Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Niat Berperilaku Pengguna Dalam Bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2, No. 3, Maret 2018, hlm. 988-997

e-ISSN: 2548-964X http://j-ptiik.ub.ac.id

Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Niat Berperilaku Pengguna Dalam Bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ Hadyan El Aufar1, Ari Kusyanti2, Himawat Aryadita3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: [email protected], [email protected], [email protected] Abstrak E-Commerce adalah semua media pertukaran informasi secara elektronik yang menghubungkan antara organisasi dengan stakeholder eksternal (Dave, 2011). Sejak didirikan pada tahun 2012, Online Travel Agent XYZ mengalami beberapa kasus cyber attack yang dilakukan oleh orang yang tidak bertanggung jawab. Contohnya adalah pencurian infomasi kartu kredit yang menimpa seorang travel blogger dan proses refund tiket yang dilakukan oleh pihak yang tidak diketahui. Pada penelitian kali ini, peneliti melakukan sebuah pengujian dengan metode analisis regresi linear berganda untuk mengetahui faktorfaktor apa saja yang memengaruhi niat berperilaku pengguna dalam bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Dengan menggabungkan beberapa model yaitu User Acceptance of Information Technology (UTAUT), Internet Users’s Information Privacy Concerns (IUIPC), serta menambahkan faktor, privasi, keamanan, dan kepercayaan ke dalam penelitian ini. Variabel yang membangun model pada penelitian ini antara lain adalah: ekspetasi kinerja, ekspetasi usaha, pengaruh lingkungan, fasilitas yang mendukung, pengendalian, kesadaran, pengumpulan, paham resiko, privasi, keamanan dan kepercayaan. Pengumpulan sampel data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner dan dianalisis menggunakan analisis regresi linear berganda. Hasil dari penelitian memperlihatkan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi niat berperilaku pengguna adalah kepercayaan, ekspektasi kinerja, dan pengaruh lingkungan Kata kunci: e-commerce, cyber attack, UTAUT, IUIPC, regresi linear berganda

Abstract E-Commerce is all electronic information media that connects between organizations with external stakeholders (Dave, 2011). Since its inception in 2012, Online Travel Agent XYZ experienced several cases of cyber attacks committed by irresponsible people. An example is the theft of credit card information that befell a travel blogger and a ticket refund process by an unknown party. In this study, researchers conducted a test with multiple linear regression analysis method to determine what factors that affect the users’s behavioral intention in transacting on Online Travel Agent XYZ. By using several models namely User Acceptance of Information Technology (UTAUT), User Information Internet Privacy Concern (IUIPC), and addition factor, privacy, security, and trust into this research. Variables that build the model in this study include: performance expectancy, effort expectancy, social influences, facilitating condition, control, awareness, privacy, security and trust. Data collection was done by distributing questionnaires and analyzed using multiple linear regression analysis. The results of the research which are the factors influencing the users’s behavioral intention are trust, performance expectancy, and social influence. Keywords: e-commerce, cyber attacks, UTAUT, IUIPC, multiple linear regression

internet di Indonesia pada tahun 2017 mencapai 132,7 juta orang dan menjadikan Indonesia negara dengan pengguna internet terbanyak ke5 di dunia. Hal inilah yang menjadi salah satu pendorong utama perkembangan tech startup lokal di Indonesia.

1. PENDAHULUAN Bisnis digital di Indonesia berkembang sangat pesat. Hal ini berbanding lurus dengan peningkatan pengguna internet di Indonesia. Menurut internetworldstats (2017), pengguna Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

