang. Penulis berasumsi hal tersebut akan meningkatkan tingkat adopsi pengguna Doku Wallet di Indonesia. 5.2.8.6 Hubungan langsung perceived risk dan trust Featerhman dan Pavlou (2003) mendefinisikan perceived risk sebagai rasa ketidakpastian terhadap kemungkinan negatif ketika menggunakan produk atau jasa. Pengguna sangat peduli terhadap status transaksi serta informasi pribadi mereka. Jika transaksi yang dilakukan berhasil, maka tingkat kepuasan pengguna meningkat. Tingkat kepuasan berpengaruh terhadap trust. Dengan kata lain, risk yang dihadapi oleh pengguna berpengaruh terhadap trust. Di dalam Amuroso & Watanabe (2011) perceived risk memengaruhi trust karena adanya reliabilitas dan keamanan yang terjamin. Hasil penelitian ini membuktikan adanya hubungan kausal antara perceived risk dan trust. Penelitian ini menunjukan risiko penggunaan Doku Wallet dapat memengaruhi tingkat kepercayaan pengguna Doku Wallet. Penulis berasumsi berdasarkan hasil penelitian ini bahwa pengguna Doku Wallet sudah mempercayai sistem yang ditawarkan oleh Doku Wallet. Doku Wallet harus memperkecil risiko yang akan ditanggung pengguna agar menjaga kepercayaan yang sudah dibangun. Jika terdapat masalah, sebisa mungkin diselesaikan sehingga pengguna tidak kuatir akan masalah yang dihadapi. 5.2.8.7 Hubungan langsung perceived risk dan attitude toward using Risiko yang dihadapi pengguna untuk menggunakan Doku Wallet ternyata tidak terlalu signifkan untuk memengaruhi keinginan menggunakan Doku Wallet. Hal ini terbukti dari hasil penelitian bahwa tidak adanya hubungan antara perceived risk dan attitude toward using. Grazioli & Jarvenpaa (2000) pada penelitian menyatakan bahwa ketika terdapat risiko, saat itu juga kepercayaan dibutuhkan. Universitas Indonesia


73

Tingginya ketidakpastian yang dihadapi pengguna ketika melakukan transaksi membutuhkan tingkat kepercayaan yang tinggi pula agar pengguna mau menggunakan Doku Wallet. Ketidakpastian meningkat ketika pengguna tidak dapat mengukur kualitas produk yang digunakan dan hanya bergantung dari informasi yang tersedia. Untuk itu Doku harus menyediakan informasi yang dapat meyakinkan pengguna untuk menggunakan produk Doku Wallet. Hal ini bertujuan agar pengguna dapat mengukur kualitas dari Doku Wallet. Ketika pengguna sudah percaya, maka keinginan untuk menggunakan Doku Wallet akan meningkat. 5.2.8.8 Hubungan langsung perceived value dan trust Definisi perceived value diilustrasikan dengan membandingkan keuntungan yang didapat dengan pengorbanan yang diberikan oleh pengguna (Kim et al. 2007). Kuo et al. (2009) menyebutkan bahwa perceived value dapat ditentukan melalui sisi uang, kualitas, keuntungan, dan psikologis secara sosial. Kesenangan pengguna menggunakan produk mobile internet adalah motivasi utama dan faktor paling dominan pada perceived value (Kim, et al 2007). Di dalam Sirdeshmukh et al (2002) value digambarkan sebagai persepsi pengguna tanpa biaya / usaha yang dikeluarkan untuk mengelola hubungan antara pengguna dan produk. Pengguna yang loyal terhadap produk disebabkan adanya value didalam hubungan selama pengguna menggunakan suatu produk. Dalam e-wallet, value dapat berupa keuntungan ketika menggunakan e-wallet seperti dapat membeli keperluan pengguna. Value yang didapat memiliki kemungkinan mengakibatkan post purchased yang berarti menggunakan e-wallet kembali. Ketika post purchased terjadi, maka kepercayaan terhadap e-wallet terbentuk. Hal ini ternyata tidak didukung dari hasil penelitian ini. Hasil yang didapat dari penelitian masih kurang untuk mendukung pernyataan bahwa adanya hubungan antara perceived value dan trust. Pengguna belum bisa menerima value yang ditawarkan oleh Doku Wallet. Penulis berasumsi hal tersebut terjadi karena banyaknya alternatif e-wallet, kebiasaan, dan lingkungan yang ada belum mendukung masyarakat menggunakan Doku Wallet.



74

5.2.8.9 Hubungan langsung e-WOM dan trust Dalam literatur electronic word-of-mouth (e-WOM), kredibilitas informasi adalah faktor utama untuk sebuah adopsi (Cheung, 2009). Di dalam Cheung (2009), eWOM dari pengguna yang sudah menggunakan produk mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap cross buying decisions untuk individu terdekat mereka khususnya pada lingkungan mobile phone. Lingkungan e-WOM yang bersifat personal dan secara langsung, adalah media yang sangat persuasif karena dapat menimbulkan motif yang kuat terhadap attitude dan intention (Okazaki, 2008). Di dalam Okazaki et al (2009), sebuah informasi mengenai suatu produk akan memengaruhi kepercayaan seseorang terhadap produk tersebut. Dalam konteks e-wallet, jika e-WOM yang diterima didapat dari individu terdekat pengguna, maka menimbulkan pengaruh yang sangat besar terhadap pengguna. Rasa percaya yang ditimbulkan memengaruhi individu terhadap keputusan menggunakan sebuah jasa atau produk. Dari hipotesis diatas, dapat disimpulkan bahwa e-WOM memiliki pengaruh yang sangat besar terhadap buying decisions yang dapat memengaruhi pengguna dari sisi trust. Hal ini didukung oleh hasil penelitian ini. Penelitian ini menemukan adanya hubungan antara e-WOM dan trust. Pengguna akan lebih percaya terhadap saran dari kerabat terdekatnya mengenai Doku Wallet. Hal tersebut harus dimanfaatkan oleh Doku untuk membuat suatu sistem agar menarik pengguna baru dengan sistem referral. Hal ini untuk berguna untuk meningkatkan pengguna Doku Wallet yang baru. 5.2.8.10 Hubungan langsung trust dan perceived usefulness Berdasarkan Davis (1989), definisi perceived usefulness adalah meningkatkan kinerja suatu aktifitas. Perceived usefulness diartikan oleh Davis (1989) sebagai pandangan pengguna bahwa menggunakan sistem tertentu dapat meningkatkan kinerja dari suatu aktifitas pengguna tersebut. Di dalam J. Lu et al (2005), di dalam bidang manajemen sistem informasi, penjelasan mengenai kenapa pengguna memiliki berbagai cara terhadap sebuah teknologi, karena lebih fokus ke peranan keyakinan pengguna seperti trust. Li et al. (2007), menemukan bahwa trust memengaruhi perceived usefulness. Lingyun & Dong (2008) menemukan bahwa trust memengaruhi perceived usefulness. Namun penelitian yang dilakukan Universitas Indonesia


75

oleh Celik & Yilmaz (2011) menemukan bahwa tidak ada hubungan antara trust dan perceived usefulness. Hasil penelitian ini mendukung bahwa terdapat hubungan kausal antara trust dengan perceived usefulness. Hal ini disebabkan rasa kepercayaan yang dimiliki pengguna sudah memengaruhi pengguna untuk menggunakan Doku Wallet. 5.2.8.11 Hubungan langsung trust dan attitude toward using Berdasarkan theory of reasoned action (TRA) oleh Fishbein dan Ajzen, attitude toward using dipengaruhi oleh kepercayaan (Davis, 1989). Di Dalam Gefen (2000), trust didefinisikan sebagai kepercayan yang dimiliki pengguna berdasarkan ekspektasi yang dilihat dari orang yang pernah melakukan atau berdasarkan perlakuan terdahulu. Di dalam Grazioli dan Jarvenpaa (2000), ditemukan hubungan antara purchase behavior, willingness to buy, attitude toward use, risk, dan trust. Ketika masuk kedalam konteks mobile wallet, trust menjadi sangat penting karena risiko kehilangan uang dan gagalnya transaksi sangat besar. Jika trust pengguna dapat dibangun, maka pengguna tidak kuatir tentang risiko yang terjadi. Pada akhirnya mereka mulai menggunakan Doku Wallet tanpa kuatir akan risiko yang terjadi. Hal ini menunjukan trust memengaruhi attitude toward using. Hipotesis diatas ternyata didukung oleh hasil penelitian ini. Dari hasil penelitian ini ditemukan bahwa memang trust dan attitude toward using memiliki hubungan yang positif. Kepercayaan yang dibangun akan mengakibatkan sikap pengguna positif terhadap penggunaan Doku Wallet. Sangat penting bagi Doku untuk membangun kepercayaan bagi penggunanya agar pengguna tetap menggunakan Doku Wallet. 5.2.8.12 Hubungan langsung attitude toward using dan behavioral intention to use Hubungan antara attitude dengan intention sudah dibuktikan oleh Shin & Kim (2008). Hubungan tersebut juga didukung oleh hasil penelitian ini. Dalam konteks e-wallet, intention untuk menggunakan e-wallet sangat bergantung terhadap attitude toward using e-wallet karena jika attitude pengguna terhadap e-wallet Universitas Indonesia


76

negatif, maka intention untuk menggunakan e-wallet juga berdampak negatif yang pada akhirnya pengguna tidak menggunakan e-wallet. Begitu juga sebaliknya, jika attitude yang dimiliki positif, maka intention untuk menggunakan e-wallet berdampak positif dan pada akhirnya pengguna mulai menggunakan e-wallet. Shin (2009) menyatakan bahwa intention untuk menggunakan e-wallet tergantung oleh attitude yang dibentuk oleh sebuah perusahaan yang menyediakan jasa ewallet. Perusahaan tersebut harus meningkatkan rasa kepercayaan pengguna terhadap penggunaan e-wallet. Dari hasil penelitian ini ditemukan bahwa adanya hubungan kausal antara attitude toward using dan behavioral intention to use. Hubungan ini sesuai dengan hasil penelitian Shin (2009) karena intention dipengaruhi trust melalui attitude. Hal ini menandakan bahwa rasa kepercayaan sangat penting ketika menggunakan Doku Wallet. Ketika masyarakat tidak memiliki rasa percaya terhadap Doku Wallet, kemungkinan besar mereka tidak memiliki keinginan untuk menggunakan Doku Wallet. 5.2.9

Analisis Dampak

Dari hasil penelitian ini, dapat dianalisis dampak yang terjadi bagi organisasi dan keilmuan. Analisis dampak terhadap organisasi menjelaskan tentang kondisi saat ini yang ada di Doku dan rekomendasi untuk manajemen Doku berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan. Analisis dampak untuk keilmuan menjelaskan manfaat penelitian ini bagi penelitian sejenis di bidang uang elektronik dan mobile payment. 5.2.9.1 Analisis Dampak Penelitian terhadap Organisasi Hasil penelitian ini memiliki manfaat bagi stakeholder yang berada di lingkungan mobile payment khususnya Doku Wallet. Manajemen Doku dapat menggunakan hasil penelitian ini sebagai strategi untuk pengembangan Doku Wallet selanjutnya, supaya lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pengembangan produk dapat lebih baik jika memiliki suatu acuan, seperti menggunakan hasil penelitian ini. Penelitian ini menunjukkan bahwa e-WOM dan perceived risk memengaruhi trust, yang pada akhirnya memengaruhi pengguna untuk menggunakan Doku Universitas Indonesia


