JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)
Analisis Kepercayaan Pelanggan pada E-Commerce Menggunakan Metode Structural Equation Modeling (Studi Kasus : Mahasiswa Surabaya)
1
Yoga A. P, Mudjahidin, S.T., M.T, dan Retno Aulia Vinarti, S.Kom., M.Kom
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail:
[email protected],
[email protected],
[email protected] Abstrak—Perkembangan teknologi informasi telah mencapai aspek ekonomi dan bisnis. Salah satu contoh perkembangan teknologi informasi dalam aspek ekonomi dan bisnis adalah ecommerce. Dalam e-commerce terjadi transaksi jual dan beli antara penjual dan pelanggan. E-commerce memiliki banyak manfaat bagi penggunanya yaitu menghapus batasan ruang dan waktu sehingga penjual dan pembeli dapat langsung melakukan transaksi jual beli secara langsung. Namun, hal ini juga menjadikan sebagai kekurangan dari e-commerce. Karena batasan ruang dan waktu dihapus sehingga penjual dan pembeli tidak perlu bertemu secara langsung sehingga menimbulkan keraguan. Dalam hal ini kepercayaan menjadi hal yang sangat penting bagi bagi penjual dan pembeli. Dalam mengetahui faktor – faktor yang mempengaruhi dan pengaruh kepercayaan pelanggan bagi e-commerce maka diperlukan sebuah penelitian yang menerapkan dari model penelitian Teo dan Liu. Penelitian Teo dan Liu merupakan penelitian yang menggunakan pandangan pelanggan sebagai penelitian. Model Penelitian akan dibentuk menjadi kerangka survey yang akan disebarkan kepada pelanggan yang ada di Jawa Timur. Kata Kunci— E-Commerce, Kepercayaan, Pelanggan, Jawa Timur, Structural Equation Modeling (SEM).
P
tidak bisa bertemu secara langsung. Dalam penelitian ini akan menggunakan variabel yang mempengaruhi kepercayaan pelanggan yaitu perceived reputation, perceived size, multi-channel integration, system assurance, dan propensity to trust. Sedangkan variabel yang dipengaruhi oleh kepercayaan pelanggan yaitu attitude, perceived risk, dan willingness to buy. II. TINJAUAN PUSTAKA Bagian tinjauan pustaka dan dasar teori ini berisikan teori – teori dan acuan lain yang digunakan dalam pembuatan penelitian ini. A. Model Kepercayaan Pelanngan Teo dan Liu Pada model penelitian Teo dan Liu cara meneliti kepercayaan pelanggan melalui hubungan dua pandangan yaitu pelanggan dan e-commerce vendors. Dalam penelitian Teo dan Liu [4] percaya bahwa kepercayaan pelanggan mempengaruhi tingkah laku pelanggan terhadap vendor dan resiko yang diterima oleh pelanggan mempengaruhi kesediaan pelanggan dalam membeli. Model penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
I. PENDAHULUAN
erkembangan electronic commerce atau e-commerce sangat pesat. E-commerce telah membuat banyak perubahan seperti menembus batas ruang dan waktu. Keuntugannya adalah pelanggan tidak perlu mengeluarkan biaya yang besar untuk menuju toko yang diinginkan. Apalagi jika toko berada sangat jauh seperti berada pada negara lain. Dalam riset yang telah diadakan oleh lembaga riset MarkPlus Insight mengenai pengguna internet pada tahun 2012 di Indonesia telah mencapai 62 juta pengguna [1]. Dengan jumlah tersebut 14 juta pengguna internet yang pernah mengakses e-commerce [2]. Pelanggan e-commerce di Jawa Timur telah mencapai sekitar 2 juta pengguna [3]. Namun meski dengan angka tersebut masih masyarakat Indonesia masih lebih menyukai berbelanja secara langsung atau offline. Faktor utama yang menjadi penyebab masyarakat masih lebih memilih berbelanja secara offline adalah mereka takut untuk ditipu jika berbelanja secara online. Sebanyak 34,6% pengakses e-commerce di Indonesia masih takut untuk melakukan transaksi online atau melalui e-commerce karena takut tertipu [3]. Kepercayaan telah menjadi hal yang sangat penting di dalam sebuah interaksi sosial maupun ekonomi. Terutama bertransaksi melalui internet yang dimana penjual dan pembeli
