Perpustakaan Digital ITB

Generasi Z merupakan segmen populasi dengan tingkat adopsi keuangan digital yang tinggi, termasuk Pay Later, namun mekanisme penyebaran adopsi layanan tersebut di tingkat individu serta waktu optimal pemberian promosi belum banyak dikaji menggunakan pendekatan yang mampu menangkap heterogenitas karakteristik konsumen. Tujuan penelitian ini adalah menjelaskan bagaimana mekanisme adopsi Pay Later menyebar di kalangan Generasi Z dan kapan waktu yang tepat bagi penyelenggara layanan untuk memberikan promo. Penelitian ini menggunakan pendekatan Agent-Based Modelling (ABM) yang dibangun menggunakan perangkat lunak NetLogo, dengan atribut agen (innovativeness, impulsiveness, threshold, dan spreading probability) yang didapat dari data wawancara 5 informan pengguna Pay Later dan dikalibrasi menggunakan data survei dari 40 responden. Populasi simulasi sebesar 400 agen yang dibentuk melalui bootstrap resampling. Model menerapkan mekanisme threshold yang dikombinasikan dengan fenomena gatekeeping, dimana kesediaan adopter untuk merekomendasikan layanan diperlakukan sebagai probabilitas. Hasil simulasi menunjukkan pola difusi berbentuk kurva-S dengan urutan kecepatan adopsi antar kategori Rogers yang meningkat secara monoton (18,38 hingga 52,77 tick), serta proporsi kategori adopter yang mendekati proporsi teoritis Rogers (2003). Pada pengujian skenario waktu pemberian promo, promo yang diberikan pada fase awal (tick 1-9) dan pertengahan (tick 49-57) periode difusi terbukti mempercepat rata-rata waktu adopsi masing masing menjadi 37,17 dan 37,77 tick, dibandingkan kondisi tanpa promo (38,91 tick). Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan ABM mampu menunjukkan pola difusi inovasi yang konsisten dengan teori yang telah ada, serta memberikan rekomendasi waktu pemberian promosi yang lebih tepat sasaran bagi penyedia layanan Pay Later. Kata Kunci: Agent-Based Modelling, Pay Later, Generasi Z, difusi inovasi, NetLogo