77

Wallet. Penelitian ini menunjukkan bahwa rasa kepercayaan yang dimiliki pengguna sangat berpengaruh dibandingkan faktor yang lain. Untuk itu sangat penting bagi Doku untuk membangun rasa kepercaan pengguna Doku Wallet. Sebagaimana data yang telah ditampilkan pada Tabel 5.7, maka penulis memberikan rekomendasi sebagai berikut: 

e-WOM sangat berperan penting dalam membangun rasa kepercayaan pengguna Doku Wallet. Manajemen Doku harus memasarkan produk Doku Wallet menggunakan e-WOM seperti memasang banyak iklan di media sosial yang sedang marak di Indonesia. Pengguna tetap Doku Wallet sebaiknya diajak membantu menyebarkan produk Doku Wallet, untuk membangun persepsi yang baik dan terpercaya di lingkungan ewallet Indonesia. Dalam hal ini Doku Wallet sudah memiliki fitur untuk sharing segala aktifitas yang dilakukan pengguna di dalam Doku Wallet ke Twitter dan Facebook. Melalui fitur ini Doku Wallet sudah mendukung pemanfaatan e-WOM. Namun fitur ini masih kurang mendorong teman di media sosial untuk ikut menggunakan Doku Wallet. Agar lebih efektif, sebaiknya ditambahkan fitur referral. Misalnya jika seorang pengguna Doku Wallet berhasil mengajak temannya untuk ikut menjadi pengguna Doku Wallet, maka si pemberi referral akan memperoleh tambahan saldo di akun Doku Wallet-nya.



Manajemen Doku harus meningkatkan rasa kepercayaan pengguna Doku Wallet. Karena dari hasil penelitian ditemukan bahwa jika rasa percaya konsumen dapat dibentuk, maka kemauan untuk menggunakan Doku Wallet juga terbentuk. Di Indonesia Doku Wallet berada dalam naungan dan di bawah regulasi yang diatur oleh Bank Indonesia. Peraturan ini tercantum di peraturan Bank Indonesia No.11/12/PBI/2009 mengenai Uang Elektronik

(Electronic Money).

Dalam

peraturan tersebut,

disebutkan bahwa pihak penyelenggara uang elektronik harus mendapat perseetujuan dari Bank Indonesia terlebih dahulu. Doku, sebagai pihak penyelenggara dari pihak selain bank, sudah terdaftar dan mendapat izin dari Bank Indonesia. Dengan hal tersebut, diharapkan pengguna lebih Universitas Indonesia


78

percaya dengan Doku Wallet karena Doku Wallet sudah mengikuti peraturan dari pemerintah Indonesia. Untuk tetap menjaga kepercayaan yang telah dibangun, manajemen Doku harus tetap mengikuti peraturan yang dikeluarkan pemerintah Indonesia, dalam hal ini peraturan dari Bank Indonesia mengenai uang elektronik. Dengan demikian kepercayaan pengguna terhadap Doku Wallet tetap terjaga. 

Risiko ketika menggunakan Doku Wallet harus diminimalisir. Dari hasil penelitian ditemukan bahwa risiko penggunaan Doku Wallet memengaruhi tingkat kepercayaan konsumen. Oleh karena itu jika tingkat kepercayaan konsumen ingin dibentuk oleh manajemen Doku, maka risiko terhadap penggunaan Doku Wallet harus diminimalisir. Risiko dalam hal transaksi menggunakan Doku Wallet sudah diatur oleh Doku agar tetap aman. Setiap transaksi yang terjadi selalu dimonitor oleh tim support. Hal ini bertujuan agar tidak ada transaksi yang bersifat fraud. Jika terjadi transaksi yang gagal, maka tim support pasti menangani hal tersebut dengan cara melakukan konfirmasi ke merchant dan ke pengguna mengenai kebenaran transaksi tersebut melalui email dan telepon. Pengguna juga dapat menghubungi tim support kapan saja sealama 24 jam, jika pengguna mengalami hambatan dalam melakukan transaksi. Untuk meningkatkan prosedur penanganan risiko, sebaiknya Doku membangun suatu sistem untuk mendeteksi apakah transaksi yang dilakukan memang benar transaksi yang valid atau transaksi yang fraud. Sistem tersebut secara otomatis mengolah semua transaksi untuk diketahui validitasnya. Sistem ini membantu tim support untuk mengolah data lebih cepat karena mereka tidak perlu lagi melakukan pengecekan secara manual terhadap setiap transaksi. Dengan demikian tim support dapat lebih fokus menangani transaksi yang dicurigai fraud. Hal ini akan memudahkan manajemen Doku untuk mengurangi risiko terhadap setiap transaksi yang terjadi.



79 

Penggunaan Doku Wallet harus sangat mudah dan praktis. Kemudahan menggunakan Doku Wallet dapat memicu penggunaan Doku Wallet. Kemudahan penggunaan dapat dibentuk melalui memperbanyak akses terhadap akun Doku Wallet melalui berbagai platform, serta ketika konsumen melakukan transaksi, diusahakan usaha yang dikeluarkan oleh konsumen sangat kecil. Aplikasi Doku Wallet hanya ada di smartphone yang berbasis Android. Untuk lebih memperluas jangkauan pengguna, maka perlu dibuat juga aplikasi Doku Wallet yang berbasiskan iOs, Windows Phone. Hal tersebut untuk menjangkau pengguna yang tidak memiliki smartphone berbasiskan Android. Kemudahan penggunaan Doku Wallet juga dapat ditingkatkan dari User Experience (UX) ketika pengguna menggunakan Doku Wallet. Hal tersebut menjadi nilai lebih untuk pengguna ketika menggunakan Doku Wallet.

5.2.9.2 Analisis Dampak Penelitian terhadap Keilmuan Hasil dari penelitian ini juga dapat dijadikan acuan terhadap peneliti di bidang mobile payment atau e-wallet. Penelitian ini membuktikan bahwa rasa kepercayaan, e-WOM, dan risiko saat menggunakan sebuah produk e-wallet sangat berpengaruh terhadap keputusan konsumen untuk menggunakan sebuah produk mobile payment. Dari hasil penelitian ini juga didapat bahwa kemudahan penggunaan suatu produk e-wallet juga memengaruhi rasa kepercayaan pengguna ketika menggunakan produk tersebut. Maraknya e-commerce di Indonesia dapat mengakibatkan semakin banyaknya penelitian di bidang ini. Untuk itu diperlukan kontinuitas dan kerja sama antar peneliti untuk mendalami bidang e-wallet khususnya di Indonesia. Hasil penelitian ini dapat dijadikan referensi untk penelitian lebih lanjut pada bidang mobile payment ataupun e-wallet.



BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini menjelaskan kesimpulan dan saran dari hasil penelitian. Kesimpulan diambil dari hasil analisis yang telah dilakukan oleh peneliti. Saran pada penelitian ini ditujukan untuk penelitian lanjutan dan stakeholder yang terkait dalam lingkungan mobile payment. Kesimpulan

6.1

Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, penulis mengambil kesimpulan sesuai tujuan dari penelitian. Penelitian ini memiliki 8 variabel yang dievaluasi untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang memengaruhi penerimaan Doku Wallet di Indonesia. Model yang dibentuk berdasarkan model TAM yang dimodifikasi dengan menambahkan faktor-faktor yang dianggap penulis mempunyai pengaruh terhadap penerimaan Doku Wallet di Indonesia berdasarkan penelitian terdahulu. TAM diakui dapat memodelkan peneriman pengguna terhadap sebuah sistem. Namun dibutuhkan variabel tambahan untuk membantu TAM agar dapat menjelaskan keadaan secara lebih dalam lagi. Faktor-faktor yang digunakan dalam penelitian ini adalah perceived ease of use, perceived usefulness, trust, perceived risk, perceived value, e-WOM, attitude toward using, dan behavioral intetion to use. Rasa kepercayaan terhadap suatu produk memiliki faktor yang sangat berpengaruh terhadap penggunaan Doku Wallet. Terbukti dalam penelitian ini, trust lebih berpengaruh dibandingkan perceived usefulness milik TAM. Dalam penelitian ini, rasa kepercayaan itu dibangkitkan oleh perceived ease of use, e-WOM, dan perceived risk. Hubungan yang paling berpengaruh adalah hubungan antara e-WOM dengan trust. Sebagaimana telah dijelaskan pada subab 5.2 dan Tabel 5.7, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 

Terkait pertanyaan penelitian, diperoleh kesimpulan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi adopsi e-wallet di Indonesia khususnya Doku wallet adalah electronic word-of-mouth (e-WOM), kepercayaan (trust), risiko 80



81

(perceived risk), dan tingkat kemudahan penggunaan (perceived ease of use) sebagaimana telah dijelaskan pada subbab 5.2. 

Kemudahan penggunaan, e-WOM, dan risiko terbukti memengaruhi tingkat kepercayaan pengguna yang secara tidak langsung memengaruhi tingkat penggunaan Doku Wallet. Trust terbukti dapat memengaruhi sikap seseorang terhadap penggunaan Doku Wallet. Oleh karena itu keempat elemen inilah yang paling berpengaruh terhadap adopsi Doku Wallet di Indonesia.

6.2

Saran

Berdasarkan hasil penelitian, saran yang dapat diberikan adalah: 

Penelitian selanjutnya dapat menambahkan variabel selain yang sudah di coba di penelitian ini seperti social influence dan attractiveness of alternatives. Hal ini karena sesuai dengan lingkungan mobile payment di Indonesia yang masih berkembang mencari model yang banyak diterima oleh masyarakat, pengaruh sosial ketika menggunakan e-wallet dan banyaknya pilihan e-wallet di Indonesia.



Penelitian selanjutnya dapat menggunakan produk e-wallet yang lain yang ada di Indonesia. Setelah hasil didapat, hasil tersebut dapat dibandingkan dengan hasil penelitian ini. Hasil perbandingan tersebut digunakan untuk menemukan model yang paling tepat pada penelitian mobile payment di Indonesia.