988

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

Dari sekian banyak industri yang digeluti oleh tech startup lokal, industri travel adalah yang paling populer di Indonesia. Melihat hasil survey Nielsen Global Survey of E-Commerce (2014), persentase keinginan untuk melakukan pembelanjaan online di Indonesia lebih banyak kepada reservasi tiket pesawat dan reservasi tour atau hotel yaitu sebanyak 55% untuk reservasi tiket pesawat dan 46% untuk tour atau pemesanan hotel. Salah satu startup lokal yang berfokus pada pemanfaatan teknologi dalam industri travel adalah Online Travel Agent XYZ. SimiliarWeb (2017) mencatat bahwa 5 tahun sejak Online Travel Agent XYZ didirikan, jumlah pengunjung yang mengakses Online Travel Agent XYZ melalui desktop maupun mobile web diperkirakan mencapai 16,74 juta kunjungan. Angka ini merupakan yang tertinggi dibandingkan dengan online travel agent lainnya di Indonesia. Namun di zaman yang serba online ini, proses belanja menjadi lebih mudah, tetapi keamanan dalam berbelanja pun berkurang, sehingga keamanan dalam bertransaksi perlu mendapat perhatian lebih. Salah satu contoh kasus cyber attack di Indonesia adalah pencurian informasi kartu kredit yang menimpa seorang travel blogger Muhammad Arif Rahman. Terjadi aktivitas tanpa sepengetahuan pemilik kartu kredit berupa empat transaksi yang terjadi di Online Travel Agent XYZ (PT. Trinusa Travelindo) yang mencapai total transaksi sebesar tujuh juta rupiah (Prodjo, 2015). Contoh kasus lainnya adalah keluhan dari Fyra Sahrir yang diunggah pada akun facebook miliknya. Fyra menceritakan kekecewaan karena kedua orang tuanya tidak bisa terbang dari Makassar ke Balikpapan lantaran tiketnya telah di-refund oleh pihak tak dikenal (Yusra, 2017). Masalah seperti ini jelas menimbulkan kekhawatiran konsumen, apalagi Online Travel Agent XYZ adalah online travel agent yang sangat populer. Melisa (2016) telah melakukan pengujian pada faktor-faktor penerimaan aplikasi online travel agent Online Travel Agent XYZ. Metode penelitian yang digunakan pada peneltian ini menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) 2. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat penerimaan konsumen pada aplikasi tersebut. Namun penelitian ini hanya menguji faktor positif dari aplikasi dan tidak menguji faktor negatif yang bisa muncul dari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

989

penggunaan aplikasi tersebut. Padahal faktor negatif juga perlu diperhatikan untuk keamanan dalam bertransaksi secara online. Sehingga peneliti memberikan solusi untuk menambahkan faktor Trust yang dapat diartikan sebagai tingkat kepercayaan pengguna terhadap penyedia layanan dan Risk Beliefs yang berarti paham resiko yang dihadapi seseorang ketika memberikan informasi pribadi kepada sebuah organisasi, kedalam pengujian. Berdasarkan latar belakang diatas, maka penulis ingin melakukan penelitian dengan merujuk pada tiga model adaptasi yaitu Unified Theory Acceptance and Use of Technology (UTAUT), Internet Users’ Information Privacy Concerns (IUIPC), dan model yang digunakan oleh Dong-Heee Shin dalam penelitiannya yang berjudul The effects of trust, security, and privacy in social networking untuk melengkapi penelitian sebelumnya. Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat mencegah terulangnya kasus cyber crime seperti yang telah disebutkan diatas. 2. LANDASAN KEPUSTAKAAN 2.1 Penelitian Viswanath Venkatesh et al. (2003) Penelitian yang dilakukan oleh Viswanath Venkatesh et al. (2003) menggunakan sebuah kerangka teoritis untuk menyelidiki faktor yang memengaruhi pengguna untuk menggunakan sebuah teknologi. Terdapat beberapa konstruk yang digunakan antara lain performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, dan behavioral intention. Model yang dihasilkan dari penelitian Viswanath Venkatesh et al. (2003) dapat dilihat pada gambar 1.

Gambar 1. Model UTAUT Sumber: Viswanath Venkatesh et al. (2003)


990

2.2 Penelitian Malhotra, Kim, & Agarwal (2004) Malhotra, Kim, dan Agarwal melakukan penelitian pada tahun 2004 yang berjudul “Internet Users’s Information Privacy Concerns (IUIPC): The Construct, the Scale, and a Causal Model”. Dalam penelitian ini diusulkan sebuah framework yang bertujuan untuk merefleksikan perhatian pengguna internet pada privasi informasi. IUIPC memiliki tiga dimensi yaitu collection (koleksi), control (kontrol), dan awareness (kesadaran). Dalam model ini juga digambarkan bahwa kepercayaan dan resiko mempunyai pengaruh kepada niat seseorang dalam berperilaku. Model yang dihasilkan dari penelitian dapat dilihat pada gambar 2.

