BAB III METODE PENELITIAN
E. Teknik Pengolahan Data
3. Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Evaluasi inner model biasanya dikenal dengan (inner relation, structural model dan substantive theory) di mana memaparkan hubungan antara variabel laten berdasarkan pada substantive theory. Evaluasi inner model dapat dilakukan dengan menggunakan R-square untuk konstruk dependen, Stone-Geisser Qsquare test untuk predictive relevance dan uji t serta signifikansi dari koefisien parameter jalur struktural.
a. R-Square
Dalam pengujian inner model dengan PLS (Partial Least Square) dimulai melalui cara melihat
49 R-Square untuk setiap variabel laten dependen.
Setelah itu, untuk penginterpretasiannya sama dengan interpretasi pada regresi. Perubahan nilai pada R-square bisa dipakai untuk menilai pengaruh variabel laten independen tertentu terhadap variabel laten dependen, apakah mempunyai pengaruh yang substantif.
Nilai R-Square 0,75, 0,50, 0,25 dapat disimpulkan bahwa model kuat, moderat dan lemah, hasil dari PLS R-Square mempresentasikan jumlah variance dari konsruk yang dituliskan oleh model [Ghozali, 2015:78].
b. Q-Square
Selain melihat nilai R-Square, pada model PLS (Partial Least Square) juga diukur dengan melihat nilai Q-Square prediktif relevansi untuk model konstruktif. Q-Square mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan estimasi parameternya. Nilai Q-Square lebih besar dari 0 (nol) memaparkan bahwa model memiliki nilai predictive relevance, sedangkan apabila nilai Q-Square kurang dari 0 (nol), maka menghasilkan bahwa model kurang memiliki predictive relevance. [Chin, 1998 dalam Ghozali, 2015].
Besaran Q-Square mempunyai nilai dengan rentang 0 < Q2 < 1, di mana semakin mendekati 1 berarti model semakin baik. Besaran Q2 tersebut setara dengan koefisien determinasi total pada analisis jalur (path analysis). Nilai Q-Square 0,02, 0,15, 0,35 dapat disimpulkan bahwa nilai 60 predictive relevance lemah, moderate dan kuat.
50 F. Definisi Operasional Variabel
1. Variabel Bebas / Independent Variable (X)
Variabel bebas atau independent variable menurut Sugiyono (2009) adalah variabel yang memengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel terikat. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah persepsi kompatibilitas, persepsi manfaat, persepsi biaya, religiusitas, dan promosi.
2. Variabel Terikat / Dependent Variable (Y)
Variabel terikat atau dependent variable menurut Sugiyono (2009) adalah variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah minat menggunakan dompet digital.
TABEL 3.1 OPERASIONAL VARIABEL INDEPENDEN DAN DEPENDEN
Variabel Sumber Dimensi Indikator Ukur an
51
52 ketelitian
nominal transaksi yang baik Bermanfaat 4. Layanan
dompet Tjiptono (2008) Biaya yang
dikeluarkan
53
54
55
Niat 2. Mencari
tahu tentang layanan dompet digital.
3. Niat menggunaka n dimasa yang akan datang.
Rekomendasi untuk
menggunaka n
4.
Mereferensik an dompet digital kepada orang lain.
56 BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Responden/Subjek Penelitian
Penelitian ini menggunakan subjek penelitian yang berjumlah 250 responden dari 336 responden. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan google form yang disebarkan melalu media sosial maupun secara personal kepada responden.
Dalam penelitian ini, kriteria responden sudah ditentukan sebelumnya, yaitu seorang muslim/muslimah yang bertinggal di Jakarta dan menggunakan dompet digital.
Gambaran responden dalam penelitian ini digambarkan dalam 7 hal, meliputi jenis kelamin, usia, pekerjaan, pengeluaran perbulan, daerah tempat tinggal, dompet digital yang digunakan, dan transaksi apa saja yang digunakan dengan dompet digital.