DAFTAR PUSTAKA

Amoroso, D. L., & Magnier-Watanabe, R. (2012). Building a research model for mobile wallet consumer adoption: the case of mobile Suica in Japan. Journal of theoretical and applied electronic commerce research, 7(1), 94-110. Asosiasi Penyelanggara Internet Indonesia (APJII, 2011). Profile Pengguna Internet

Indonesia,

20

February,

2014.

http://www.apjii.or.id/v2/upload/Laporan/Profil%20Internet%20Indonesia%2020 12%20(INDONESIA).pdf Bank Dunia (World bank, 2013). Bank Dunia dan Pendidikan di Indonesia, 14 Mei, 2013. http://go.worldbank.org/A1BH84Q730 Bansal, H. S., & Voyer, P. A. (2000). Word-of-mouth processes within a services purchase decision context. Journal of service research, 3(2), 166-177. Byrne, B. M. (2001). Structural equation modeling with AMOS, EQS, and LISREL: Comparative approaches to testing for the factorial validity of a measuring instrument. International Journal of Testing, 1(1), 55-86. Capgemini (2013). World Payments Report 2013, February 19, 2014. http://www.capgemini.com/resources/world-payments-report-2013 Chau, P. Y. (1996). An empirical assessment of a modified technology acceptance model. Journal of management information systems, 13(2), 185-204. Chen, J. J., & Adams, C. (2005, December). User acceptance of mobile payments: a theoretical model for mobile payments. In 5th International Conference on Electronic Business, Hong Kong, December (pp. 5-9). Chen, L. D., Gillenson, M. L., & Sherrell, D. L. (2002). Enticing online consumers: an extended technology acceptance perspective. Information & management, 39(8), 705-719

82



83

Cheong, J. H., Park, M. C., & Hwang, J. H. (2004, September). Mobile payment adoption in Korea: Switching from credit card. In ITS 15th Biennial Conference, Berlin, Germany, September (pp. 4-7). Cheung, M. Y., Luo, C., Sia, C. L., & Chen, H. (2009). Credibility of electronic word-of-mouth: Informational and normative determinants of on-line consumer recommendations. International Journal of Electronic Commerce, 13(4), 9-38. Davis, F. D. (1993). User acceptance of information technology: system characteristics, user perceptions and behavioral impacts. International journal of man-machine studies, 38(3), 475-487. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models. Management science, 35(8), 982-1003. Doll, W. J., Xia, W., Hall, M., & Torkzadeh, G. (1994). A Confirmatory. Mis Quarterly, 18(4), 453-461. Ernst and young (2011). Opportunities for telcos in mobile money: 2011, The growth

in

mobile

payments,

February

19,

2014.

http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/mobile_money_2011/$FILE/mobile _money_2011.pdf Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Vermont South, Victoria: ARRB Group Limited. Featherman, M. S., & Pavlou, P. A. (2003). Predicting e-services adoption: a perceived risk facets perspective. International journal of human-computer studies, 59(4), 451-474. Gefen, D. (2000). E-commerce: the role of familiarity and trust. Omega, 28(6), 725-737. Gefen, D., & Straub, D. W. (2004). Consumer trust in B2C e-commerce and the importance

of

social

presence:

experiments

in

e-products

and

e-

services.Omega, 32(6), 407-424. Universitas Indonesia


84

Grazioli, S., & Jarvenpaa, S. L. (2000). Perils of Internet fraud: An empirical investigation of deception and trust with experienced Internet consumers.Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, IEEE Transactions on, 30(4), 395-410. Guhr, N., Loi, T., Wiegard, R., & Breitner, M. H. (2013). Technology Readiness in Customers' Perception and Acceptance of M (obile)-Payment: An Empirical Study in Finland, Germany, the USA and Japan. In Wirtschaftsinformatik (p. 8). Kim, H. W., Chan, H. C., & Gupta, S. (2007). Value-based adoption of mobile internet: an empirical investigation. Decision Support Systems, 43(1), 111-126. Kuo, Y. F., Wu, C. M., & Deng, W. J. (2009). The relationships among service quality, perceived value, customer satisfaction, and post-purchase intention in mobile value-added services. Computers in human behavior, 25(4), 887-896. Lai, Y. H. (2012). The study of technology acceptance for e-wallets application of clinic fees payment. Health (1949-4998), 4(11). Lee, T. (2005). The impact of perceptions of interactivity on customer trust and transaction intentions in mobile commerce. Journal of Electronic Commerce Research, 6(3), 165-180. Li, R., Kim, J., & Park, J. (2007). The effects of internet shoppers' trust on their purchasing intention in China. JISTEM-Journal of Information Systems and Technology Management, 4(3), 269-286. Lu, J., Yao, J. E., & Yu, C. S. (2005). Personal innovativeness, social influences and adoption of wireless Internet services via mobile technology.The Journal of Strategic Information Systems, 14(3), 245-268. Luo, X., Li, H., Zhang, J., & Shim, J. P. (2010). Examining multi-dimensional trust and multi-faceted risk in initial acceptance of emerging technologies: An empirical study of mobile banking services. Decision support systems, 49(2), 222234.



85

Lu, Y., Yang, S., Chau, P. Y., & Cao, Y. (2011). Dynamics between the trust transfer process and intention to use mobile payment services: A crossenvironment perspective. Information & Management, 48(8), 393-403. Malhotra, N. K., Kim, S. S., & Agarwal, J. (2004). Internet users' information privacy

concerns

(IUIPC):

the

construct,

the

scale,

and

a

causal

model.Information Systems Research, 15(4), 336-355. Muhayiddin, M. N., Ahmed, E. M., & Ismail, H. (2011). Consumer Acceptance of an Electronic Dinar Payment System in Malaysia. Okazaki, S. (2008). Determinant factors of mobile‐based word‐of‐mouth campaign referral among Japanese adolescents. Psychology & Marketing,25(8), 714-731. Okazaki, S., Li, H., & Hirose, M. (2009). Consumer privacy concerns and preference for degree of regulatory control. Journal of Advertising, 38(4), 63-77. Okazaki, S., Katsukura, A., & Nishiyama, M. (2007). How mobile advertising works: The role of trust in improving attitudes and recall. Journal of Advertising Research, 47, 165–178. Pavlou, P. A., Liang, H., & Xue, Y. (2007). Understanding and mitigating uncertainty in online exchange relationships: A principal-agent perspective. MIS quarterly, 31(1), 105-136. Pugesek, B. H., Tomer, A., & Von Eye, A. (Eds.). (2003). Structural equation modeling: applications in ecological and evolutionary biology. Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press. Rigdon, E. E., & Ferguson Jr, C. E. (1991). The performance of the polychoric correlation coefficient and selected fitting functions in confirmatory factor analysis with ordinal data. Journal of Marketing Research, 491-497. Sahut, J. M. (2008). The Adoption and Diffusion of Electronic Wallets: The Case of Moneo. Journal of Internet Banking & Commerce, 13(1). Santoso, S. (2012). Analisis SEM Menggunakan AMOS. Jakarta: Elex Media Komputindo. Universitas Indonesia


86

Shin, D. H. (2009). Towards an understanding of the consumer acceptance of mobile wallet. Computers in Human Behavior, 25(6), 1343-1354. Shin, D. H., & Kim, W. Y. (2008). Applying the technology acceptance model and flow theory to Cyworld user behavior: implication of the web2. 0 user acceptance. CyberPsychology & Behavior, 11(3), 378-382. Siau,

K.,

&

Shen,

Z.

(2003).

Building

customer

trust

in

mobile

commerce.Communications of the ACM, 46(4), 91-94. Sirdeshmukh, D., Singh, J., & Sabol, B. (2002). Consumer trust, value, and loyalty in relational exchanges. Journal of marketing, 66(1), 15-37. Sugiyono, D. (2013). Metode penelitian kuantitatif kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Westbrook, R. A. (1987). Product/consumption-based affective responses and postpurchase processes. Journal of marketing research, 258-270. Wijanto, S. H. (2008). Structural Equation Modeling dengan Lisrel 8.8 Konsep dan Tutorial, Graha Ilmu. Xin, H., Techatassanasoontorn, A. A., & Tan, F. B. (2013). Exploring the influence of trust on mobile payment adoption. 2013 Pacific Asia Conference on Information Systems. Jeju Island, South Korea.



LAMPIRAN

87



88

Lampiran 1 Peningkatan Pengguna Doku Wallet

Active User Growth 50,000 48,000

47571.0

NUmber of User

46,000 44,000 43346.0 42,000 40,000 39556.0

38546.0 38,000 36319.0

37111.0

36,000 34,000 Dec-12

Jan-13

Feb-13

Mar-13

Apr-13

May-13

Jun-13

Jul-13

Aug-13

Sep-13

Oct-13

Nov-13

Dec-13

Jan-14

Date Universitas Indonesia


89

Lampiran 2 Kuesioner Penelitian

INSTRUMEN PENELITIAN

KUESIONER PENELITIAN TENTANG ADOPSI E-WALLET DI INDONESIA: STUDI KASUS DOKU WALLET

Target Responden: Pengguna Doku Wallet

Perkenalkan nama saya Syahrul Fathi. Saya mahasiswa Universitas Indonesia jurusan Magister Teknologi Informasi yang sedang melakukan penelitian terkait adopsi pengguna e-wallet di Indonesia khususnya Doku Wallet. Doku adalah perusahaan yang bergerak di bidang electronic payment solutions terbesar di Indonesia yang berdiri sejak tahun 2007. Doku memiliki produk bernama Doku Wallet untuk mengisi segmen pasar e-wallet di Indonesia. Yang dimaksud e-wallet adalah sebuah alat pembayaran digital yang memudahkan pengguna untuk melakukan transaksi baik offline maupun online. Untuk informasi lebih lengkap, anda bisa lihat di situs resmi Doku Wallet di http://doku.com/dokuwallet Penelitian saya membutuhkan data dari pengguna Doku Wallet dan yang ingin menggunakan Doku Wallet. Untuk itu saya mohon partisipasi anda untuk mengisi kuesioner ini. Universitas Indonesia


90

Kuesioner ini terbagi menjadi dua bagian pertanyaan, yaitu: 1. Identitas responden 2. Adopsi penggunaan Doku Wallet Identitas responden dalam kuesioner ini terjamin kerahasiaannya dan hanya digunakan di dalam ruang lingkup akademik saja. Agar lebih menarik, saya memberikan masing-masing Rp10.000 di rekening Doku Wallet anda untuk 10 responden yang terpilih dan mengisi sebelum tanggal 5 Mei. Jika ada pertanyaan yang kurang jelas, anda bisa menghubungi saya di [email protected]. Atas perhatiannya saya ucapkan terima kasih.

