FAKTOR – FAKTOR YANG MEMENGARUHI PENERIMAAN SISTEM PEMBAYARAN OVO DENGAN PENDEKATAN TAM (TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL) TERHADAP INTENSITAS PENGGUNAAN LAYANAN GRAB DI KOTA SAMARINDA TAHUN 2022 --Ed. 1

FAKTOR – FAKTOR YANG MEMENGARUHI PENERIMAAN SISTEM
PEMBAYARAN OVO DENGAN PENDEKATAN TAM (TECHNOLOGY
ACCEPTANCE MODEL) TERHADAP INTENSITAS PENGGUNAAN
LAYANAN GRAB DI KOTA SAMARINDA TAHUN 2022
Nama : Juwita Sudirman
NIM : 18 661 072
Dosen Pembimbing : Zulfikar, S.E., MSA (HumBis)
Rahmawati Fitriana, S.Pd., M.Pd., B.I.
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran secara objektif tentang
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penerimaan Sistem Pembayaran OVO Dengan
Pendekatan TAM (Technology Acceptance Model) Terhadap Intensitas
Penggunaan Layanan Grab Di Kota Samarinda Tahun 2022.
Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linear
berganda dengan rumus persamaan Y = 4,264 + 0,312X1 + 0,377X2 + 0,235X3 – 0,073X4
+ 0,097X5. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa nilai Fhitung lebih besar nilainya
dari Ftabel sebesar (57,219 > 2,29) didukung dengan nilai sig 0,000 < 0,05, maka
kemudahan (X1), kemanfaatan (X2), promosi (X3), risiko (X4), dan pengalaman (X5)
secara simultan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap sikap pengguna
(Y1) OVO pada aplikasi layanan Grab. Nilai R yang diperoleh pada model regresi
berganda sebesar 0,840 atau 84% dilihat pada tabel interpretasi koefisien korelasi,
maka secara kesuluruhan variabel bebas memiliki tingkat hubungan yang sangat
kuat terhadap sikap pengguna, hasil data didapat nilai R pada model regresi
sederhana sebesar 0,616 atau 6,16%, berarti variabel bebas memiliki tingkat
hubungan yang kuat terhadap intensitas pengguna layanan Grab. Sedangkan nilai
koefesien determinasi (R2) yang diperoleh pada model regresi berganda sebesar
0,694 atau 69,4% artinya bahwa variabel bebas memiliki pengaruh terhadap sikap
pengguna sebesar 69,4% dan sisanya sebesar 30,6% dipengaruhi oleh faktor lain
yang tidak diikutsertakan dalam penelitian ini, hasil nilai koefesien determinasi (R2)
pada model regresi sederhana diperoleh sebesar 0,374 atau 37,4%, artinya 37,4%
variabel intensitas penggunaan layanan Grab bisa dijelaskan oleh variabel
independen dalam penelitian yaitu variabel sikap penggunaan OVO (X) secara
bersama-sama. Sedangkan 62,6% sisanya dijelaskan oleh variabel yang lain diluar
penelitian ini. Secara parsial uji t dapat diketahui bahwa variabel kemudahan,
kemanfaatan, promosi, risiko, dan pengalaman berpengaruh positif dan signifikan
terhadap sikap pengguna, sedangkan untuk model regresi sederhana secara parsial
uji t diketahui bahwa variabel sikap pengguna berpengaruh positif dan signifikan
terhadap intensitas penggunaan layanan Grab.
‘Kata Kunci: Kemudahan, Kemanfaatan, Promosi, Risko, Pengalaman, Sikap
Pengguna, Intensitas Penggunaan Layanan, OVO, Grab.ix
THE FACTORS THAT AFFECTED THE ACCEPTANCE OF OVO WITH
THE TAM APPROACH (TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL) TO
THE INTENSITY OF USAGE FOR GRAB APP SERVICE IN 2022
Name : Juwita Sudirman
NIM : 18 661 072
Supervisor : Zulfikar, S.E., MSA (HumBis)
Rahmawati Fitriana, S.Pd., M.Pd., B.I.
ABSTRACT
The purpose of this research is to objectively understand factors that
affected the acceptance technology of OVO with the TAM Approach (Technology
Acceptance Model) to the intensity of usage for Grab app services in 2022.
The analysis tool used in this research is a multiple linear regression with
the equation of Y = 4,264 + 0,312X1 + 0,377X2 + 0,235X3 – 0,073X4 + 0,097X5. This
research concluded that the value of FCalculation is greater than Ftable which is
(57,219 > 2,29) supported with the value of sig 0,000 < 0,05, thus- convenience
(X1), Benefit (X2), Promotion (X3), Risk (X4), and Experience (X5) simultaneously
has possitive effect and significance upon the behaviour of user (Y1) of OVO in
Grab application services. Value of R obtained in multiple linear regression model
is 0,840 or 84% which can be seen in coefficient correlation interpretation table,
thus, resulting in overall independent variable having a strong relation between
user behaviour, the data result of 0,616 or 6,16% of the value of R in the simple
regression model, with the intensity of usage of the Grab app. Meanwhile, the value
of determination coefficient (R2) obtained on multiple linear regression is 0,694 or
69,4% which indicates independent variable effected user behaviour by 69,4% with
the other 30,6% being affected by other factors which is not mentioned in this
research. The value of determination coefficient (R2) on simple regression model
resulted in 0,374 or 37,4%, which indicates that 37,4% of the intensity of usage
variable which can be explained simultaneously using independent variable of the
user behaviour of OVO (X). Meanwhile, the 62,6% can be explained using variables
outside of this research. Partially, Sample T-test can be concluded that the
convenience, benefit, promotion, risk, and experience possitively and significantly
impacted user behaviour. Meanwhile, for the simple regression model, partial
Sample T-test conclude that user behaviour possitively impact and significant to the
intensity of usage for Grab app services.
‘Keywords: Convenience, Benefit, Promotion, Risk, Experience, User Behaviour,
Intensity of Service Usage, OVO, Grab.