Gambar 1 : Model Penelitian 1) Karateristik dari Trustees (E-Commerce Vendor) Berikut merupakan karateristik dari trustees : a)
Reputation and Size
Reputasi didefinisikan sebagai tingkat dimana pembeli pecaya pada penjual yang sudah dikenal, adil, dan jujur. Membangun reputasi sangatlah tidak mudah dan jika reputasi
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) tidak dijaga dengan baik maka dapat merusak bisnis dalam waktu yang singkat. Ukuran dari penjual didefinisikan sebagai posisi dari market share. Sebuah perusahaan yang memiliki market share yang besar pasti melayani berbagai macam pelanggan dan dapat mendukung transaksi. Indikator variabel perceived reputation yaitu : 1. Sudah dikenal pelanggan 2. Memiliki reputasi baik 3. Memiliki reputasi buruk 4. Kejujuran 5. Adil 6. Orientasi pada pelanggan Indikator variabel percieved size yaitu : 1. Skala perusahaan besar 2. Industri pemasok online terbesar 3. Skala perusahaan kecil 4. Lingkup perusahaan regional 5. Lingkup perusahaan nasional Hipotesa untuk variabel perceived reputation dan perceived size terhadap customer trust : H1. Perceived reputation dari vendor e-commerce akan mempengaruhi customer trust secara positif H2. Perceived size dari vendor e-commerce akan mempengaruhi customer trust secara positif b)
Multi-channel Integration
Bagi perusahaan untuk menjaga akses komunikasi dengan pelanggan adalah sesuatu yang penting. Akses komunikasi seperti telepon, internet, toko cabang, naupun email. Indikator variabel Multi-channel Integration yaitu : 1. Online Request (pemesanan online) 2. In-Store returns (pengembalian produk) 3. After-sales service offline pada produk yang dibeli secara online 4. After-sales service online pada produk yang dibeli secara offline 5. Harga produk barang pada toko online dan offline shop sama 6. Interaksi dengan e-commerce secara online dan offline Hipotesa untuk variabel multi-channel integration terhadap customer trust : H3. Multichannel Integration dari vendor e-commerce akan mempengaruhi customer trust secara positif c)
System Assurance
System Assurance didefinisikan dengan keamanan transaksi online di e-commerce. Pelanggan harus dapat melakukan transaksi secara aman dan tanpa gangguan atau error pada sistem e-commerce. Indikator variabel system assurance yaitu : 1. Stabil (Stable), Tidak pernah mengalami gangguan 2. Konsisten (Reliable), Toko online dapat diakses selama 24 jam 3. Ketergantungan (Dependable) 4. Aman (Secure) Hipotesa untuk variabel system assurance terhadap customer trust :
2
H4. System Assurance dari vendor e-commerce akan mempengaruhi customer trust secara positif 2) Karateristik dari trustors (Pelanggan E-Commerce) Berikut merupakan karateristik dari trustors : a)
Propensity to Trust