Salam,

Syahrul Fathi



91

Pertanyaan terkait identitas responden 1. Usia anda a. < 17 tahun b. 17-25 tahun c. 26-40 tahun d. 40 tahun 2. Jenis kelamin a. Pria b. Wanita 3. Pendidikan tertinggi yang telah diselesaikan a. SD b. SMP c. SMA d. Diploma e. S1 f. S2 g. S3 4. Tempat tinggal Anda saat ini a. Jakarta b. Bogor c. Depok d. Tanggerang e. Bekasi f. Other 5. Dari mana anda tahu Doku Wallet? a. Website Doku Wallet b. Social Media (Facebook, Twitter, Google+) c. Forum online (Kaskus, Indowebster dll) d. Blog (Wordpress, Tumblr, Medium dll) e. Merchant yang menggunakan Doku Wallet f. Teman Universitas Indonesia


92 g. Other: 6. Anda menggunakan Doku Wallet untuk apa? a. Online Shopping (blandja.com, livingsocial.co.id, thegoodsdept.com dll) b. Offline Shopping (Alfamart, Alfamidi, Lawson) c. Beli Pulsa (Bolt, Smartfren) d. Bayar tagihan (Telkom, PLN) e. Beli tiket (KAI, Citilink) f. Transfer dana g. Other 7. No Doku Wallet anda (Dibutuhkan jika ingin mendapatkan Rp10.000 pada Doku Wallet Anda) 8. Alamat email (Untuk verifikasi ulang kalau diperlukan) Pertanyaan terkait penggunaan Doku Wallet (Bagian pertama) Berikut ini adalah pertanyaan terkait penggunaan Doku Wallet. Anda dimohon menjawab pertanyaan sesuai pengalaman anda menggunakan Doku Wallet. Jawaban yang dipilih memiliki rentang sebagai berikut: 1. Sangat tidak setuju 2. Tidak setuju 3. Ragu-ragu 4. Setuju 5. Sangat setuju Perceived Usefulness No 1

Pernyataan

TS

RR

S

SS

dapat 1

2

3

4

5

Transaksi menggunakan Doku Wallet 1

2

3

4

5

2

3

4

5

Menggunakan

STS Doku

Wallet

mempercepat proses transaksi saya 2

sangat efektif 3

Menggunakan Doku Wallet membuat 1 saya lebih mudah melakukan transaksi



93

No 4

Pernyataan

TS

RR

S

SS

dapat 1

2

3

4

5

Doku Wallet sangat berguna ketika saya 1

2

3

4

5

Menggunakan

STS Doku

Wallet

menghemat waktu saya 5

melakukan transaksi

Perceived ease of use No

Pernyataan

STS

TS

RR

S

SS

1

Doku Wallet sangat mudah digunakan

1

2

3

4

5

2

Doku Wallet cocok digunakan untuk 1

2

3

4

5

2

3

4

5

2

3

4

5

TS

RR

S

SS

2

3

4

5

bertransaksi 3

Berinteraksi menggunakan Doku Wallet 1 sangat jelas dan mudah dimengerti

4

Saya pikir sangat mudah menggunakan 1 Doku Wallet untuk mengerjakan sesuatu yang saya inginkan

Attitude toward using No 1

Pernyataan

STS

Bertransaksi menggunakan Doku Wallet 1 adalah ide yang baik

2

Saya aktif menggunakan Doku Wallet

1

2

3

4

5

3

Transaksi menggunakan Doku Wallet 1

2

3

4

5

adalah ide yang bijak



94

Perceived value No 1

Pernyataan

TS

RR

S

SS

saat 1

2

3

4

5

Saya menghemat banyak waktu ketika 1

2

3

4

5

TS

RR

S

SS

2

3

4

5

dapat 1

2

3

4

5

bagaimana 1

2

3

4

5

TS

RR

S

SS

2

3

4

5

untuk 1

2

3

4

5

Server Doku Wallet

tidak berjalan 1

2

3

4

5

dengan

mengakibatkan

2

3

4

5

Usaha

STS

yang

saya

kerahkan

menggunakan Doku Wallet terbayar 2

menggunakan Doku Wallet

Trust No 1

Pernyataan

STS

Doku Wallet sangat menjanjikan dan 1 dapat dipercaya

2

Saya

percaya

Doku

Wallet

menjaga janji yang mereka buat 3

Doku

Wallet

tahu

memberikan layanan yang baik

Risk No 1

Pernyataan

STS

Peluang saya kehilangan uang ketika 1 menggunakan Doku Wallet sangat besar

2

Menggunakan

Doku

Wallet

membayar tagihan sangat berisiko 3

baik

dan

kesalahan saat memproses pembayaran 4

Menggunakan menghilangkan informasi

Doku

Wallet

privasi

mengenai

saya

saya

berarti 1 karena

digunakan

tanpa pengetahuan saya Universitas Indonesia


95

Electronic word-of-mouth No 1

Pernyataan

STS

Rekomendasi terhadap Doku Wallet 1

TS

RR

S

SS

2

3

4

5

2

3

4

5

2

3

4

5

TS

RR

S

SS

2

3

4

5

untuk berbelanja online sangat berguna bagi saya 2

Rekomendasi untuk menggunakan Doku 1 Wallet berpengaruh terhadap pilihan alat pembayaran yang akan saya gunakan

3

Rekomendasi terhadap Doku Wallet 1 meningkatkan ketertarikan saya untuk menggali lebih dalam lagi informasi tentang produk ini

Behavioral intention to use No 1

Pernyataan

STS

Saya berencana menggunakan Doku 1 Wallet

2

Saya berniat menggunakan Doku Wallet

1

2

3

4

5

3

Saya akan kembali menggunakan Doku 1

2

3

4

5

Wallet



96

Lampiran 3 Hasil Uji Validitas Instrumen Penelitian R-table

: 0.1569

n

: 111

df

: 109

Indikator

R-hitung

Keterangan

USE1

0.840

Valid

USE2

0.843

Valid

USE3

0.838

Valid

USE4

0.826

Valid

USE5

0.812

Valid

EOU1

0.732

Valid

EOU2

0.789

Valid

EOU3

0.757

Valid

EOU4

0.710

Valid

ATU1

0.728

Valid

ATU2

0.791

Valid

ATU3

0.813

Valid

VAL1

0.841

Valid

VAL2

0.843

Valid

TRS1

0.768

Valid

TRS2

0.805

Valid

TRS3

0.795

Valid

RSK1

0.858

Valid

RSK2

0.892

Valid

RSK3

0.783

Valid

RSK4

0.847

Valid

EWM1

0.841

Valid

EWM2

0.743

Valid

EWM3

0.831

Valid

INT1

0.884

Valid Universitas Indonesia


97

Indikator

R-hitung

Keterangan

INT2

0.881

Valid

INT3

0.889

Valid



98

Lampiran 4 Hasil Uji Reliabilitas Instrumen R-table

: 0.1569

n

: 111

df

: 109

Indikator

Scale Mean Scale if

Corrected

Item Variance if Item-Total

Cronbach's Alpha

Keterangan if

Deleted

Item Deleted Correlation

Item Deleted

USE1

152.10

310.029

.683

.945

Reliable

USE2

152.12

307.931

.646

.945

Reliable

USE3

152.26

308.351

.724

.945

Reliable

USE4

152.18

309.336

.664

.945

Reliable

USE5

152.18

310.941

.623

.945

Reliable

EOU1

152.24

311.790

.573

.946

Reliable

EOU2

152.17

312.410

.594

.946

Reliable

EOU3

152.12

311.825

.549

.946

Reliable

EOU4

152.38

311.234

.591

.946

Reliable

ATU1

152.19

312.646

.581

.946

Reliable

ATU2

152.67

305.725

.546

.946

Reliable

ATU3

152.33

308.961

.676

.945

Reliable

VAL1

152.47

309.934

.637

.945

Reliable

VAL2

152.31

310.069

.631

.945

Reliable

TRS1

152.14

308.802

.686

.945

Reliable

TRS2

152.19

310.164

.636

.945

Reliable

TRS3

152.14

310.534

.629

.945

Reliable

RSK1

152.28

309.591

.438

.947

Reliable

RSK2

152.41

311.067

.439

.947

Reliable

RSK3

152.63

312.319

.414

.947

Reliable

RSK4

152.44

309.177

.471

.947

Reliable

EWM1

152.31

311.000

.605

.945

Reliable

EWM2

152.19

313.117

.615

.946

Reliable



99

Indikator

Scale Mean Scale if

Corrected

Item Variance if Item-Total

Cronbach's Alpha

Keterangan if

Deleted

Item Deleted Correlation

Item Deleted

EWM3

152.26

313.558

.575

.946

Reliable

INT1

152.22

311.841

.633

.945

Reliable

INT2

152.17

311.913

.579

.946

Reliable

INT3

152.21

310.082

.626

.945

Reliable



100

Lampiran 5 Hasil Uji Normalitas Data Tests of Normality a

Kolmogorov-Smirnov Statistic

df

Shapiro-Wilk

Sig.

Statistic

df

Sig.

PU

.151

108

.000

.942

108

.000

PEOU

.149

108

.000

.960

108

.002

ATU

.103

108

.007

.960

108

.002

PV

.129

108

.000

.948

108

.000

TR

.131

108

.000

.961

108

.003

*

.963

108

.004

PR

.062

108

.200

EWOM

.184

108

.000

.955

108

.001

INT

.181

108

.000

.930

108

.000

*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction



101



102



103



104



105

Skewness dan Kurtosis pada LISREL



106

Lampiran 6 Hasil Uji Outlier (Mahalanobis distance) Observation number

Mahalanobis d-squared

p1

p2

93

63.301

.002

.225

44

63.015

.003

.031

77

60.523

.005

.015

104

59.277

.006

.005

107

58.465

.008

.002

82

57.665

.009

.001

81

54.730

.018

.004

76

54.082

.021

.002

95

53.888

.022

.001

83

53.071

.026

.000

6

52.685

.028

.000

18

51.863

.033

.000

68

51.834

.033

.000

78

51.832

.033

.000

94

51.747

.034

.000

97

51.499

.036

.000

87

50.654

.042

.000

98

50.148

.047

.000

74

50.064

.047

.000

103

49.635

.052

.000

28

49.088

.057

.000

86

48.613

.063

.000

92

48.468

.065

.000

1

48.034

.070

.000

75

46.900

.086

.000

96

46.581

.091

.000



107

Observation number


p1

p2

35

46.391

.094

.000

85

46.114

.099

.000

99

45.387

.112

.000

65

45.250

.115

.000

62

44.222

.136

.000

90

43.691

.149

.000

84

43.213

.161

.000

4

43.054

.165

.000

46

43.041

.165

.000

61

42.893

.169

.000

80

41.989

.194

.000

8

41.349

.213

.001

51

40.760

.232

.002

25

40.387

.244

.002

106

40.233

.250

.002

50

39.922

.261

.002

17

39.547

.274

.004

101

39.356

.281

.003

79

39.220

.286

.003

89

39.006

.294

.002

102

38.673

.307

.003

58

38.404

.318

.004

108

38.111

.330

.005

105

38.047

.332

.003

12

37.261

.365

.015

88

36.900

.381

.021

54

36.828

.384

.016



108

Observation number


p1

p2

5

36.271

.409

.035

100

36.187

.413

.027

2

35.932

.425

.031

7

35.879

.427

.022

66

35.094

.464

.076

40

35.086

.464

.053

11

35.056

.466

.038

33

34.834

.476

.040

20

34.438

.495

.061

9

34.207

.506

.066

26

33.660

.533

.125

63

32.799

.575

.320

57

32.233

.602

.468

91

30.382

.691

.952

21

30.353

.692

.932

36

29.725

.721

.975

47

29.100

.748

.992

69

28.840

.759

.994

10

28.660

.767

.993

30

27.778

.802

.999

3

26.895

.835

1.000

19

26.895

.835

1.000

64

26.799

.838

1.000

43

26.683

.842

1.000

22

26.651

.844

1.000

53

26.376

.853

1.000

41

26.313

.855

.999



109

Observation number


p1

p2

49

25.697

.874

1.000

45

24.476

.908

1.000

59

24.262

.914

1.000

72

23.383

.933

1.000

29

23.315

.934

1.000

14

22.851

.943

1.000

31

22.723

.946

1.000

38

22.616

.947

1.000

42

22.302

.953

1.000

32

21.965

.958

1.000

27

21.594

.963

1.000

34

21.387

.966

1.000

37

18.875

.988

1.000

48

18.874

.988

1.000

24

17.002

.996

1.000

13

15.342

.998

1.000

39

14.225

.999

1.000

23

11.722

1.000

1.000

56

9.979

1.000

1.000

60

9.189

1.000

1.000



110

Lampiran 7 Hasil Uji Multikolinieritas Coefficientsa Unstandardized Coefficients

Model

Std. Error

B (Constant)

Standardized Coefficients

t

Collinearity Statistics

Sig.