Gambar 2. Model IUIPC Sumber: Malhotra, Kim, & Agarwal (2004)

2.3 Penelitian Dong-Hee Shin (2010) Penelitian ini meneliti Keamanan, kepercayaan, dan privasi terkait dengan situs jejaring sosial di kalangan konsumen dengan menggunakan skala dan ukuran yang reliabel. Hasil dari survei pengguna SNS memvalidasi bahwa model teoritis yang diusulkan menjelaskan dan memprediksi penerimaan pengguna SNS dengan baik secara substansial. Model menunjukkan properti pengukuran yang sangat baik dan menetapkan privasi dan keamanan dari SNS sebagai konstruksi yang berbeda. Temuan tersebut juga mengungkapkan bahwa keamanan memoderatori efek privasi kepada kepercayaan. Model yang dihasilkan dalam penelitian dapat dilihat pada gambar 3.

Gambar 3. Model Penelitian Dong-Hee Shin Sumber: Dong-Hee Shin (2010)

2.4 Penelitian Rizka Eka Putri (2015) Penelitian yang berjudul Privacy-TrustBehavior in Web-Based Insurance Service ini mengidentifikasi hubungan antara Privacy Concern dengan Trust dan Behavioral Intention pengguna untuk menggunakan layanan insuransi berbasis web di Indonesia. Penelitian ini berfokus untuk mengembangkan model penelitian baru untuk mengidentifikasi hubungan antara Privacy Concern dengan Trust dan Behavioral Intention pengguna untuk menggunakan layanan insuransi berbasis web di Indonesia. Variabel-variabel dari Privacy Concern diambil dari penelitian sebelumnya tentang kekhawatiran pada intrumen privasi informasi. Dengan menggabungkan dua penelitian terdahulu, model penelitian baru dikembangkan dengan empat variabel dari Privacy Concern yang memengaruhi Trust dan Behavioral Intention untuk menggunakan layanan insuransi berbasis web. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menyebarkan kuesioner online kepada 107 orang yang berencana untuk menggunakan insuransi di Indonesia. Model yang dikembangkan dapat dilihat pada gambar 4.

Gambar 4. Model Penelitian Rizka Eka Putri Sumber: Rizka Eka Putri (2015)

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya


3. METODOLOGI 3.1 Alur Penelitian Alur penelitian dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

991

4.2 Uji Validitas Bertujuan untuk mengukur ketepatan suatu instrumen pengukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Menggunakan metode korelasi Bivariate Pearson. Syarat nilai korelasi > 0.361. Hasilnya indikator Risk Beliefs 5 dihapus. 4.3 Uji Missing Data Uji missing data yang dilakukan adalah Little’s Missing Completely at Random (MCAR). Dari hasil pengujian dapat diketahui seluruh data terisi dan memiliki nilai sehingga dapat dikatakan uji missing data telah berhasil dan tidak terdapat data yang miss atau hilang. 4.4 Uji Data Outlier Bertujuan untuk memastikan tidak ada data yang sangat berbeda jauh dari observasi lainnya. Menggunakan metode Multivariate Outlier. Syarat nilai Mahalanobis Distance > 66.206. Hasilnya 12 data outlier dieliminasi.

Gambar 5. Alur Penelitian

3.2 Model Penelitian Model penelitian dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

Gambar 6. Model Penelitian

4.5 Uji Asumsi Klasik Untuk melakukan analisis regresi linear berganda dalam penelitian ini, model penelitian dipecah menjadi 3 regresi yaitu: • Regresi 1 memiliki 3 variabel independen yaitu Collection, Control, Awareness dan memiliki 1 variabel dependen yaitu Risk Beliefs. • Regresi 2 memiliki 2 variabel independen yaitu Security dan Privacy, lalu memiliki 1 variabel dependen yaitu Trust. • Regresi 3 memiliki 6 variabel independen yaitu Trust, Risk Beliefs, Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence dan Facilitating Condition, lalu memiliki 1 variabel dependen yaitu Behavioral Intention.