Maksud pada variabel ini adalah kecenderungan pelanggan dalam mepercayai sesuatu. Dengan kata lain opini pertama pada saat seseorang bertemu dengan orang atau pendapat seseorang pertama kali. Indikator variablel Propensity to Trust yaitu : 1. Pada umumnya merasa bahwa review itu benar/Jujur 2. Pada umumnya merasa bahwa review itu dapat diandalkan 3. Pada umumnya merasa bahwa review itu terpercaya/dapat dipercaya 4. Pada umumnya merasa percaya pada toko online, kecuali ada yang mengatakan untuk tidak percaya Hipotesa untuk variabel propensity to trust terhadap customer trust : H5. Propensity to trust akan mempengaruhi customer trust secara positif 3) Konsekuensi dari Customer Trust Berikut ini merupakan variabel dari konsekuensi atau pengaruh customer trust : a)
Customer Trust, Attitude, dan Willingness to Buy
Theory of Reasoned Action (TRA) yaitu menganalisis proses psikologi yang mencerminkan dengan hubungan kepercayaan, tingkah laku, niat, dan kebiasaan. Teori ini menegaskan bahwa keinginan dalam melakukan suatu hal dipengaruhi oleh kebiasaan dan sikap pada seseorang dipengaruhi oleh kepercayaan tiap individu. Indikator variabel Customer Trust yaitu : 1. Terpercaya 2. Informasi yang benar 3. Menjaga Komitmen 4. Menjaga mutu 5. Pelayanan yang sesuai keinginan pelanggan Hipotesa untuk variabel customer trust terhadap attitude : H6. Customer trust terhadap e-commerce akan mempengaruhi attitude terhadap pembelian kepada vendor secara positif b)
Customer Trust dan Risk Perception
Pada toko online, isu seperti keamanan, privasi, dan resiko merupakan faktor yang penting dalam mempengaruhi keputusan pelanggan dalam pembelian. Kecenderungan masyarakat adalah menghindari resiko yang ada dalam transaksi online sehingga hubungan customer trust dan perceived risk berdampak negatif. Indikator variabel perceived risk yaitu : 1. Resiko pembelian 2. Kerugian transaksi online 3. Ketidakpastian pembelian secara online 4. Menghindari pembelian secara online
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) c)
Risk Perception, Attitude, dan Willingness to Buy
Jika resiko terjadi kepada pelanggan pada saat kegiatan transaksi, terdapat situasi dimana tingkah laku pelanggan akan berubah pula. Resiko memiliki dampak yang negatif terhadap tingkah laku dan keinginan untuk membeli. Indikator variabel attitude yaitu : 1. Berbelanja online sangat nyaman 2. Berbelanja online merupakan ide yang bagus 3. Tertarik untuk berbelanja online 4. Suka dengan ide menggunakan internet untuk berbelanja. Indikator variabel willingness to buy yaitu : 1. Kemungkinan untuk mengunjungi kembali 2. Kemungkinan untuk membeli kembali 3. Kemungkinan untuk membeli kembali 3 bulan kedepan 4. Kemungkinan untuk membeli kembali tahun depan 5. Rela/bersedia untuk membeli produk pada toko online 6. Mempertimbangkan untuk membeli pada toko online Berikut merupakan hipotesa penelitian : H7. Attitudes terhadap e-commerce akan mempengaruhi customer’s willingness to buy secara positif H8. Customer trust terhadap e-commerce akan mempengaruhi perceived risks yang terjadi pada pembelian secara negatif H9. Customer’s perceived risk terkait dengan pembelian dari vendor akan mempengaruhi attitude terkait dengan pembelian secara negatif H10. Perceived risk terkait dengan pembelian dari vendor akan mempengaruhi customer’s willingness to buy secara negatif III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengolahan data kuesioner Tahap pengolahan data terdiri dari pengolahan statistik deskriptif, uji validitas dan reliabilitas. 1) Pengolahan Statistik Deskriptif Pengambilan data kuesioner dilakukan dengan cara random sampling. Jumlah responden ditentukan dengan cara menggunakan rumus slovin dengan confidence interval sebesar 90%. Sehingga didapatkan jumlah responden minimal sebanyak 100 responden. Demografi responden meliputi jenis kelamin, umur, pekerjaan, tempat tinggal, lama mengakses internet dalam sehari, pengalaman transaksi, barang yang pernah dibeli, dan situs toko online. Berikut pada tabel 1 merupakan statistik deskriptif penelitian. Tabel 1 : Demografi Responden Jenis Kelamin Frekuensi 1 Laki – Laki 57 2 Perempuan 47 Umur Frekuensi Umur Frekuensi 18 2 21 35 19 3 22 42 20 18 23 3 24 1
