ABSTRACT: This study aims to determine the factors that can influence the interest of the Denpasar City Community in using ShopeePay fintech with the Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT) model. The data used in this study is primary data, where data is obtained directly from parties related to distributing questionnaires using google form. This study uses 2 sampling techniques, namely purposive sampling and convenience sampling. Validity and reliability testing of the instrument was carried out with SPSS software which was used to ensure that the questionnaire was valid and reliable. The data that has been obtained were analyzed using the Partial Least Square (PLS) method using smartPLS software. The results of the tests carried out indicate that the performance expectancy and effort expectation variables on the behavioral intention variable, the facilitating condition variable and the behavioral intention on the user behavior variable. Then the rejected hypothesis is the social influence variable on the behavioral intention variable.

Keywords: Fintech ShopeePay, Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT), behavioral intentions, user behavior, smartPLS.

ABSTRAK: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor faktor yang dapat mempengaruhi minat Masyarakat Kota Denpasar dalam penggunaan fintech ShopeePay dengan model Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT).  Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer, dimana data diperoleh secara langsung dari pihak yang berkaitan dengan menyebarkan kuesioner menggunakan google form. Penelitian ini menggunakan 2 teknik sampling, yaitu Teknik purposive sampling dan convenience sampling Uji validitas dan uji reliabilitas instrumen dilakukan dengan software SPSS  yang digunakan untuk memastikan  kuesioner telah valid dan reliabel. Data yang telah didapatkan dianalisis dengan metode Partial Least Square (PLS) menggunakan software smartPLS. Hasil pengujian yang dilakukan mengindikasikan bahwa variabel performance expectancy dan effort expectation  terhadap variabel behavioral intention, variabel  facilitating condition dan behavioral intention terhadap user behavior. Kemudian hipotesis yang ditolak yaitu variabel social influence  terhadap variabel behavioral intention.

Kata kunci: Fintech ShopeePay, Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology (UTAUT), behavioral intention, user behavior,  smartPLS.

Amor Waning, D. R., Estiyanti, N. M., & Putri, I. G. A. P. D. (2022). Interest Analysis Of Using Fintech OVO With TAM Model On MSMEs In Denpasar City. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 18(1), 1–8. https://doi.org/10.33480/pilar.v18i1.2757

Andriariza, Y., & Agustina, L. (2020). Perkembangan Dan Tantangan Industri Teknologi Finansial Indonesia Di Era Ekonomi Digital. Masyarakat Telematika Dan Informasi : Jurnal Penelitian Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 11(2), 116.

https://doi.org/10.17933/mti.v11i2.190

Annur, C. M. (2020). ShopeePay Kalahkan OVO & GoPay saat Pandemi Corona | Databoks. Databooks Katadata, 2020. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/09/09/shopeepay-kalahkan-ovo-gopay-saat-pandemi-corona#

Astuti, D. P. (2022). Analisis Penggunaan Aplikasi Shopee Terhadap Minat Berbelanja Mahasiswa Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung Berdsarkan Perspektif Ekonomi Islam. Raden Intan Repository., 8.5.2017, 2003–2005.

Auliya, N. (2018). Penerapan Model Unified Theory of Acceptance and. 1–10.Bank Indonesia. (2017). Peraturan Bank Indonesia Nomor 19/12/Pbi/2017. 245, 1–16. https://www.bi.go.id/id/fungsi-utama/sistem-pembayaran/ritel/financial-technology/default.aspx

Bharata, W., & Widyaningrum, P. W. (2017). Analisis Penerimaan Dan Penggunaan Sistem Informasi Akademik Melalui Pengembangan Model Utaut Studi Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Ponorogo. Optimal: Jurnal Ekonomi Dan Kewirausahaan, 11(2), 171–187. https://doi.org/10.33558/optimal.v11i2.751