1. Gambaran responden berdasarkan jenis kelamin
Berikut adalah gambaran responden berdasarkan jenis kelamin yang dapat dilihat dalam tabel 4.1 :
Tabel 4.1. Data Responden berdasarkan jenis kelamin
Jenis Kelamin Pria 88 35%
Wanita 162 65%
Jumlah 250 100%
(sumber: data primer yang diolah, 2020)
Berdasarkan tabel 4.1 dapat diketahui bahwa jumlah keseluruhan responden sebanyak 250 orang, yang terdiri dari 35%
berjenis kelamin pria dan 65% berjenis kelamin perempuan.
2. Gambaran responden berdasarkan usia
Berikut adalah gambaran responden berdasarkan usia yang dapat dilihat dalam tabel 4.2 :
Tabel 4.2. Data Responden berdasarkan usia
Usia < 17 Tahun 3 1%
17-22 Tahun 142 57%
23-28 Tahun 62 25%
57
29-34 Tahun 7 3%
34 Tahun ke atas 36 14%
Jumlah 250 100%
(sumber: data primer yang diolah, 2020) Berdasarkan tabel 4.2 dapat diketahui bahwa jumlah keseluruhan responden sebanyak 250 orang, yang terdiri dari 1%
responden berusia di bawah 17 tahun, 57% responden berusia 17-22 tahun, 25% responden berusia 23-28 tahun, 3% responden berusia 29-34 tahun, dan 14% responden berusia 34 tahun ke atas.
Mayoritas responden pada penelitian ini berada di usia 17-22 tahun, artinya 57% pengguna dompet digital adalah generasi milenial yang memiliki tingkat kesadaran teknologi digital yang sangat tinggi.
3. Gambaran responden berdasarkan pekerjaan
Berikut adalah gambaran responden berdasarkan pekerjaan yang dapat dilihat dalam tabel 4.3. :
Tabel 4.3. Data Responden berdasarkan pekerjaan Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa 130 52%
Karyawan/Pegawai Swasta 80 32%
PNS/TNI/Polri 5 2%
Wiraswasta 12 5%
Lainnya 23 9%
Jumlah 250 100%
(sumber: data primer yang diolah, 2020)
Berdasarkan tabel 4.3 dapat diketahui bahwa jumlah keseluruhan responden sebanyak 250 orang, yang terdiri dari 52%
responden memiliki pekerjaan sebagai pelajar/mahasiswa, 32%
responden memiliki pekerjaan sebagai karyawan/pegawai swasta, 2% responden memiliki pekerjaan sebagai PNS/TNI/Polri, 5%
responden memiliki pekerjaan sebagai wiraswasta, dan 9%
responden lain memiliki pekerjaan yang lain.
Mayoritas responden pada penelitian ini memiliki pekerjaan sebagai pelajar/mahasiswa, artinya 52% pengguna dompet digital
58 adalah pelajar/mahasiswa yang memiliki tingkat kesadaran teknologi digital yang sangat tinggi.
4. Gambaran responden berdasarkan pengeluaran perbulan Berikut adalah gambaran responden berdasarkan pengeluaran perbulan yang dapat dilihat dalam tabel 4.4. :
Tabel 4.4. Data Responden berdasarkan pengeluaran perbulan Pengeluaran
(sumber: data primer yang diolah, 2020)
Berdasarkan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa jumlah keseluruhan responden sebanyak 250 orang, yang terdiri dari 33%
responden memiliki pengeluaran perbulan sebanyak < Rp.
1.000.000,-. Kemudian 38% responden memiliki pengeluaran perbulan sebanyak Rp, 1.000.001,- s/d Rp. 3.000.000,-. Kemudian 15% responden memiliki pengeluaran perbulan sebanyak Rp.
3.000.001,- s/d Rp. 5.000.000,-. Kemudian 7% responden memiliki pengeluaran perbulan sebanyak Rp. 5.000.001,- s/d Rp. 7.000.000,-.