Beta

5.69E-16

0

USE1

0.2

0

USE2

0.2

USE3

Tolerance

VIF

0

1

0.229

59207456

0

0.454

2.205

0

0.275

69192489

0

0.428

2.334

0.2

0

0.244

63986857

0

0.464

2.157

USE4

0.2

0

0.248

65426927

0

0.472

2.12

USE5

0.2

0

0.239

62627909

0

0.465

2.149

a. Dependent Variable: PU

Coefficientsa Unstandardized Coefficients

Model

Std. Error

B (Constant)


t


Sig.

Beta

-6.29E-16

0

EOU1

0.25

0

EOU2

0.25

EOU3 EOU4

Tolerance

VIF

0

1

0.346

1.08E+08

0

0.75

1.334

0

0.312

90629954

0

0.648

1.542

0.25

0

0.351

1.08E+08

0

0.73

1.37

0.25

0

0.351

1.12E+08

0

0.79

1.267

a. Dependent Variable: PEOU



111


Model

B (Constant)

1


Std. Error

t

Sig.

Beta

Collinearity Statistics Tolerance

VIF

-2.47E-15

0

ATU1

0.25

0

0.279

0.776

1.288

ATU2

0.25

0

0.461

0.747

1.339

ATU3

0.25

0

0.31

0.62

1.614

a. Dependent Variable: ATU

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients B

(Constant) 1


Std. Error

t

Sig.

Beta


VIF

-4.20E-15

0

VAL1

0.333

0

0.419

0.639

1.564

VAL2

0.333

0

0.432

0.629

1.589

a. Dependent Variable: PV

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients B

(Constant)

1


Std. Error

t

Beta

Sig.


Tolerance

VIF

-8.67E-15

0

TRS1

0.167

0

0.224

0.613

1.632

TRS2

0.167

0

0.229

0.516

1.937

TRS3

0.167

0

0.22

0.492

2.034

a. Dependent Variable: TR



112


Model

Std. Error

B (Constant)

1


t


Sig.

Beta

2.52E-16

0

RSK1

0.167

0

RSK2

0.167

RSK3 RSK4

Tolerance

VIF

0

1

0.212

78933428

0

0.321

3.112

0

0.194

67674276

0

0.282

3.548

0.167

0

0.188

82749670

0

0.45

2.22

0.167

0

0.205

83325175

0

0.384

2.602

a. Dependent Variable: PR


Model

Std. Error

B (Constant)

1


t


Sig.

Beta

3.21E-15

0

EWM1

0.25

0

EWM2

0.25

EWM3

0.25

Tolerance

VIF

0

1

0.328

4.3E+08

0

0.542

1.844

0

0.291

4.3E+08

0

0.686

1.457

0

0.291

3.81E+08

0

0.541

1.849

a. Dependent Variable: EWOM


Model

B (Constant) 1


Std. Error

t

Beta

Sig.


VIF

1.23E-14

0

INT1

0.333

0

0.361

0.462

2.167

INT2

0.333

0

0.382

0.512

1.952

INT3

0.333

0

0.401

0.502

1.992

a. Dependent Variable: INT



113

Lampiran 8 Hasil Uji Offending Estimates Number of Iterations = 14 LISREL Estimates (Robust Maximum Likelihood) Measurement Equations USE1 = 0.56*PU, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.67 (0.079) (0.031) 7.10 5.15 USE2 = 0.63*PU, Errorvar.= 0.26 , R² = 0.61 (0.071) (0.038) 8.88 6.79 USE3 = 0.59*PU, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.68 (0.059) (0.033) 10.04 4.86 USE4 = 0.58*PU, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.63 (0.054) (0.037) 10.83 5.43 USE5 = 0.52*PU, Errorvar.= 0.23 , R² = 0.53 (0.055) (0.039) 9.46 5.97 EOU1 = 0.46*PEOU, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.40 (0.056) (0.043) 8.24 7.27 EOU2 = 0.47*PEOU, Errorvar.= 0.23 , R² = 0.50 (0.058) (0.045) 8.13 5.03 EOU3 = 0.46*PEOU, Errorvar.= 0.36 , R² = 0.37 (0.066) (0.050) 6.92 7.15 EOU4 = 0.47*PEOU, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.41 (0.050) (0.056) 9.30 5.60 ATU1 = 0.40*ATU, Errorvar.= 0.30 , R² = 0.35 (0.073) (0.042) 5.48 7.08 ATU2 = 0.55*ATU, Errorvar.= 0.81 , R² = 0.27 (0.090) (0.12) 6.10 6.82 ATU3 = 0.50*ATU, Errorvar.= 0.24 , R² = 0.51 (0.060) (0.043) 8.36 5.58 Universitas Indonesia


114 VAL1 = 0.55*PV, Errorvar.= 0.24 , R² = 0.56 (0.053) (0.041) 10.41 5.71 VAL2 = 0.58*PV, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.62 (0.046) (0.038) 12.51 5.49 TRS1 = 0.53*TR, Errorvar.= 0.25 , R² = 0.53 (0.062) (0.054) 8.54 4.62 TRS2 = 0.52*TR, Errorvar.= 0.19 , R² = 0.59 (0.051) (0.040) 10.11 4.68 TRS3 = 0.44*TR, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.56 (0.051) (0.031) 8.77 5.11 RSK1 = 0.95*PR, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.81 (0.095) (0.054) 9.97 3.93 RSK2 = 0.88*PR, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.83 (0.090) (0.033) 9.76 4.80 RSK3 = 0.76*PR, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.65 (0.087) (0.060) 8.70 5.15 RSK4 = 0.77*PR, Errorvar.= 0.43 , R² = 0.58 (0.12) (0.13) 6.64 3.46 EWM1 = 0.55*EWOM, Errorvar.= 0.22 , R² = 0.59 (0.061) (0.046) 9.03 4.75 EWM2 = 0.43*EWOM, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.48 (0.051) (0.032) 8.52 6.19 EWM3 = 0.51*EWOM, Errorvar.= 0.15 , R² = 0.65 (0.063) (0.031) 8.16 4.62 INT1 = 0.55*INT, Errorvar.= 0.13 , R² = 0.70 (0.054) (0.029) 10.22 4.42 INT2 = 0.58*INT, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.66 (0.064) (0.033) 9.07 5.23 Universitas Indonesia


115 INT3 = 0.61*INT, Errorvar.= 0.18 , R² = 0.68 (0.060) (0.048) 10.18 3.69



116

Lampiran 9 Covariance Matrix Data Mentah



117



118

Lampiran 10 Model Pengukuran (Measurement Model) Standardized Loading Factor



119

Setelah Modifikasi - Standardized Loading Factor



120 

Variabel perceived risk Construct Reliability (≥0,70) (∑ (∑

)

) ∑

0.91 Variance Extracted (≥0,50) ∑ ∑

∑

0.72 

Variabel perceived of usefulness Construct Reliability (≥0,70) (∑ (∑

)

) ∑


∑

0.61 

Variabel perceived of ease of use Construct Reliability (≥0,70) (∑ (∑

)

) ∑


∑ Universitas Indonesia


121

0.42 

Variabel perceived value Construct Reliability (≥0,70) (∑ (∑

)

) ∑


∑

0.58 

Variabel e-WOM Construct Reliability (≥0,70) (∑ (∑

)

) ∑


∑

0.56 

Variabel trust Construct Reliability (≥0,70) (∑ (∑

)

) ∑

0.78 Variance Extracted (≥0,50)



122

∑ ∑

∑

0.54 

Variabel attitude toward using Construct Reliability (≥0,70) (∑ (∑

)

) ∑


∑

0.38 

Variabel behavioral intention to use Construct Reliability (≥0,70) (∑ (∑

)

) ∑


∑

0.67



123

Lampiran 11 Hasil Uji Kecocokan CFA Awal Input: Raw Data from file 'C:\Users\Aum\Dropbox\UI\Karya Akhir\Lisrel\data.psf' Sample Size = 108 Asymptotic covariance matrix from file asymdata Latent Variables

PU PEOU ATU PV TR PR EWOM INT

Relationships USE1-USE5 = PU EOU1-EOU4 = PEOU ATU1-ATU3 = ATU VAL1 VAL2 = PV TRS1-TRS3 = TR RSK1-RSK4 = PR EWM1-EWM3 = EWOM INT1-INT3 = INT Options EF AD = OFF Method: Maximum Likelihood Path Diagram End of Problem Output: Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 296 Minimum Fit Function Chi-Square = 412.58 (P = 0.00) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 385.61 (P = 0.00035) Satorra-Bentler Scaled Chi-Square = 339.05 (P = 0.043) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 43.05 90 Percent Confidence Interval for NCP = (1.69 ; 92.70) Minimum Fit Function Value = 3.86 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.40 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.016 ; 0.87) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.037 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0073 ; 0.054) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.36 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 5.14 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (4.31 ; 5.17) ECVI for Saturated Model = 7.07 ECVI for Independence Model = 55.10 Chi-Square for Independence Model with 351 Degrees of Freedom = 5841.55 Independence AIC = 5895.55 Model AIC = 549.61 Universitas Indonesia


124 Saturated AIC = 756.00 Independence CAIC = 5994.97 Model CAIC = 851.54 Saturated CAIC = 2147.85 Normed Fit Index (NFI) = 0.94 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.99 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.79 Comparative Fit Index (CFI) = 0.99 Incremental Fit Index (IFI) = 0.99 Relative Fit Index (RFI) = 0.93 Critical N (CN) = 113.20

Root Mean Square Residual (RMR) = 0.033 Standardized RMR = 0.056 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.79 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.73 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.62 The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate EWM3 TR 8.0 -0.27 The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate USE5 USE2 18.6 0.12 EOU3 USE1 8.9 0.08 EWM3 TRS3 8.6 -0.06 INT1 USE2 14.2 -0.08 INT2 USE3 8.5 -0.06 INT3 RSK1 8.9 0.08 Time used:

9.266 Seconds



125

Lampiran 12 Hasil Uji Kecocokan CFA Setelah Modifikasi (output LISREL) Input: Raw Data from file 'C:\Users\Aum\Dropbox\UI\Karya Akhir\Lisrel\data.psf' Sample Size = 108 Asymptotic covariance matrix from file asymdata Latent Variables