Burhan, F. A. (2021). Riset: OVO Paling Banyak Digunakan di 2021, Kalahkan GoPay – ShopeePay Artikel ini telah tayang di Katadata.co.id dengan judul “Riset: OVO Paling Banyak Digunakan di 2021, Kalahkan GoPay – ShopeePay” , https://katadata.co.id/desysetyowati/digital/61de64e1. https://katadata.co.id/desysetyowati/digital/61de64e13a3cd/riset-ovo-paling-banyak-digunakan-di-2021-kalahkan-gopay-shopeepay

Chandra, F. S., & Novita, D. (2020). Analisis Penerimaan Masyarakat Terhadap Layanan Transportasi Online Menggunakan UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). Jurnal Teknologi Sistem Informasi, 1(1), 23–33. http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jtsi/article/view/319

DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9–30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748

Hilmawan, T. W. (2020). Faktor-faktor yang mempengaruhi minat masyarakat Kota Malang menggunakan uang elektronik dengan menggunakan model UTAUT. Skripsi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 1–81.

Hiyanti, H., Nugroho, L., Sukmadilaga, C., & Fitrijanti, T. (2020). Peluang dan Tantangan Fintech (Financial Technology) Syariah di Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 5(3). https://doi.org/10.29040/jiei.v5i3.578

Margareta, S. (2013). Study Deskriptif Analisis Kuantitatif. Repository UPI, 40–50.

Mooduto, W. P. A., & Mariam, I. (2020). Penerimaan dan Penggunaan OVO Paylater dengan Menggunakan Model. Administrasi Profesional, 1, 8–15.

Nadiyah Hidayati, Y. R. (2020). Analisis Penerimaan dan Penggunaan Aplikasi Gojek menggunakan Model UTAUT (Studi Kasus: SMK MVP ARS Internasional). JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia, 1(1).

Nirmala, B. P. W., Utami, N. W., & Nirmala, B. M. S. (2020). Sistem Informasi Marketplace Penyewaan Kendaraan Berbasis Website Di Nusa Penida, Bali. Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi|JIITUJ|, 4(2), 88–98. https://doi.org/10.22437/jiituj.v4i2.11598

Novika, F., Halim, R. D., & Setyawan, A. B. (2021). the Effect of Technological and Behavioral on the Adoption of the Shopeepay Mobile Payment. Journal of Entrepreneurship & Business, 2(2), 106. https://doi.org/10.24123/jeb.v2i2.4641

Onainor, E. R. (2019). Analisis Pengaruh Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence Dan Facilitating Condition Terhadap Beha Vior Intention Dengan Di Moderasi Oleh Usia Pada Nasabah Bank Bni Cabang Graha Pangeran Surabaya. 1, 105–112.

Otoritas Jasa Keuangan. (2016). Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor: 77 /POJK.01/2016 Tentang Layanan Pinjam Meminjam Uang Berbasis Teknologi Informasi. Otoritas Jasa Keuangan, 1–29. https://www.ojk.go.id/id/regulasi/otoritas-jasa-keuangan/peraturan-ojk/Documents/Pages/POJK-Nomor-77-POJK.01-2016/SAL - POJK Fintech.pdf

Setyorini, A., & Meiranto, W. (2021). Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penerimaan dan Penggunaan Sistem Informasi Manajemen Daerah (SIMDA) dengan Menggunakan Model UTAUT 2. Diponegoro Journal of Accounting, 10(1), 1–15.

Suhartini, S. (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Pemanfaatan dan Penggunaan Sistem Informasi Akuntansi Studi Kasus pada Bank Syariah Mandiri Malang.

Viswanath Venkatesh, Michael G. Morris, Gordon B. Davis, F. D. D. (2003). Human Acceptance of Information Technology. International Encyclopedia of Ergonomics and Human Factors, Second Edition - 3 Volume Set, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.1201/9780849375477.ch230

Widayati, Q., & Panjaitan, F. (2014). Penerimaan Aplikasi Kamus Istilah Akuntansi Pada Smartphone Dengan Metode Utaut. Jurnal Ilmiah Matrik, 12, 209–220.

Zamrodah, Y. (2021). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Konsumen Terhadap Pembelian Beras Organik (Studi Kasus Di Kecamatan Selopuro Kabupaten Blitar). 15(2), 1–23.

.