4. ANALISIS DATA 4.6 Uji Normalitas 4.1 Uji Reliabilitas Bertujuan untuk mengukur sejauh mana hasil pengukuran terhadap subjek yg sama dan diperoleh hasil yg relatif sama. Menggunakan metode Cronbach’s Alpha. Syarat nilai Cronbach’s Alpha > 0.6. Hasilnya indikator Control 3 & Privacy 3 dihapus.


Bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Menggunakan metode grafik (p-p plot dan histogram) dan statistik (Kolmogorov Smirnov). Dengan syarat data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal serta nilai signifikansi > 0.05. Hasilnya distribusi data normal.


4.7 Uji Multikolinearitas Bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar variabel independen. Melihat besaran nilai Tolerance (TOL) dan Variance Inflation Factor (VIF). Syarat nilai tolerance ≥ 0,1 dan nilai VIF ≤ 10. Hasilnya tidak terjadi multikolinearitas.

•

•

4.8 Uji Heterokedastisitas Bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian pada semua variabel bebas. Menggunakan metode grafik scatterplot. Dengan syarat titiktitik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hasilnya tidak terjadi heterokedastisitas.

X Security Privacy

Koefisien Regresi -0.107 0.058 0.648

Konstanta 4.590

Berdasarkan hasil pengujian regresi 1, didapatkan persamaan regresi sebagai berikut: Y = 4.590 + -0.107X1 + 0.058X2 + 0.648X3

•

•

Konstanta sebesar 4.590 menyatakan bahwa apabila variabel independen dianggap konstan atau tidak mengalami kenaikan, maka rata-rata Risk Beliefs pengguna terhadap Online Travel Agent XYZ sebesar 4.590. Koefisien regresi Control (X1) sebesar 0.107 menyatakan bahwa setiap faktor Control mengalami kenaikan, maka Risk Beliefs pengguna terhadap Online Travel


Konstanta 2.773

Y = 2.773 + 0.285X1 + 0.020X2

•

•

Tabel 1. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda 1 X Control Awareness Collection

Koefisien Regresi 0.285 0.020

Berdasarkan hasil pengujian regresi 2, didapatkan persamaan regresi sebagai berikut:

4.10 Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen dan variabel dependen. Hasil dari analisis regresi linear berganda dengan menggunakan bantuan aplikasi statistik adalah sebagai berikut:

Agent XYZ mengalami penurunan sebesar 0.107. Koefisien regresi Awareness (X2) sebesar 0.058 menyatakan bahwa setiap faktor Awareness mengalami kenaikan, maka Risk Beliefs pengguna terhadap Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar 0.058. Koefisien regresi Collection (X3) sebesar 0.648 menyatakan bahwa setiap faktor Collection mengalami kenaikan, maka Risk Beliefs pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar 0.648.

Tabel 2. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda 2

4.9 Uji Kecukupan Data Bertujuan untuk mengetahui bahwa faktorfaktor yang akan digunakan layak untuk dilakukan analisis faktor atau tidak. Menggunakan metode Kaiser Meyer Oikin. Syarat nilai KMO > 0.5. Hasilnya faktor-faktor layak untuk dilajutkan ke analisis faktor.

992

•

Konstanta sebesar 2.773 menyatakan bahwa apabila variabel independen dianggap konstan atau tidak mengalami kenaikan, maka rata-rata Trust pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ sebesar 2.773. Koefisien regresi Security (X1) sebesar 0.285 menyatakan bahwa setiap faktor Security mengalami kenaikan, maka Trust pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar 0.285. Koefisien regresi Privacy (X2) sebesar 0.020 menyatakan bahwa setiap faktor Privacy mengalami kenaikan, maka Trust pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar 0.020.