Relationships USE1-USE5 = PU EOU1-EOU4 = PEOU ATU1-ATU3 = ATU VAL1 VAL2 = PV TRS1-TRS3 = TR RSK1-RSK4 = PR EWM1-EWM3 = EWOM INT1-INT3 = INT Let Let Let Let Let Let

error error error error error error

covariance covariance covariance covariance covariance covariance

of of of of of of

USE5 INT1 EOU3 INT3 INT2 EWM3

and and and and and and

USE2 USE2 USE1 RSK1 USE3 TRS3

Free Free Free Free Free Free

Options EF AD = OFF Method: Maximum Likelihood Path Diagram End of Problem Output:

Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 290 Minimum Fit Function Chi-Square = 343.85 (P = 0.016) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 307.58 (P = 0.23) Satorra-Bentler Scaled Chi-Square = 273.30 (P = 0.75) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for NCP = (0.0 ; 24.93) Minimum Fit Function Value = 3.21 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0 ; 0.23) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0 ; 0.028) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.98 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 4.36 Universitas Indonesia


126 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (4.36 ; 4.59) ECVI for Saturated Model = 7.07 ECVI for Independence Model = 55.10 Chi-Square for Independence Model with 351 Degrees of Freedom = 5841.55 Independence AIC = 5895.55 Model AIC = 483.58 Saturated AIC = 756.00 Independence CAIC = 5994.97 Model CAIC = 807.61 Saturated CAIC = 2147.85 Normed Fit Index (NFI) = 0.95 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 1.00 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.79 Comparative Fit Index (CFI) = 1.00 Incremental Fit Index (IFI) = 1.00 Relative Fit Index (RFI) = 0.94 Critical N (CN) = 137.62

Root Mean Square Residual (RMR) = 0.032 Standardized RMR = 0.053 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.82 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.77 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.63 The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate USE1 TR 12.4 1.81 Time used:

9.672 Seconds



127

Lampiran 13 Model Struktural Awal (output LISREL) Input Syntax:

Raw Data from file 'C:\Users\Aum\Dropbox\UI\Karya Akhir\Lisrel\data.psf' Sample Size = 108 Asymptotic covariance matrix from file asymdata Latent Variables


Relationships USE1-USE5 = PU EOU1-EOU4 = PEOU ATU1-ATU3 = ATU VAL1 VAL2 = PV TRS1-TRS3 = TR RSK1-RSK4 = PR EWM1-EWM3 = EWOM INT1-INT3 = INT PU = PEOU TR TR = PR PEOU PV EWOM ATU = PU PR TR PEOU INT = ATU PU Options EF AD = OFF Method: Maximum Likelihood Path Diagram End of Problem Output:

Number of Iterations = 63 LISREL Estimates (Robust Maximum Likelihood) Measurement Equations

USE1 = 0.56*PU, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.67 (0.031) 5.11 USE2 = 0.64*PU, Errorvar.= 0.25 , R² = 0.62 (0.073) (0.037) 8.71 6.77 USE3 = 0.59*PU, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.69 (0.064) (0.034) 9.20 4.70 Universitas Indonesia


128

USE4 = 0.58*PU, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.62 (0.056) (0.037) 10.21 5.51 USE5 = 0.52*PU, Errorvar.= 0.24 , R² = 0.53 (0.077) (0.040) 6.69 5.95 ATU1 = 0.43*ATU, Errorvar.= 0.27 , R² = 0.40 (0.039) 7.10 ATU2 = 0.55*ATU, Errorvar.= 0.81 , R² = 0.27 (0.11) (0.12) 5.18 6.57 ATU3 = 0.52*ATU, Errorvar.= 0.23 , R² = 0.54 (0.066) (0.037) 7.82 6.09 TRS1 = 0.47*TR, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.42 (0.055) 5.66 TRS2 = 0.46*TR, Errorvar.= 0.24 , R² = 0.47 (0.050) (0.044) 9.31 5.46 TRS3 = 0.39*TR, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.42 (0.053) (0.034) 7.36 6.12 INT1 = 0.55*INT, Errorvar.= 0.13 , R² = 0.70 (0.029) 4.44 INT2 = 0.58*INT, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.66 (0.061) (0.033) 9.53 5.19 INT3 = 0.61*INT, Errorvar.= 0.18 , R² = 0.68 (0.057) (0.050) 10.68 3.57

EOU1 = 0.46*PEOU, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.41 (0.056) (0.043) 8.27 7.18 EOU2 = 0.48*PEOU, Errorvar.= 0.23 , R² = 0.50 (0.058) (0.044) 8.27 5.10 EOU3 = 0.45*PEOU, Errorvar.= 0.36 , R² = 0.36 (0.067) (0.051) Universitas Indonesia


129 6.70

7.16

EOU4 = 0.47*PEOU, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.41 (0.051) (0.056) 9.20 5.65 VAL1 = 0.55*PV, Errorvar.= 0.24 , R² = 0.56 (0.053) (0.041) 10.44 5.76 VAL2 = 0.58*PV, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.62 (0.047) (0.038) 12.39 5.40 RSK1 = 0.95*PR, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.81 (0.095) (0.055) 9.97 3.89 RSK2 = 0.88*PR, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.83 (0.090) (0.033) 9.76 4.87 RSK3 = 0.76*PR, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.65 (0.087) (0.059) 8.73 5.18 RSK4 = 0.77*PR, Errorvar.= 0.43 , R² = 0.58 (0.12) (0.13) 6.64 3.45 EWM1 = 0.56*EWOM, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.60 (0.061) (0.044) 9.20 4.72 EWM2 = 0.43*EWOM, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.47 (0.050) (0.032) 8.47 6.41 EWM3 = 0.51*EWOM, Errorvar.= 0.15 , R² = 0.64 (0.063) (0.031) 8.20 4.76

Structural Equations

PU = 0.84*TR - 0.0025*PEOU, Errorvar.= 0.30 , R² = 0.70 (0.38) (0.37) (0.099) 2.20 -0.0066 3.06 ATU = 0.18*PU + 2.11*TR - 1.19*PEOU - 0.37*PR, Errorvar.= 0.0033, R² = 1.00 (0.23) (1.01) (1.04) (0.29) (0.12) 0.77 2.10 -1.14 -1.29 0.027 Universitas Indonesia


130

TR = 0.80*PEOU - 0.019*PV + 0.21*PR + 0.25*EWOM, Errorvar.= -0.019 , R² = 1.02 (0.15) (0.10) (0.087) (0.11) (0.021) 5.18 -0.19 2.46 2.16 -0.92 INT =

- 0.029*PU + 0.79*ATU, Errorvar.= 0.42 , R² = 0.58 (0.29) (0.28) (0.11) -0.10 2.85 3.78

Reduced Form Equations PU = 0.66*PEOU - 0.016*PV + 0.18*PR + 0.21*EWOM, Errorvar.= 0.29, R² = 0.71 (0.14) (0.087) (0.073) (0.12) 4.79 -0.19 2.46 1.68 ATU = 0.61*PEOU - 0.044*PV + 0.11*PR + 0.56*EWOM, Errorvar.= -0.093, R² = 1.09 (0.22) (0.24) (0.057) (0.16) 2.83 -0.19 2.02 3.47 TR = 0.80*PEOU - 0.019*PV + 0.21*PR + 0.25*EWOM, Errorvar.= -0.019, R² = 1.02 (0.15) (0.10) (0.087) (0.11) 5.18 -0.19 2.46 2.16 INT = 0.46*PEOU - 0.034*PV + 0.085*PR + 0.43*EWOM, Errorvar.= 0.36, R² = 0.64 (0.15) (0.18) (0.051) (0.13) 3.12 -0.19 1.68 3.30

Correlation Matrix of Independent Variables PEOU -------1.00

PV --------

PV

0.83 (0.06) 13.28

1.00

PR

0.12 (0.14) 0.83

0.18 (0.14) 1.29

1.00

EWOM

0.64 (0.11) 5.78

0.76 (0.08) 9.06

0.21 (0.14) 1.43

PEOU

PR --------

EWOM --------

1.00



131 Covariance Matrix of Latent Variables PU

ATU

TR

INT

PEOU

--------

--------

--------

--------

--------

1.00 0.88 0.84 0.66 0.80 0.72

1.00 0.98 0.76 0.95 0.90

1.00 0.75 0.96 0.86

1.00 0.72 0.69

1.00 0.83

0.30

0.29

0.36

0.22

0.12

0.66

0.94

0.79

0.72

0.64

PV -------PU ATU TR INT PEOU PV 1.00 PR 0.18 EWOM 0.76

Covariance Matrix of Latent Variables

PR EWOM

PR -------1.00 0.21

EWOM -------1.00 Goodness of Fit Statistics

Degrees of Freedom = 306 Minimum Fit Function Chi-Square = 444.57 (P = 0.00) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 423.35 (P = 0.00) Satorra-Bentler Scaled Chi-Square = 373.52 (P = 0.0050) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 67.52 90 Percent Confidence Interval for NCP = (22.73 ; 120.50) Minimum Fit Function Value = 4.15 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.63 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.21 ; 1.13) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.045 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.026 ; 0.061) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.12 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 5.30 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (4.42 ; 5.33) ECVI for Saturated Model = 7.07 ECVI for Independence Model = 55.10 Chi-Square for Independence Model with 351 Degrees of Freedom = 5841.55 Independence AIC = 5895.55 Model AIC = 567.35 Saturated AIC = 756.00 Independence CAIC = 5994.97 Model CAIC = 832.46 Saturated CAIC = 2147.85 Normed Fit Index (NFI) = 0.94 Universitas Indonesia


132 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.99 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.82 Comparative Fit Index (CFI) = 0.99 Incremental Fit Index (IFI) = 0.99 Relative Fit Index (RFI) = 0.93 Critical N (CN) = 105.98

Root Mean Square Residual (RMR) = 0.036 Standardized RMR = 0.062 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.77 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.72 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.63 The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate EWM3 PEOU 9.3 -0.65 PU PV 8.3 1.16 The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate USE5 USE2 18.7 0.12 TRS1 USE4 9.0 -0.08 TRS3 ATU3 8.0 0.07 INT1 USE2 14.4 -0.08 INT2 USE3 9.1 -0.06 EOU3 USE1 9.1 0.08 RSK1 INT3 9.4 0.08 EWM3 TRS3 9.8 -0.06

Total and Indirect Effects Total Effects of KSI on ETA PEOU -------0.66 (0.14) 4.79