Dan 7% responden lainnya memiliki pengeluaran sebesar > Rp.
7.000.000,-.
5. Gambaran responden berdasarkan daerah tempat tinggal Berikut adalah gambaran responden berdasarkan daerah tempat tinggal yang dapat dilihat dalam tabel 4.5. :
Tabel 4.5. Data Responden berdasarkan daerah tempat tinggal Daerah Tempat Tinggal Jakarta Selatan 50 20%
Jakarta Timur 50 20%
Jakarta Pusat 50 20%
Jakarta Barat 50 20%
Jakarta Utara 50 20%
Jumlah 250 100%
(sumber: data primer yang diolah, 2020)
59 Berdasarkan tabel 4.5 dapat diketahui bahwa jumlah keseluruhan responden sebanyak 250 orang, yang terdiri dari 20%
responden bertempat tinggal di Jakarta Selatan, 20% responden bertempat tinggal di Jakarta Timur, 20% responden bertempat tinggal di Jakarta Pusat, 20% responden bertempat tinggal di Jakarta Barat, dan 20% responden bertempat tinggal di Jakarta Utara.
6. Gambaran responden berdasarkan dompet digital yang digunakan
Berikut adalah gambaran responden berdasarkan pengeluaran perbulan yang dapat dilihat dalam tabel 4.6. :
Tabel 4.6. Data Responden berdasarkan dompet digital yang digunakan
(sumber: data primer yang diolah, 2020)
Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui bahwa jumlah keseluruhan responden sebanyak 250 orang, sebagian besar dari mereka menggunakan lebih dari satu dompet digital. Maka, 24%
responden menggunakan Gopay, 25% responden menggunakan OVO, dan 18% responden menggunakan Dana dan ShopeePay.
Kemudian 5% responden menggunakan LinkAja, 6%
responden menggunakan Jenius, 1% responden menggunakan Go Mobile by CIMB, i,saku, Sakuku, Paytren eMoney, dan dompet digital lainnya. 0% responden juga menggunakan Doku.
60 7. Gambaran responden berdasarkan transaksi yang digunakan
dengan dompet digital
Berikut adalah gambaran responden berdasarkan pengeluaran perbulan yang dapat dilihat dalam tabel 4.7. :
Tabel 4.7. Data Responden berdasarkan transaksi yang digunakan dengan dompet digital
Pembayaran jasa transportasi online 210 16%
Pembelian makanan dan minuman pesan antar online PBB, PKB, Tagihan TV dan Internet)
99 8%
Pembayaran belanja secara online 201 16%
Pembayaran parkir 50 4%
Transfer ke rekening bank 156 12%
Pembelian pulsa atau paket data 182 14%
Lain-lain 9 1%
Jumlah 1291 100%
(sumber: data primer yang diolah, 2020) Berdasarkan tabel 4.7 dapat diketahui bahwa jumlah keseluruhan responden sebanyak 250 orang, sebagian besar dari mereka menggunakan produk dompet digital yang beragam. Maka, 17% responden melakukan transaksi dengan menggunakan dompet digital untuk pembelian makanan dan minuman pesan antar online.
16% responden melakukan transaksi dengan menggunakan dompet digital untuk pembayaran jasa transportasi online dan pembayaran belanja secara online. 14% responden lain pun melakukan transaksi dengan menggunakan dompet digital untuk pembelian pulsa atau paket data.
Sedangkan 13% responden melakukan transaksi dengan menggunakan dompet digital untuk pembelian makanan dan minuman di toko/gerai/restoran/pusat perbelanjaan. 12% responden melakukan transaksi dengan menggunakan dompet digital untuk transfer ke rekening bank. 8% responden juga melakukan transaksi
61 dengan menggunakan dompet digital untuk pembayaran tagihan dan pajak (PLN, BPJS, PBB, PKB, Tagihan TV dan Internet).
4% responden melakukan transaksi dengan menggunakan dompet digital untuk pembayaran parkir, serta 1% responden melakukan transaksi dengan menggunakan dompet digital untuk hal lainnya.
