Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda Pada Analisis Model Penggunaan Cashless Payment Di Destinasi Wisata Pulau Lombok Barat Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)

April Kusuma; Heroe Santoso; Ismarmiaty Ismarmiaty

doi:10.31004/riggs.v4i4.3904

Authors

April Kusuma Universitas Bumigora
Heroe Santoso Universitas Bumigora
Ismarmiaty Ismarmiaty Universitas Bumigora

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v4i4.3904

Keywords:

Cashless Payment, Regresi Linier Berganda, Technology Acceptance Model (TAM)

Abstract

Pariwisata merupakan salah satu sektor unggulan yang memberikan kontribusi penting terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia, termasuk di Pulau Lombok. Perkembangan teknologi digital mendorong sektor ini untuk beradaptasi, terutama melalui penggunaan cashless payment yang dinilai lebih praktis, aman, dan efisien bagi wisatawan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penggunaan cashless payment di destinasi wisata Lombok dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif melalui analisis regresi linier berganda. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada 119 responden yang merupakan wisatawan yang pernah berkunjung ke destinasi wisata di wilayah Lombok Barat. Teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling, sedangkan pengolahan data dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python melalui Jupyter Notebook. Variabel penelitian terdiri atas Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), Attitude Toward Using (ATU), Behavioral Intention to Use (BIU), dan Actual Use (AU). Analisis dilakukan melalui uji reliabilitas, uji validitas, serta regresi linier berganda untuk melihat hubungan antarvariabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PEOU berpengaruh signifikan terhadap PU dan ATU, sehingga menjadi faktor utama yang memengaruhi penerimaan cashless payment oleh wisatawan. Temuan tersebut membuktikan bahwa persepsi kemudahan dalam penggunaan sistem pembayaran digital memiliki peran penting dalam membentuk sikap, niat, dan penggunaan actual. Implikasi penelitian ini menunjukkan bahwa pengembang aplikasi pembayaran digital dan pengelola destinasi wisata perlu meningkatkan kemudahan penggunaan serta pengalaman pengguna agar adopsi cashless payment semakin optimal dan berkelanjutan di sektor pariwisata Lombok.

Downloads

Download data is not yet available.

References

F. Hanum, “Konsep smart tourism sebagai implementasi digitalisasi di bidang pariwisata,” Tornare J. Sustain. Res., vol. 2, no. 2, hal. 17, 2020, doi: 10.24198/tornare.v2i2.25787.

A. A. Rahma, “Potensi sumber daya alam dalam mengembangkan sektor pariwisata di Indonesia,” J. Nas. Pariwisata, vol. 12, no. 1, hal. 1–8, 2020, doi: 10.22146/jnp.52178.

E. Puspitasari, “Perbandingan Sistem Cashless dan Reimbursement pada Asuransi Kesehatan Swasta di Indonesia,” J. Ekon. dan Bisnis, vol. 7, no. 2, hal. 66–74, 2018.

P. M. Mezoh dan X. Zhou, “Exploring the Advantages of Cashless Payment Systems: A Comprehensive Review,” Int. J. Res. Innov. Soc. Sci., vol. VIII, no. X, hal. 553–564, 2024, doi: 10.47772/IJRISS.2024.8100047.

Y. Fitriani, “Analisa Pemanfaatan Aplikasi Keuangan Online Sebagai Media Untuk Mengelola Atau Memanajemen Keuangan,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 5, no. 2, hal. 454–461, 2021, doi: 10.52362/jisamar.v5i2.432.

S. Purnomo, E. S. Rahayu, A. L. Riani, S. Suminah, dan U. Udin, “Empowerment model for sustainable tourism village in an emerging country,” J. Asian Financ. Econ. Bus., vol. 7, no. 2, hal. 261–270, 2020, doi: 10.13106/jafeb.2020.vol7.no2.261.

W. Oentoro, “Mobile payment adoption process: a serial of multiple mediation and moderation analysis,” Bottom Line, vol. 34, no. 3/4, hal. 225–244, 2021, doi: 10.1108/BL-09-2020-0059.

A. Umanailo, N. D. Rumlaklak, dan T. Widiastuti, “Metode Technology Acceptance Model (TAM) pada Sistem Informasi Tugas Akhir Program Studi Ilmu Komputer Universitas Nusa Cendana,” J. Inov., vol. 1, no. 2, hal. 75–81, 2022, doi: 10.58300/inovatif-wira-wacana.v1i2.283.

S. Khaqiqi dan L. Alfansi, “Penerimaan teknologi virtual reality untuk virtual tourism di Indonesia,” J. Indones. Tour. Hosp. Recreat., vol. 5, no. 1, hal. 53–66, 2022, doi: 10.17509/jithor.v5i1.43751.

A. Alsyouf et al., “The use of a technology acceptance model (TAM) to predict patients’ usage of a personal health record system: the role of security, privacy, and usability,” Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 20, no. 2, hal. 1347, 2023.

D. Tampubolon, D. Saripurna, dan A. Azlan, “Implementasi Regresi Linier Berganda Untuk Memprediksi Tingkat Penjualan Alat Kelistrikan,” J. Cyber Tech, vol. 3, no. 1, hal. 176–185, 2020.

V. Venkatesh dan F. D. Davis, “A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies,” Manage. Sci., vol. 46, no. 2, hal. 186–204, 2000, doi: 10.1287/mnsc.46.2.186.11926.

M. Alrammal, X. Dimitrios, dan N. Munir, “Machine Learning with Python,” in Handbook of Computer Programming with Python, Chapman and Hall/CRC, 2022, hal. 409–448.

A. R. Shidiq, I. Ermawati, dan M. Santoni, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Untuk Prediksi Pada Data Obat Antibiotik,” in Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (SENAMIKA), UPN VETERAN JAWA TIMUR, 2020, hal. 102–111.

R. Komalasari, “Sistem Pembayaran Digital Bank Indonesia untuk Pariwisata ASEAN,” Kompasiana.