PV --------0.02 (0.09) -0.19

PR -------0.18 (0.07) 2.46

EWOM -------0.21 (0.12) 1.68

ATU

0.61 (0.22) 2.83

-0.04 (0.24) -0.19

0.11 (0.06) 2.02

0.56 (0.16) 3.47

TR

0.80 (0.15) 5.18

-0.02 (0.10) -0.19

0.21 (0.09) 2.46

0.25 (0.11) 2.16

INT

0.46 (0.15) 3.12

-0.03 (0.18) -0.19

0.09 (0.05) 1.68

0.43 (0.13) 3.30

PU



133 Indirect Effects of KSI on ETA PEOU -------0.67 (0.35) 1.91

PV --------0.02 (0.09) -0.19

PR -------0.18 (0.07) 2.46

EWOM -------0.21 (0.12) 1.68

ATU

1.80 (1.03) 1.74

-0.04 (0.24) -0.19

0.49 (0.30) 1.62

0.56 (0.16) 3.47

TR

- -

- -

- -

- -

INT

0.46 (0.15) 3.12

-0.03 (0.18) -0.19

0.09 (0.05) 1.68

0.43 (0.13) 3.30

PU

Total Effects of ETA on ETA PU -------- -

ATU -------- -

TR -------0.84 (0.38) 2.20

INT -------- -

ATU

0.18 (0.23) 0.77

- -

2.26 (1.07) 2.11

- -

TR

- -

- -

- -

- -

INT

0.11 (0.22) 0.51

0.79 (0.28) 2.85

1.76 (0.92) 1.92

- -

PU

Largest Eigenvalue of B*B' (Stability Index) is

5.196

Indirect Effects of ETA on ETA

PU

PU -------- -

ATU -------- -

TR -------- -

INT -------- -

ATU

- -

- -

0.15 (0.22) 0.66

- -

TR

- -

- -

- -

- -

INT

0.14 (0.21) 0.67

- -

1.76 (0.92) 1.92

- -



134

Total Effects of ETA on Y PU -------0.56

ATU -------- -

TR -------0.47 (0.21) 2.20

INT -------- -

USE2

0.64 (0.07) 8.71

- -

0.53 (0.22) 2.40

- -

USE3

0.59 (0.06) 9.20

- -

0.50 (0.21) 2.35

- -

USE4

0.58 (0.06) 10.21

- -

0.48 (0.21) 2.31

- -

USE5

0.52 (0.08) 6.69

- -

0.43 (0.18) 2.41

- -

ATU1

0.08 (0.10) 0.77

0.43

0.97 (0.46) 2.11

- -

ATU2

0.10 (0.13) 0.77

0.55 (0.11) 5.18

1.24 (0.61) 2.02

- -

ATU3

0.09 (0.12) 0.77

0.52 (0.07) 7.82

1.17 (0.53) 2.20

- -

TRS1

- -

- -

0.47

- -

TRS2

- -

- -

0.46 (0.05) 9.31

- -

TRS3

- -

- -

0.39 (0.05) 7.36

- -

INT1

0.06 (0.12) 0.51

0.43 (0.15) 2.85

0.97 (0.50) 1.92

0.55

INT2

0.06 (0.13) 0.51

0.46 (0.16) 2.94

1.02 (0.53) 1.94

0.58 (0.06) 9.53

INT3

0.07

0.48

1.07

0.61

USE1



135 (0.13) 0.51

(0.16) 2.97

(0.55) 1.96

(0.06) 10.68

Indirect Effects of ETA on Y

USE1

PU -------- -

ATU -------- -

TR -------0.47 (0.21) 2.20

INT -------- -

USE2

- -

- -

0.53 (0.22) 2.40

- -

USE3

- -

- -

0.50 (0.21) 2.35

- -

USE4

- -

- -

0.48 (0.21) 2.31

- -

USE5

- -

- -

0.43 (0.18) 2.41

- -

ATU1

0.08 (0.10) 0.77

- -

0.97 (0.46) 2.11

- -

ATU2

0.10 (0.13) 0.77

- -

1.24 (0.61) 2.02

- -

ATU3

0.09 (0.12) 0.77

- -

1.17 (0.53) 2.20

- -

TRS1

- -

- -

- -

- -

TRS2

- -

- -

- -

- -

TRS3

- -

- -

- -

- -

INT1

0.06 (0.12) 0.51

0.43 (0.15) 2.85

0.97 (0.50) 1.92

- -

INT2

0.06 (0.13) 0.51

0.46 (0.16) 2.94

1.02 (0.53) 1.94

- -

INT3

0.07 (0.13)

0.48 (0.16)

1.07 (0.55)

- Universitas Indonesia


136 0.51

2.97

1.96

Total Effects of KSI on Y PEOU -------0.37 (0.08) 4.79

PV --------0.01 (0.05) -0.19

PR -------0.10 (0.04) 2.46

EWOM -------0.12 (0.07) 1.68

USE2

0.42 (0.09) 4.78

-0.01 (0.06) -0.19

0.11 (0.04) 2.56

0.13 (0.07) 1.79

USE3

0.39 (0.08) 5.07

-0.01 (0.05) -0.19

0.11 (0.04) 2.62

0.12 (0.07) 1.76

USE4

0.38 (0.07) 5.36

-0.01 (0.05) -0.19

0.10 (0.04) 2.59

0.12 (0.07) 1.72

USE5

0.34 (0.07) 4.86

-0.01 (0.04) -0.19

0.09 (0.04) 2.58

0.11 (0.06) 1.82

ATU1

0.26 (0.09) 2.83

-0.02 (0.10) -0.19

0.05 (0.02) 2.02

0.24 (0.07) 3.47

ATU2

0.33 (0.12) 2.91

-0.02 (0.13) -0.19

0.06 (0.03) 2.04

0.30 (0.08) 3.58

ATU3

0.32 (0.10) 3.02

-0.02 (0.12) -0.19

0.06 (0.03) 2.00

0.29 (0.08) 3.66

TRS1

0.37 (0.07) 5.18

-0.01 (0.05) -0.19

0.10 (0.04) 2.46

0.12 (0.05) 2.16

TRS2

0.37 (0.06) 5.71

-0.01 (0.05) -0.19

0.10 (0.04) 2.49

0.11 (0.05) 2.08

TRS3

0.31 (0.06) 5.36

-0.01 (0.04) -0.19

0.08 (0.03) 2.46

0.09 (0.05) 2.09

INT1

0.25 (0.08) 3.12

-0.02 (0.10) -0.19

0.05 (0.03) 1.68

0.24 (0.07) 3.30

INT2

0.27

-0.02

0.05

0.25

USE1



137

INT3

(0.09) 3.01

(0.11) -0.19

(0.03) 1.66

(0.08) 3.23

0.28 (0.09) 3.07

-0.02 (0.11) -0.19

0.05 (0.03) 1.67

0.26 (0.08) 3.33

Time used:

8.752 Seconds



138

Lampiran 14 Model Struktural Setelah Modifikasi (output LISREL) Input: Raw Data from file 'C:\Users\Aum\Dropbox\UI\Karya Akhir\Lisrel\data.psf' Sample Size = 108 Asymptotic covariance matrix from file asymdata Latent Variables


Relationships USE1-USE5 = PU EOU1-EOU4 = PEOU ATU1-ATU3 = ATU VAL1 VAL2 = PV TRS1-TRS3 = TR RSK1-RSK4 = PR EWM1-EWM3 = EWOM INT1-INT3 = INT PU = PEOU TR TR = PR PEOU PV EWOM ATU = PU PR TR PEOU INT = ATU PU

Let Let Let Let Let Let Let Let

error error error error error error error error

covariance covariance covariance covariance covariance covariance covariance covariance

of of of of of of of of

USE5 INT1 EOU3 INT3 INT2 EWM3 RSK4 TRS1

and and and and and and and and

USE2 USE2 USE1 RSK1 USE3 TRS3 RSK2 USE4

Free Free Free Free Free Free Free Free

Options EF AD = OFF Method: Maximum Likelihood Path Diagram End of Problem Output:

Number of Iterations = 35 LISREL Estimates (Robust Maximum Likelihood) Measurement Equations

USE1 = 0.56*PU, Errorvar.= 0.15 , R² = 0.67 (0.030) 5.04 Universitas Indonesia


139

USE2 = 0.61*PU, Errorvar.= 0.27 , R² = 0.57 (0.072) (0.040) 8.41 6.90 USE3 = 0.60*PU, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.70 (0.064) (0.034) 9.29 4.54 USE4 = 0.59*PU, Errorvar.= 0.19 , R² = 0.65 (0.060) (0.036) 9.91 5.16 USE5 = 0.48*PU, Errorvar.= 0.27 , R² = 0.47 (0.073) (0.042) 6.61 6.29 ATU1 = 0.42*ATU, Errorvar.= 0.28 , R² = 0.39 (0.039) 7.08 ATU2 = 0.53*ATU, Errorvar.= 0.83 , R² = 0.25 (0.10) (0.13) 5.19 6.64 ATU3 = 0.52*ATU, Errorvar.= 0.22 , R² = 0.55 (0.067) (0.037) 7.82 5.90 TRS1 = 0.47*TR, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.41 (0.052) 5.96 TRS2 = 0.46*TR, Errorvar.= 0.24 , R² = 0.46 (0.049) (0.042) 9.35 5.82 TRS3 = 0.38*TR, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.41 (0.052) (0.033) 7.39 6.27 INT1 = 0.54*INT, Errorvar.= 0.14 , R² = 0.68 (0.027) 4.97 INT2 = 0.58*INT, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.66 (0.058) (0.031) 9.99 5.46 INT3 = 0.62*INT, Errorvar.= 0.18 , R² = 0.68 (0.056) (0.048) 11.01 3.77 EOU1 = 0.46*PEOU, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.40 (0.057) (0.044) 8.01 7.12 Universitas Indonesia


140

EOU2 = 0.48*PEOU, Errorvar.= 0.22 , R² = 0.51 (0.058) (0.045) 8.27 4.89 EOU3 = 0.47*PEOU, Errorvar.= 0.36 , R² = 0.38 (0.066) (0.050) 7.10 7.17 EOU4 = 0.47*PEOU, Errorvar.= 0.31 , R² = 0.42 (0.051) (0.056) 9.19 5.51 VAL1 = 0.55*PV, Errorvar.= 0.23 , R² = 0.57 (0.053) (0.042) 10.48 5.63 VAL2 = 0.58*PV, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.61 (0.047) (0.038) 12.35 5.59 RSK1 = 0.96*PR, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.82 (0.093) (0.056) 10.36 3.60 RSK2 = 0.88*PR, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.82 (0.092) (0.038) 9.48 4.41 RSK3 = 0.76*PR, Errorvar.= 0.30 , R² = 0.66 (0.086) (0.058) 8.85 5.25 RSK4 = 0.75*PR, Errorvar.= 0.46 , R² = 0.55 (0.12) (0.12) 6.46 3.86 EWM1 = 0.56*EWOM, Errorvar.= 0.22 , R² = 0.59 (0.060) (0.046) 9.34 4.76 EWM2 = 0.43*EWOM, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.48 (0.049) (0.031) 8.76 6.49 EWM3 = 0.51*EWOM, Errorvar.= 0.15 , R² = 0.64 (0.062) (0.031) 8.29 4.80

Error Covariance for USE5 and USE2 = 0.10 (0.034) 3.06 Error Covariance for TRS1 and USE4 = -0.08 (0.028) Universitas Indonesia


141 -2.80 Error Covariance for INT1 and USE2 = -0.07 (0.025) -2.91 Error Covariance for INT2 and USE3 = -0.06 (0.022) -2.82 Error Covariance for EOU3 and USE1 = 0.081 (0.033) 2.44 Error Covariance for RSK1 and INT3 = 0.086 (0.028) 3.04 Error Covariance for RSK4 and RSK2 = 0.035 (0.034) 1.04 Error Covariance for EWM3 and TRS3 = -0.07 (0.023) -3.16 Structural Equations