3
Lama Mengakses Frekuensi Internet per hari < 3 jam 8 3 – 6 jam 47 > 6 jam 49 Transaksi Online Frekuensi 1 kali 15 2 – 6 kali 46 > 6 kali 36 Barang yang dibeli Frekuensi secara online 1 Pakaian 73 2 Elektronik & Gadget 34 3 Buku 25 4 Tiket Transportas 71 5 Aksesoris Elektronik & 36 Gadget 6 Lainnya 22 Toko Online Frekuensi 1 Lazada Indonesia 31 2 Bukukita.com 10 3 Bhineka.com 34 4 Tiket.com 33 5 Blibli.com 13 6 Zalora Indonesia 25 7 Lainnya 8 2) Pengolahan Data Kuesioner Data pada kuesioner menggunakan skala likert dengan rentang 1 – 7. Data kemudian diolah dengan uji reliabilitas dan uji validitas. Uji reliabilitas menggunakan nilai cronbach’s alpha > 0,6. Uji reliabilitas disajikan dalam seluruh variabel dan tiap variabel. Berikut merupakan hasil uji reliabilitas pada tabel 2. Tabel 2 : Uji Reliabilitas Statistik Variabel Cronbach Keterangan Alpha (N = 118) Semua Variabel 0,878 Reliabel Perceived reputation 0,606 Reliabel Perceived size 0,515 Tidak Reliabel Muli-channel Integration 0,718 Reliabel System Assurance 0,790 Reliabel Propensity to Trust 0,787 Reliabel Customer Trust 0,912 Reliabel Attitude 0,879 Reliabel Willingness to Buy 0,836 Reliabel Perceived Risk 0,767 Reliabel Karena terdapat salah satu variabel yaitu perceived size yang tidak reliabel maka harus dilakukan hapus salah satu indikator dari salah satu variabel tersebut. Dan yang harus dihapus adalah variabel indikator U4 Uji validitas menggunakan kolerasi variabel. Nilai kolerasi haruslah lebih besar dari pada tabel r agar variabel tersebut valid. Berikut pada tabel 3 merupakan uji validitas. Tabel 3 : Uji Validitas Statistik Variabel r-hitung r-tabel Keterangan Indikator R1 0,629 0,165 Valid
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) Variabel Indikator R2 R3 R4 R5 R6 U1 U2 U3 U5 AT1 AT2 AT3 AT4 AT5 AT6 JS1 JS2 JS3 JS4 KK1 KK2 KK3 KK4 KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 TL1 TL2 TL3 TL4 KM1 KM2 KM3 KM4 KM5 KM6 RSK1 RSK2 RSK3 RSK4
r-hitung
r-tabel
Keterangan
0,615 0,508 0,531 0,721 0,602 0,878 0,870 0,558 0,495 0,323 0,722 0,690 0,750 0,546 0,664 0,775 0,789 0,819 0,735 0,866 0,828 0,827 0,702 0,844 0,874 0,870 0,819 0,796 0,840 0,883 0,877 0,823 0,815 0,834 0,743 0,826 0,802 0,580 0,810 0,859 0,834 0,462
0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165 0,165
Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
B. Structural Equation Modeling Analisis model pada penelitian ini menggunakan AMOS 18. Sebelum menganalisis model harus melakukan uji reliabilitas konvergen dan uji validitas konvergen pada model. Uji ini dapat disebut sebagai Confirmatory Factor Analysis (CFA). Setelah itu baru melakukan analisis model dan modifikasi model. 1) Confirmatory Factor Analysis Uji reliabilitas konvergen menggunakan nilai loading factor dan error pada model. Nilai composite reliability > 0,7 baru variabel pada model penelitian dapat dikatakan reliabel. Berikut tabel 4 uji reliabilitas konvergen.