B. Evaluasi Outer Model 1. Convergen Validity
Pada bagian menguji convergent validity digunakan nilai outer loading atau loading factor. Suatu indikator terbilang memenuhi convergent validity dalam kategori baik apabila nilai outer loading > 0,7. Berikut adalah nilai outer loading dari masing-masing indikator pada variabel penelitian:
Gambar 4.1 Outer Loading
62 (sumber: data diolah dengan SmartPLS, 2020) Dari gambar yang disajikan dalam gambar 4.1 di atas, masing-masing indikator variabel penelitian memiliki nilai outer loading > 0,7. Namun ada beberapa item seperti PB4, PB5, R4, R5, PR3 dan PR4 memiliki nilai outer loading < 0,7. Ukuran refleksif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi > 0.7 dengan konstruk yang ingin diukur. Maka variabel PB4, PB5, R4, R5, PR3 dan PR4 yang memiliki nilai outer loading < 0,7 akan dikeluarkan dari model dan tidak peneliti masukkan ke dalam penelitian lebih lanjut.
Sehingga model yang terbentuk setelah item tersebut dihilangkan menjadi seperti berikut:
Gambar 4.2 Outer Loading (disesuaikan)
(sumber: data diolah dengan SmartPLS, 2020)
63 Tabel 4.8. Outer Loading
Variabel Indikator Outer Loading
Persepsi
(sumber: data diolah dengan SmartPLS, 2020)
Dari gambar yang disajikan dalam gambar 4.2 dan tabel 4.8 di atas, masing-masing indikator variabel penelitian memiliki nilai outer loading > 0,7. Indikator dari tabel di atas dinyatakan valid atau layak untuk digunakan penelitian dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Tabel 4.9. Avereage Variant Extracted (AVE)
Indikator (AVE)
Persepsi Kompatibilitas 0.665
Persepsi Manfaat 0.645
Persepsi Biaya 0.722
Religiuisitas 0.716
64
Promosi 0.697
Minat Menggunakan 0.681
(sumber: data diolah dengan SmartPLS, 2020)
Selain itu, kita mengolah nilai melalui metode Average Variant Extracted (AVE) bagi masing-masing indikator dipersyaratkan nilainya harus > 0,5 sebagai model yang baik.
Berdasarkan tabel 4.9 di atas, sudah dipaparkan bahwa nilai AVE Persepsi kompatibilitas, persepsi manfaat, persepsi biaya, religiuisias, promosi dan minat menggunakan > 0,5. Maka bisa dinyatakan bahwa penelitian bisa dilanjutkan.
2. Discriminant Validity
Pada bagian ini akan dipaparkan hasil dari uji discriminant validity. Uji discriminant validity menggunakan nilai cross loading.
Sebuah indikator dinyatakan memenuhi discriminant validity jika nilai cross loading indikator pada variabelnya adalah yang terbesar daripada variabel lainnya. Dibawah ini adalah nilai cross loading masing-masing indikator:
65 R3 0.201 0.267 0.363 0.784 0.35 0.266
Pr1 0.345 0.367 0.425 0.321 0.848 0.502 Pr2 0.317 0.391 0.377 0.324 0.874 0.506 Pr5 0.371 0.412 0.353 0.219 0.779 0.511 M1 0.544 0.477 0.482 0.35 0.449 0.807 M2 0.472 0.467 0.437 0.293 0.54 0.852 M3 0.511 0.503 0.494 0.308 0.529 0.842 M4 0.501 0.504 0.493 0.262 0.488 0.818 M5 0.556 0.492 0.524 0.326 0.498 0.807
(sumber: data diolah dengan SmartPLS, 2020) Dari tabel 4.8 di atas maka dapat diketahui masing-masing indikator pada variabel penelitian ini memiliki nilai cross loading terbesar pada variabel yang dibentuknya dibandingkan dengan nilai cross loading pada variabel lainnya. Maka hasil yang didapat tersebut, bisa dinyatakan bahwa indikator yang digunakan dalam penelitian ini sudah memiliki discriminant validty yang bagus dalam menyusun variabelnya masing-masing.