PU = 0.74*TR + 0.10*PEOU, Errorvar.= 0.30 , R² = 0.70 (0.30) (0.29) (0.099) 2.47 0.36 3.07 ATU = 0.12*PU + 1.21*TR - 0.24*PEOU - 0.18*PR, Errorvar.= 0.054 , R² = 1.05 (0.21) (0.38) (0.42) (0.13) (0.081) 0.56 3.16 -0.57 -1.36 0.66

TR = 0.70*PEOU - 0.12*PV + 0.22*PR + 0.47*EWOM, Errorvar.= -0.035 , R² = 1.04 (0.21) (0.22) (0.089) (0.14) (0.039) 3.40 -0.54 2.50 3.37 -0.90 INT = 0.21*PU + 0.59*ATU, Errorvar.= 0.39 , R² = 0.61 (0.26) (0.25) (0.11) 0.79 2.33 3.40

Reduced Form Equations PU = 0.62*PEOU - 0.088*PV + 0.16*PR + 0.35*EWOM, Errorvar.= 0.28, R² = 0.72 (0.17) (0.16) (0.069) (0.15) Universitas Indonesia


142 3.74

-0.54

2.38

2.28

ATU = 0.68*PEOU - 0.16*PV + 0.10*PR + 0.61*EWOM, Errorvar.= -0.11, R² = 1.11 (0.26) (0.29) (0.061) (0.16) 2.61 -0.54 1.70 3.72 TR = 0.70*PEOU - 0.12*PV + 0.22*PR + 0.47*EWOM, Errorvar.= -0.035, R² = 1.04 (0.21) (0.22) (0.089) (0.14) 3.40 -0.54 2.50 3.37 INT = 0.53*PEOU - 0.11*PV + 0.096*PR + 0.43*EWOM, Errorvar.= 0.36, R² = 0.64 (0.18) (0.20) (0.050) (0.12) 3.01 -0.54 1.91 3.57

Correlation Matrix of Independent Variables PEOU -------1.00

PV --------

PV

0.85 (0.06) 13.48

1.00

PR

0.11 (0.14) 0.77

0.18 (0.14) 1.31

1.00

EWOM

0.63 (0.10) 6.16

0.75 (0.08) 8.90

0.20 (0.15) 1.32

PEOU

PR --------

EWOM --------

1.00

Covariance Matrix of Latent Variables PU

ATU

TR

INT

PEOU

--------

--------

--------

--------

--------

1.00 0.88 0.83 0.73 0.79 0.73

1.00 1.02 0.78 0.95 0.90

1.00 0.78 0.92 0.87

1.00 0.73 0.68

1.00 0.85

0.28

0.27

0.37

0.22

0.11

0.71

0.94

0.87

0.71

0.63

PV -------PU ATU TR INT PEOU PV 1.00 PR 0.18 EWOM 0.75



143 Covariance Matrix of Latent Variables

PR EWOM

PR -------1.00 0.20

EWOM -------1.00 Goodness of Fit Statistics

Degrees of Freedom = 298 Minimum Fit Function Chi-Square = 361.28 (P = 0.0070) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 327.81 (P = 0.11) Satorra-Bentler Scaled Chi-Square = 292.71 (P = 0.58) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for NCP = (0.0 ; 38.46) Minimum Fit Function Value = 3.38 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0 ; 0.36) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0 ; 0.035) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.96 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 4.28 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (4.28 ; 4.64) ECVI for Saturated Model = 7.07 ECVI for Independence Model = 55.10 Chi-Square for Independence Model with 351 Degrees of Freedom = 5841.55 Independence AIC = 5895.55 Model AIC = 487.81 Saturated AIC = 756.00 Independence CAIC = 5994.97 Model CAIC = 782.38 Saturated CAIC = 2147.85 Normed Fit Index (NFI) = 0.95 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 1.00 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.81 Comparative Fit Index (CFI) = 1.00 Incremental Fit Index (IFI) = 1.00 Relative Fit Index (RFI) = 0.94 Critical N (CN) = 131.77 Root Mean Square Residual (RMR) = 0.035 Standardized RMR = 0.059 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.82 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.77 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.64 The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate PU PR 9.1 -1.72 Universitas Indonesia


144

Total and Indirect Effects Total Effects of KSI on ETA PEOU -------0.62 (0.17) 3.74

PV --------0.09 (0.16) -0.54

PR -------0.16 (0.07) 2.38

EWOM -------0.35 (0.15) 2.28

ATU

0.68 (0.26) 2.61

-0.16 (0.29) -0.54

0.10 (0.06) 1.70

0.61 (0.16) 3.72

TR

0.70 (0.21) 3.40

-0.12 (0.22) -0.54

0.22 (0.09) 2.50

0.47 (0.14) 3.37

INT

0.53 (0.18) 3.01

-0.11 (0.20) -0.54

0.10 (0.05) 1.91

0.43 (0.12) 3.57

PU

Indirect Effects of KSI on ETA PEOU -------0.52 (0.27) 1.90

PV --------0.09 (0.16) -0.54

PR -------0.16 (0.07) 2.38

EWOM -------0.35 (0.15) 2.28

ATU

0.92 (0.45) 2.06

-0.16 (0.29) -0.54

0.29 (0.14) 1.98

0.61 (0.16) 3.72

TR

- -

- -

- -

- -

INT

0.53 (0.18) 3.01

-0.11 (0.20) -0.54

0.10 (0.05) 1.91

0.43 (0.12) 3.57

PU

Total Effects of ETA on ETA

PU

ATU

PU -------- -

ATU -------- -

TR -------0.74 (0.30) 2.47

INT -------- -

0.12 (0.21) 0.56

- -

1.29 (0.43) 3.00

- -



145 TR

- -

- -

- -

- -

INT

0.28 (0.22) 1.27

0.59 (0.25) 2.33

0.92 (0.32) 2.89

- -

Largest Eigenvalue of B*B' (Stability Index) is

2.015

Indirect Effects of ETA on ETA

PU

PU -------- -

ATU -------- -

TR -------- -

INT -------- -

ATU

- -

- -

0.09 (0.17) 0.50

- -

TR

- -

- -

- -

- -

INT

0.07 (0.13) 0.51

- -

0.92 (0.32) 2.89

- -

Total Effects of ETA on Y PU -------0.56

ATU -------- -

TR -------0.41 (0.17) 2.47

INT -------- -

USE2

0.61 (0.07) 8.41

- -

0.45 (0.16) 2.75

- -

USE3

0.60 (0.06) 9.29

- -

0.44 (0.16) 2.71

- -

USE4

0.59 (0.06) 9.91

- -

0.44 (0.16) 2.66

- -

USE5

0.48 (0.07) 6.61

- -

0.36 (0.13) 2.78

- -

ATU1

0.05 (0.09) 0.56

0.42

0.55 (0.18) 3.00

- -

ATU2

0.06 (0.11)

0.53 (0.10)

0.68 (0.23)

- -

USE1



146 0.56

5.19

2.94

ATU3

0.06 (0.11) 0.56

0.52 (0.07) 7.82

0.67 (0.21) 3.25

- -

TRS1

- -

- -

0.47

- -

TRS2

- -

- -

0.46 (0.05) 9.35

- -

TRS3

- -

- -

0.38 (0.05) 7.39

- -

INT1

0.15 (0.12) 1.27

0.32 (0.14) 2.33

0.50 (0.17) 2.89

0.54

INT2

0.16 (0.13) 1.27

0.34 (0.14) 2.41

0.53 (0.18) 2.89

0.58 (0.06) 9.99

INT3

0.17 (0.14) 1.26

0.37 (0.15) 2.43

0.57 (0.19) 2.94

0.62 (0.06) 11.01

Indirect Effects of ETA on Y

USE1

PU -------- -

ATU -------- -

TR -------0.41 (0.17) 2.47

INT -------- -

USE2

- -

- -

0.45 (0.16) 2.75

- -

USE3

- -

- -

0.44 (0.16) 2.71

- -

USE4

- -

- -

0.44 (0.16) 2.66

- -

USE5

- -

- -

0.36 (0.13) 2.78

- -

ATU1

0.05 (0.09) 0.56

- -

0.55 (0.18) 3.00

- -



147

ATU2

0.06 (0.11) 0.56

- -

0.68 (0.23) 2.94

- -

ATU3

0.06 (0.11) 0.56

- -

0.67 (0.21) 3.25

- -

TRS1

- -

- -

- -

- -

TRS2

- -

- -

- -

- -

TRS3

- -

- -

- -

- -

INT1

0.15 (0.12) 1.27

0.32 (0.14) 2.33

0.50 (0.17) 2.89

- -

INT2

0.16 (0.13) 1.27

0.34 (0.14) 2.41

0.53 (0.18) 2.89

- -

INT3

0.17 (0.14) 1.26

0.37 (0.15) 2.43

0.57 (0.19) 2.94

- -

Total Effects of KSI on Y PEOU -------0.35 (0.09) 3.74

PV --------0.05 (0.09) -0.54

PR -------0.09 (0.04) 2.38

EWOM -------0.19 (0.09) 2.28

USE2

0.38 (0.10) 3.69

-0.05 (0.10) -0.54

0.10 (0.04) 2.47

0.21 (0.08) 2.52

USE3

0.37 (0.10) 3.79

-0.05 (0.10) -0.54

0.10 (0.04) 2.55

0.21 (0.08) 2.45

USE4

0.37 (0.09) 3.92

-0.05 (0.10) -0.54

0.10 (0.04) 2.52

0.21 (0.09) 2.40

USE5

0.30 (0.08) 3.75

-0.04 (0.08) -0.55

0.08 (0.03) 2.50

0.17 (0.07) 2.56

ATU1

0.29 (0.11) 2.61

-0.07 (0.12) -0.54

0.04 (0.03) 1.70

0.26 (0.07) 3.72

USE1



148 ATU2

0.36 (0.13) 2.69

-0.08 (0.15) -0.55

0.05 (0.03) 1.75

0.32 (0.08) 3.84

ATU3

0.36 (0.13) 2.75

-0.08 (0.15) -0.54

0.05 (0.03) 1.68

0.32 (0.08) 3.94

TRS1

0.33 (0.10) 3.40

-0.06 (0.10) -0.54

0.10 (0.04) 2.50

0.22 (0.06) 3.37

TRS2

0.32 (0.09) 3.51

-0.06 (0.10) -0.54

0.10 (0.04) 2.57

0.22 (0.07) 3.08

TRS3

0.27 (0.08) 3.40

-0.05 (0.08) -0.54

0.08 (0.03) 2.53

0.18 (0.06) 3.03

INT1

0.29 (0.10) 3.01

-0.06 (0.11) -0.54

0.05 (0.03) 1.91

0.23 (0.07) 3.57

INT2

0.31 (0.10) 2.95

-0.06 (0.12) -0.54

0.06 (0.03) 1.86

0.25 (0.07) 3.47

INT3

0.33 (0.11) 3.01

-0.07 (0.13) -0.54

0.06 (0.03) 1.90

0.27 (0.07) 3.58

Time used:

8.970 Seconds



UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS PENERIMAAN E-WALLET DI INDONESIA: STUDI KASUS DOKU WALLET KARYA AKHIR SYAHRUL FATHI

Recommend Documents