Tabel 3. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda 3 X Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Condition Risk Beliefs Trust

Koefisien Regresi

Konstanta

0.261 -0.027 0.120 0.013 -0.041 0.833

-0.229

Berdasarkan hasil pengujian regresi 3, didapatkan persamaan regresi sebagai berikut:


Y = -0.229 + 0.261X1 + -0.027X2 + 0.120X3 + 0.013X4 + 0.041X5 + 0.833X6

•

•

•

•

•

•

•

Konstanta sebesar -0.229 menyatakan bahwa apabila variabel independen dianggap konstan atau tidak mengalami kenaikan, maka rata-rata Behavioral Intention pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ sebesar -0.229. Koefisien regresi Performance Expectancy (X1) sebesar 0.261 menyatakan bahwa setiap faktor Performance Expectancy mengalami kenaikan, maka Behavioral Intention pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar 0.261. Koefisien regresi Effort Expectancy (X2) sebesar -0.027 menyatakan bahwa setiap faktor Effort Expectancy mengalami kenaikan, maka Behavioral Intention pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar -0.027. Koefisien regresi Social Influence (X3) sebesar 0.120 menyatakan bahwa setiap faktor Social Influence mengalami kenaikan, maka Behavioral Intention pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar 0.120. Koefisien regresi Facilitating Conditions (X4) sebesar 0.013 menyatakan bahwa setiap faktor Facilitating Conditions mengalami kenaikan, maka Behavioral Intention pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar 0.013. Koefisien regresi Risk Beliefs (X5) sebesar -0.041 menyatakan bahwa setiap faktor Risk Beliefs mengalami kenaikan, maka Behavioral Intention pengguna terhadap ecommerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar -0.041. Koefisien regresi Trust (X6) sebesar 0.833 menyatakan bahwa setiap faktor Trust mengalami kenaikan, maka Behavioral Intention pengguna terhadap e-commerce Online Travel Agent XYZ mengalami kenaikan sebesar 0.833.

4.11 Uji T Uji t digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen. Apabila nilai sig t > 0.05 atau t hitung Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

993

< t tabel, maka tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen, sehingga hipotesis ditolak. Apabila nilai sig t < 0.05 atau t hitung > t tabel, maka terdapat pengaruh signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen, sehingga hipotesis diterima. Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah sebesar 95%, α=0.05. Tabel 4. Hasil Uji T Regresi 1 X Control Awareness Collection

T -0.676 0.484 11.119

Signifikansi 0.500 0.629 0.000

Berdasarkan hasil uji t regresi 1 diketahui: • Nilai Sig. untuk pengaruh Control terhadap Risk Beliefs adalah sebesar 0.500 > 0.05 dan nilai t hitung -0.676 < t tabel 1.97453, sehingga dapat disimpulkan bahwa H3 ditolak. • Nilai Sig. untuk pengaruh Awareness terhadap Risk Beliefs adalah sebesar sebesar 0.629 > 0.05 dan nilai t hitung 0.484 < t tabel 1.97453, sehingga dapat disimpulkan bahwa H4 ditolak. • Nilai Sig. untuk pengaruh Collection terhadap Risk Beliefs adalah sebesar 0.00 < 0.05 dan nilai t hitung 11.119 > t tabel 1.97453, sehingga dapat disimpulkan bahwa H5 diterima. Tabel 5. Hasil Uji T Regresi 2 X Security Privacy

T 8.965 0.354

Signifikansi 0.000 0.724

Berdasarkan hasil uji t regresi 2 diketahui: • Nilai Sig. untuk pengaruh Privacy terhadap Trust adalah sebesar 0.724 > 0.05 dan nilai t hitung 0.354 < t tabel 1.97445, sehingga H1 ditolak. • Nilai Sig. untuk pengaruh Security terhadap Trust adalah sebesar 0.00 < 0.05 dan nilai t hitung 8.965 > t tabel 1.97445, sehingga dapat disimpulkan bahwa H2 diterima. Tabel 6. Hasil Uji T Regresi 3 X Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Condition Risk Beliefs Trust