Cross loading PK1 (indikator pertanyaan mengenai menggunakan dompet digital cocok dengan gaya hidup) dengan variabelnya yaitu X1 (persepsi kompatibilitas) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.854 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.53; X3
(persepsi biaya) sejumlah 0.428; X4 (religiusitas) sejumlah 0.269; X5
(promosi) sejumlah 0.333; dan Y (minat menggunakan) sejumlah 0.559. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PK1 (indikator pertanyaan mengenai menggunakan dompet digital cocok dengan gaya hidup) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X1 (persepsi kompatibilitas) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PK2 (indikator pertanyaan mengenai sesuai dengan cara seseorang melakukan transaksi pembayaran) dengan variabelnya yaitu X1 (persepsi kompatibilitas) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.853 yang lebih besar daripada nilai cross
66 loading variabel lain yakni X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.572; X3
(persepsi biaya) sejumlah 0.465; X4 (religiusitas) sejumlah 0.296; X5
(promosi) sejumlah 0.384; dan Y (minat menggunakan) sejumlah 0.542. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PK2 (indikator pertanyaan mengenai sesuai dengan cara seseorang melakukan transaksi pembayaran) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X1 (persepsi kompatibilitas) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PK3 (indikator pertanyaan mengenai memberikan pengalaman yang menyenangkan dibanding metode pembayaran lain) dengan variabelnya yaitu X1 (persepsi kompatibilitas) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.796 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.569; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.341; X4
(religiusitas) sejumlah 0.284; X5 (promosi) sejumlah 0.386; dan Y (minat menggunakan) sejumlah 0.516. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PK3 (indikator pertanyaan mengenai memberikan pengalaman yang menyenangkan dibanding metode pembayaran lain) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X1 (persepsi kompatibilitas) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PK4 (indikator pertanyaan mengenai layanan sesuai dengan yang dibutuhkan) dengan variabelnya yaitu X1
(persepsi kompatibilitas) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.812 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X2
(persepsi manfaat) sejumlah 0.538; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.39; X4 (religiusitas) sejumlah 0.211; X5 (promosi) sejumlah 0.34;
dan Y (minat menggunakan) sejumlah 0.497. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PK4 (indikator pertanyaan mengenai layanan sesuai dengan yang dibutuhkan) dikarenakan nilai
67 korelasi indikator terhadap variabelnya X1 (persepsi kompatibilitas) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PK5 (indikator pertanyaan mengenai akan sepenuhnya sesuai dengan situasi saat ini) dengan variabelnya yaitu X1 (persepsi kompatibilitas) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.758 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.493; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.368; X4 (religiusitas) sejumlah 0.21; X5 (promosi) sejumlah 0.226; dan Y (minat menggunakan) sejumlah 0.43.
Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PK2 (indikator pertanyaan mengenai akan sepenuhnya sesuai dengan situasi saat ini) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X1 (persepsi kompatibilitas) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PM1 (indikator pertanyaan mengenai proses transaksi menjadi lebih cepat) dengan variabelnya yaitu X2 (persepsi manfaat) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.772 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.467; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.309;
X4 (religiusitas) sejumlah 0.171; X5 (promosi) sejumlah 0.332; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.383. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PM1 (indikator pertanyaan mengenai proses transaksi menjadi lebih cepat) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X2 (persepsi manfaat) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PM2 (indikator pertanyaan mengenai proses transaksi lebih praktis) dengan variabelnya yaitu X2 (persepsi manfaat) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.824 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.591; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.281;
X4 (religiusitas) sejumlah 0.209; X5 (promosi) sejumlah 0.367; Y
68 (minat menggunakan) sejumlah 0.471. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PM2 (indikator pertanyaan mengenai proses transaksi menjadi lebih praktis) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X2 (persepsi manfaat) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PM3 (indikator pertanyaan mengenai memberikan ketelitian nominal transaksi) dengan variabelnya yaitu X2 (persepsi manfaat) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.71 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1
(persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.447; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.365; X4 (religiusitas) sejumlah 0.292; X5 (promosi) sejumlah 0.33; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.366. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PM3 (indikator pertanyaan mengenai memberikan ketelitian nominal transaksi) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X2
(persepsi manfaat) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PM4 (indikator pertanyaan mengenai Layanan dompet digital merupakan salah satu metode pembayaran yang berguna) dengan variabelnya yaitu X2 (persepsi manfaat) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.859 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.54; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.477; X4 (religiusitas) sejumlah 0.304; X5 (promosi) sejumlah 0.392; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.542. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PM4 (indikator pertanyaan mengenai Layanan dompet digital merupakan salah satu metode pembayaran yang berguna) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X2 (persepsi manfaat) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
69 Cross loading PM5 (indikator pertanyaan mengenai pengguna mampu menjalankan dua pekerjaan secara bersama-sama) dengan variabelnya yaitu X2 (persepsi manfaat) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.842 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.596; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.469; X4 (religiusitas) sejumlah 0.381; X5 (promosi) sejumlah 0.441; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.568. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PM1 (indikator pertanyaan mengenai pengguna mampu menjalankan dua pekerjaan secara bersama-sama) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X2 (persepsi manfaat) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PB1 (indikator pertanyaan mengenai biaya yang dikeluarkan terjangkau) dengan variabelnya yaitu X3 (persepsi biaya) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.866 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.392; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.407; X4 (religiusitas) sejumlah 0.429; X5 (promosi) sejumlah 0.394; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.496. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PB1 (indikator biaya yang dikeluarkan terjangkau) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X3 (persepsi biaya) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PB2 (indikator pertanyaan mengenai mengurangi biaya transaksi pembayaran) dengan variabelnya yaitu X3 (persepsi biaya) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.8 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1
(persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.314; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.262; X4 (religiusitas) sejumlah 0.337; X5 (promosi) sejumlah 0.247; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.371. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PB3 (indikator
70 pertanyaan mengenai mengurangi biaya transaksi pembayaran) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X3
(persepsi biaya) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading PB3 (indikator pertanyaan mengenai biaya yang dikeluarkan sesuai dengan manfaat yang didapatkan) dengan variabelnya yaitu X3 (persepsi biaya) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.881 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.507; X2
(persepsi manfaat) sejumlah 0.51; X4 (religiusitas) sejumlah 0.442;
X5 (promosi) sejumlah 0.488; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.594. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada PB3 (indikator biaya yang dikeluarkan sesuai dengan manfaat yang didapatkan) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X3 (persepsi biaya) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading R1 (indikator pertanyaan mengenai pengetahuan keimanan dan ibadah) dengan variabelnya yaitu X4
(religiusitas) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.88 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.308; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.312; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.46; X5 (promosi) sejumlah 0.287; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.366. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada R1 (indikator pengetahuan keimanan dan ibadah) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X4 (religiusitas) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading R2 (indikator pertanyaan mengenai sikap terhadap keimanan dan ibadah) dengan variabelnya yaitu X4
(religiusitas) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.873 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi
71 kompatibilitas) sejumlah 0.273; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.295; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.386; X5 (promosi) sejumlah 0.252; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.304. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada R1 (indikator pertanyaan mengenai sikap terhadap keimanan dan ibadah) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X4 (religiusitas) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading R3 (indikator pertanyaan mengenai perilaku seseorang terhadap diri sendiri) dengan variabelnya yaitu X4
(religiusitas) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.784 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.201; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.267; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.363; X5 (promosi) sejumlah 0.35; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.266. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada R3 (indikator pertanyaan mengenai perilaku seseorang terhadap diri sendiri) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X4 (religiusitas) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading Pr1 (indikator pertanyaan mengenai menampilkan iklan dompet digital secara menarik) dengan variabelnya yaitu X5 (promosi) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.848 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.345; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.367; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.425; X4
(religiusitas) sejumlah 0.321; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.502. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada Pr1 (indikator pertanyaan mengenai menampilkan iklan dompet digital secara menarik) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X5 (promosi) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
72 Cross loading Pr2 (indikator pertanyaan mengenai menampilkan iklan dompet digital secara informatif) dengan variabelnya yaitu X5 (promosi) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.874 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.317; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.391; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.377; X4
(religiusitas) sejumlah 0.324; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.506. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada Pr2 (indikator pertanyaan mengenai menampilkan iklan dompet digital secara informatif) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X5 (promosi) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading Pr5 (indikator pertanyaan mengenai pengembang dompet digital memberikan informasi yang lengkap mengenai dompet digital) dengan variabelnya yaitu X5 (promosi) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.779 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.371; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.412; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.353; X4 (religiusitas) sejumlah 0.219; Y (minat menggunakan) sejumlah 0.511. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada Pr5 (indikator pertanyaan mengenai pengembang dompet digital memberikan informasi yang lengkap mengenai dompet digital) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya X5 (promosi) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading M1 (indikator pertanyaan mengenai minat menggunakan dompet digital pada saat ini) dengan variabelnya yaitu Y (minat menggunakan) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.807 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1
(persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.544; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.477; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.482; X4 (religiusitas)
73 sejumlah 0.35; X5 (promosi) sejumlah 0.449. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada M1 (indikator pertanyaan mengenai minat menggunakan dompet digital pada saat ini) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya Y (minat menggunakan) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading M2 (indikator pertanyaan mengenai mencari tahu tentang layanan dompet digital) dengan variabelnya yaitu Y (minat menggunakan) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.852 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1
(persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.472; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.467; X3 (persepsi biaya) sejumlah0.437; X4 (religiusitas) sejumlah 0.293; X5 (promosi) sejumlah 0.54. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada M2 (indikator pertanyaan mengenai mencari tahu tentang layanan dompet digital) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya Y (minat menggunakan) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading M3 (indikator pertanyaan mengenai ingin segera mengetahui informasi tentang kegunaan dompet digital) dengan variabelnya yaitu Y (minat menggunakan) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.842 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.511; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.503; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.494; X4 (religiusitas) sejumlah 0.308; X5 (promosi) sejumlah 0.529. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada M3 (indikator pertanyaan mengenai ingin segera mengetahui informasi tentang kegunaan dompet digital) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya Y (minat menggunakan) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading M4 (indikator pertanyaan mengenai menggunakan dimasa yang akan datang) dengan variabelnya yaitu Y
74 (minat menggunakan) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.818 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1
(persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.501; X2 (persepsi manfaat) sejumlah 0.504; X3 (persepsi biaya) sejumlah 0.493; X4 (religiusitas) sejumlah 0.262; X5 (promosi) sejumlah 0.488. Sehingga terjadi uji discriminant validity yang baik pada M4 (indikator pertanyaan mengenai menggunakan dimasa yang akan datang) dikarenakan nilai korelasi indikator terhadap variabelnya Y (minat menggunakan) lebih tinggi daripada korelasi indikator terhadap variabel lainnya.
Cross loading M5 (indikator pertanyaan mengenai mereferensikan dompet digital kepada orang lain) dengan variabelnya yaitu Y (minat menggunakan) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.807 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.556; X2
Cross loading M5 (indikator pertanyaan mengenai mereferensikan dompet digital kepada orang lain) dengan variabelnya yaitu Y (minat menggunakan) mempunyai nilai korelasi sejumlah 0.807 yang lebih besar daripada nilai cross loading variabel lain yakni X1 (persepsi kompatibilitas) sejumlah 0.556; X2