ANALISIS TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) PADA INTENTION TO TRANSACT ONLINE (STUDI KASUS: E-WALLET OVO DI KOTA SURABAYA)

  • Blandina Angelina Nainggolan Teknik Industri, Universitas Katolik Darma Cendika
  • David Andrian Teknik Industri, Universitas Katolik Darma Cendika

Abstract

Digital payment mengalami pertumbuhan yang sangat pesat sejak awal kehadirannya di Indonesia. Digital payment merupakan inovasi dalam industri jasa finansial yang memanfaatkan teknologi sehingga memungkinkan penggunanya melakukan berbagai transaksi keuangan secara digital. Salah satu digital payment yaitu e-wallet OVO yang dikelola oleh PT. Visioner Internasional yang memberikan kemudahan dalam bertransaksi (OVO Cash) dan memberi kesempatan lebih besar dalam mengumpulkan poin (OVO Points). Saat ini aplikasi OVO dapat diakses melalui smartphone baik pengguna android maupun iOS.

Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh variabel perceived case to use, perceived usefulness, act to use, perceived trust, perceived risk terhadap intention to transact online pada penggunaan e-wallet OVO. Analisis yang digunakan untuk penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis Partial Least Square (PLS). Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada minimum 385 responden pengguna e-wallet OVO di Surabaya. Untuk memudahkan penulis, hasil penelitian diolah dengan software SmartPLS 3.0.

Berdasarkan hasil analisis, variabel perceived usefulness dan act to use berpengaruh positif signifikan, sedangkan variabel perceived ease of use, perceived trust, dan perceived risk berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap intention to transact online. Dan dalam penelitian ini menjelaskan 54% dari intention to transact online pada pengguna e-wallet di Kota Surabaya.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2021-10-31
How to Cite
Nainggolan, B., & Andrian, D. (2021). ANALISIS TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) PADA INTENTION TO TRANSACT ONLINE (STUDI KASUS: E-WALLET OVO DI KOTA SURABAYA). Heuristic, 18(2), 83-96. https://doi.org/10.30996/heuristic.v18i2.6159
Section
Articles