T 3.325 -0.384 2.662 0.193 -1.086 6.836

Signifikansi 0.001 0.701 0.009 0.847 0.279 0.000


994 3

Berdasarkan hasil uji t regresi 3 diketahui: • Nilai Sig. untuk pengaruh Risk Beliefs terhadap Behavioral Intention adalah sebesar sebesar 0.279 > 0.05 dan nilai t hitung -1.086 < t tabel 1.97481, sehingga dapat disimpulkan bahwa H6 ditolak. • Nilai Sig. untuk pengaruh Trust terhadap Behavioral Intention adalah sebesar sebesar 0.000 < 0.05 dan nilai t hitung 6.836 > t tabel 1.97481, sehingga dapat disimpulkan bahwa H7 diterima. • Nilai Sig. untuk pengaruh Performance Expectancy terhadap Behavioral Intention adalah sebesar 0.001 < 0.05 dan nilai t hitung 3.325 > t tabel 1.97481, sehingga dapat disimpulkan bahwa H8 diterima. • Nilai Sig. untuk pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention adalah sebesar sebesar 0.701 > 0.05 dan nilai t hitung -0.384 < t tabel 1.97481, sehingga dapat disimpulkan bahwa H9 ditolak. • Nilai Sig. untuk pengaruh Social Influence terhadap Behavioral Intention adalah sebesar sebesar 0.009 < 0.05 dan nilai t hitung 2.662 > t tabel 1.97481, sehingga dapat disimpulkan bahwa H10 diterima. • Nilai Sig. untuk pengaruh Facilitating Condition terhadap Behavioral Intention adalah sebesar sebesar 0.847 > 0.05 dan nilai t hitung 0.193 < t tabel 1.97481, sehingga dapat disimpulkan bahwa H11 ditolak. 4.12 Uji F Uji F digunakan dengan tujuan untuk mengetahui variabel independen secara simultan memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Pengambilan keputusan dalam uji ini adalah dengan membandingkan signifikansi F hitung dengan ketentuan sebagai berikut: a. Jika probabilitas nilai signifikansi > 0,05 atau F hitung < F tabel, maka hipotesis ditolak. b. Jika probabilitas nilai signifikansi < 0,05 atau F hitung > F tabel, maka hipotesis diterima. Tabel 7. Hasil Uji F Regresi 1 2

F 41.596 69.445

Signifikansi 0.000 0.000


27.786

0.000

Berdasarkan tabel 7, dapat dilihat bahwa F hitung regresi 1 menunjukkan angka 41.596, F hitung tersebut akan dibandingkan dengan nilai F tabel dengan menggunakan signifikansi 5%. Pada tabel F akan diperoleh nilai: df pembilang = jumlah variabel=k= 3 df penyebut = n - k - 1 = 168 - 3 - 1 = 164 F tabel = 3.05 Sehingga H12 diterima, karena nilai signifikansi < 0.05 dan F hitung (41.596) > F tabel (3.05). F hitung regresi 2 menunjukkan angka 69.445, F hitung tersebut akan dibandingkan dengan nilai F tabel dengan menggunakan signifikansi 5%. Pada tabel F akan diperoleh nilai: df pembilang = jumlah variabel=k= 2 df penyebut = n - k - 1 = 168 - 2 - 1 = 165 F tabel = 3.05 Sehingga H13 diterima, karena nilai signifikansi < 0.05 dan F hitung (69.445) > F tabel (3.05). F hitung regresi 3menunjukkan angka 27.786, F hitung tersebut akan dibandingkan dengan nilai F tabel dengan menggunakan signifikansi 5%. Pada tabel F akan diperoleh nilai: df pembilang = jumlah variabel=k= 6 df penyebut = n - k - 1 = 168 - 6 - 1 = 161 F tabel = 3.05 Sehingga H14 diterima, karena nilai signifikansi < 0.05 dan F hitung (27.786) > F tabel (3.05). 5. PEMBAHASAN Pembahasan hasil pengujian hipotesis pada penelitian ini adalah: 1. H1: Adanya pengaruh positif antara variabel Privacy (P) secara parsial terhadap variabel Trust (T) Dari hasil pengujian hipotesis 1, dapat diambil kesimpulan bahwa privasi pengguna bukan merupakan faktor yang menyebabkan pengguna untuk memberi kepercayaan pada Online Travel Agent


2.

3.

4.

5.

6.

XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 1 ditolak. H2: Adanya pengaruh positif antara variabel Security (S) secara parsial terhadap variabel Trust (T) Dari hasil pengujian hipotesis 2, dapat diambil kesimpulan bahwa keamanan yang diberikan Online Travel Agent XYZ terhadap informasi pribadi pengguna merupakan faktor yang menyebabkan pengguna memberi kepercayaan pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 2 diterima. H3: Adanya pengaruh positif antara variabel Control (CON) secara parsial terhadap variabel Risk Beliefs (RB) Dari hasil pengujian hipotesis 3, dapat diambil kesimpulan bahwa perasaan memiliki hak untuk mengontrol data pribadi bukan merupakan faktor yang memengaruhi keyakinan akan resiko pengguna dalam bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 3 ditolak. H4: Adanya pengaruh positif antara variabel Awareness (A) secara parsial terhadap variabel Risk Beliefs (RB) Dari hasil pengujian hipotesis 4, dapat diambil kesimpulan bahwa kesadaran akan perlakuan Online Travel Agent XYZ terhadap informasi pribadi pengguna bukan merupakan faktor yang memengaruhi keyakinan akan resiko pengguna dalam bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 4 ditolak. H5: Adanya pengaruh positif antara variabel Collection (COL) secara parsial terhadap variabel Risk Beliefs (RB) Dari hasil pengujian hipotesis 5, dapat diambil kesimpulan bahwa kesadaran akan pengumpulan data pribadi merupakan faktor yang memengaruhi keyakinan akan resiko pengguna dalam bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 5 diterima. H6: Adanya pengaruh negatif antara variabel Risk Beliefs (RB) secara parsial terhadap variabel Behavioral Intention (BI) Dari hasil pengujian hipotesis 6, dapat diambil kesimpulan bahwa resiko-resiko yang akan diterima pengguna ketika


7.

8.

9.

10.

11.

995 bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ seperti pencurian informasi pribadi, penyalahgunaan informasi pribadi oleh pihak yang tidak bertanggung jawab, dan sebagainya memengaruhi niat pengguna untuk bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 6 ditolak. H7: Adanya pengaruh positif antara variabel Trust (T) secara parsial terhadap variabel Behavioral Intention (BI) Dari hasil pengujian hipotesis 7, dapat diambil kesimpulan bahwa tingkat kepercayaan memengaruhi niat berperilaku pengguna untuk bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 7 diterima. H8: Adanya pengaruh positif antara variabel Performance Expectancy (PE) secara parsial terhadap variabel Behavioral Intention (BI) Dari hasil pengujian hipotesis 8, dapat diambil kesimpulan bahwa ekspektasi kinerja memengaruhi niat berperilaku pengguna untuk bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 8 diterima. H9: Adanya pengaruh positif antara variabel Effort Expectancy (EE) secara parsial terhadap variabel Behavioral Intention (BI) Dari hasil pengujian hipotesis 9, dapat diambil kesimpulan bahwa ekspektasi usaha tidak memengaruhi niat berperilaku pengguna untuk bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 9 ditolak. H10: Adanya pengaruh positif antara variabel Social Influence (SI) secara parsial terhadap variabel Behavioral Intention (BI) Dari hasil pengujian hipotesis 10, dapat diambil kesimpulan bahwa pengaruh sosial memengaruhi niat berperilaku pengguna untuk bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 10 diterima. H11: Adanya pengaruh positif antara variabel Facilitating Conditions (FC) secara parsial terhadap variabel Behavioral Intention (BI) Dari hasil pengujian hipotesis 11, dapat diambil kesimpulan bahwa kondisi yang


memfasilitasi tidak memengaruhi niat berperilaku pengguna untuk bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 11 ditolak 12. H12: Adanya pengaruh positif antara variabel Control, Awareness, dan Collection secara simultan terhadap variabel Risk Beliefs (RB) Dari hasil pengujian hipotesis 12, dapat diambil kesimpulan bahwa perasaan memiliki hak untuk mengendalikan informasi pribadi ketika dikumpulkan kepada Online Travel Agent XYZ, kesadaran bahwa informasi pribadi yang diberikan ketika bertransaksi menggunakan Online Travel Agent XYZ mungkin saja digunakan oleh orang tidak bertanggung jawab, perasaan khawatir jika Online Travel Agent XYZ mengumpulkan informasi pribadi ketika bertransaksi memengaruhi keyakinan akan resiko dalam bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ secara bersama-sama/simultan. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 12 diterima. 13. H13: Adanya pengaruh positif antara variabel Privacy dan Security secara simultan terhadap variabel Trust (T) Dari hasil pengujian hipotesis 13, dapat diambil kesimpulan bahwa kesadaran bahwa informasi yang diberikan bersifat pribadi dan kepercayaan bahwa informasi yang diberikan kepada Online Travel Agent XYZ dapat dijaga, terjamin keamanannya dan tidak akan disalahgunakan oleh pihak yang tidak bertanggungjawab memengaruhi kepercayaan pengguna untuk bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 13 diterima. 14. H14: Adanya pengaruh positif antara variabel Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, Risk Beliefs, dan Trust secara simultan terhadap variabel Behavioral Intention (BI) Dari hasil pengujian hipotesis 14, dapat diambil kesimpulan bahwa kesadaran akan bahaya jika memberikan informasi pribadi kepada Online Travel Agent XYZ, kepercayaan terhadap Online Travel Agent XYZ, peningkatan produktivitas, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

996 kemudahan bertransaksi, pengaruh orangorang terdekat, dan sumberdaya serta pengetahuan dari pengguna memengaruhi niat berperilaku pengguna untuk bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ. Oleh karena itu dalam penelitian ini hipotesis 14 diterima.

6. KESIMPULAN Berdasarkan hasil analisis pada penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa faktor yang memengaruhi niat berperilaku pengguna dalam bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ adalah kepercayaan dari pengguna bahwa Online Travel Agent XYZ adalah e-commerce yang dapat dipercayai dan rasa percaya bahwa Online Travel Agent XYZ berkomitmen terhadap transaksi yang mereka lakukan. Selain itu, manfaat yang didapatkan, kecepatan dalam bertransaksi, dan peningkatan produktivitas pengguna ketika bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ juga memengaruhi niat pengguna untuk bertransaksi. Lalu, pengaruh dari orang-orang terdekat pengguna juga memengaruhi niat untuk melakukan transaksi pada Online Travel Agent XYZ. DAFTAR PUSTAKA Dave, C., 2003. E-Business & E-Commerce Management. England: Pearson. Internetworldstats., 2017. Top 20 Countries With The Highest Number of Internet Users. [online] Tersedia di: http://www.internetworldstats.com/top20 .htm [Diakses 7 Februari 2017 ] Malhotra, N.K., Kim, S.S. & Agarwal, J., 2004. Internet Users’s Information Privacy Concerns (IUIPC): The Construct, the Scale, and a Casual Model. Information System Research. Melisa., 2014. Analisis Penerimaan Konsumen Terhadap Teknologi Online Travel Agent Menggunakan Model UTAUT 2 (Studi Pada E-Commerce Online Travel Agent XYZ Indonesia). Universitas Telkom. Prodjo, W.A., 2017. Kasus “Refund” Tiket Lion Air Milik Fyra, Ini Jawaban Online Travel Agent XYZ. [online] Tersedia di: http://travel.kompas.com/read/2017/07/1 4/084100127/kasus-refund-tiket-lion-airmilik-fyra-ini-jawaban-Online Travel Agent XYZ [Diakses 31 Januari 2017]


Putri,

Rizka Eka., 2015. Privacy-TrustBehavior in Web-Based Insurance Services. Radboud University.

Shin, D.H., 2010. The Effect of Trust, Security and Privacy in Social Networking : A Security-based approach to understand the pattern of adoption. Interacting with Computers. Similarweb., 2017. Online Travel Agent XYZ.com Traffic Overview. [online] Tersedia di: https://www.similarweb.com/website/On line Travel Agent XYZ.com [Diakses 7 Februari 2017] Venkatesh, V, Morris M.G, Davis, G.B, & Davis, F.D., 2003. User Acceptance of Information Technology : Toward A Unified View. Management Information Systems Research Center. University of Minnesota. Yusra, Y., 2015. Kasus Pencurian Informasi Kartu Kredit, Online Travel Agent XYZ Berikan Klarifikasi. [online] Tersedia di: https://dailysocial.id/post/kasuspencurian-informasi-kartu-kredit-Online Travel Agent XYZ-berikan-klarifikasi [Diakses 31 Januari 2017]


997

Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Niat Berperilaku Pengguna Dalam Bertransaksi pada Online Travel Agent XYZ

Recommend Documents