4
Tabel 4 : Uji Reliabilitas Konvergen Variabel Reliabilitas Keterangan Konvergen Perceived reputation 0,757 Reliabel Perceived size 0,824 Reliabel Muli-channel Integration 0,792 Reliabel System Assurance 0,872 Reliabel Propensity to Trust 0,896 Reliabel Customer Trust 0,933 Reliabel Attitude 0,930 Reliabel Willingness to Buy 0,900 Reliabel Perceived Risk 0,867 Reliabel Uji validitas konvergen menggunakan nilai loading factor. Nilai loading factor dapat dikatakan valid apabila > 0,5. Berikut pada tabel 5 uji validitas konvergen. Tabel 5 : Uji Validitas Konvergen Variabel Loading Validitas Keterangan Indikator factor konvergen R1 0,52 0,5 Valid R2 0,58 0,5 Valid R3 0,29 0,5 Tidak Valid R4 0,37 0,5 Tidak Valid R5 0,68 0,5 Valid R6 0,62 0,5 Valid U1 0,86 0,5 Valid U2 0,90 0,5 Valid U3 0,53 0,5 Valid U5 0,33 0,5 Tidak Valid AT1 0,25 0,5 Tidak Valid AT2 0,62 0,5 Valid AT3 0,64 0,5 Valid AT4 0,79 0,5 Valid AT5 0,33 0,5 Tidak Valid AT6 0,60 0,5 Valid JS1 0,65 0,5 Valid JS2 0,76 0,5 Valid JS3 0,72 0,5 Valid JS4 0,71 0,5 Valid KK1 0,82 0,5 Valid KK2 0,94 0,5 Valid KK3 0,85 0,5 Valid KK4 0,36 0,5 Tidak Valid KP1 0,85 0,5 Valid KP2 0,82 0,5 Valid KP3 0,86 0,5 Valid KP4 0,82 0,5 Valid KP5 0,75 0,5 Valid TL1 0,69 0,5 Valid TL2 0,80 0,5 Valid TL3 0,90 0,5 Valid TL4 0,87 0,5 Valid KM1 0,90 0,5 Valid KM2 0,91 0,5 Valid KM3 0,55 0,5 Valid KM4 0,65 0,5 Valid KM5 0,79 0,5 Valid KM6 0,39 0,5 Tidak Valid RSK1 0,82 0,5 Valid
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)
5
Variabel Loading Validitas Keterangan Indikator factor konvergen RSK2 0,93 0,5 Valid RSK3 0,83 0,5 Valid RSK4 0,22 0,5 Tidak Valid 2) Analisis Model Model penelitian ini menggunakan konstruk multidimensional. Model multidimensional menggunakan first order construct dan second order construct. Hasil awal model terdapat pada gambar 2 sebagai berikut
Gambar 2 : Model Penelitian Pada model penelitian hasil goodness of fit pada tabel 6 Tabel 6 : Hasil Goodness of Fit Goodness Cut Off Hasil Kriteria of Fit Index Value Semakin Chi Square Mendekati 829,554 mendekati χ2 0 0 Df 1,605 ≤ 2,00 Baik Marginal/ GFI 0,728 ≥ 0.90. Mendekati Kurang AGFI 0,687 ≥ 0,90 Baik Marginal/ NFI 0,715 ≥ 0.90 Mendekati Marginal/ TLI 0,855 ≥ 0.90 Mendekati Marginal/ CFI 0,867 ≥ 0.90 Mendekati RMSEA 0,072 ≤ 0.08 Baik Model kemudian di modifikasi dengan melihat nilai estimates pada modification indicies yang paling tinggi sehingga model terlihat pada gambar 3
Gambar 3 : Hasil Modifikasi Model Hasil modifikasi model membuat nilai goodness of fit menjadi lebih baik. Berikut pada tabel 7 nilai goodness of fit yang telah modifikasi. Tabel 7 : Hasil modifikasi Goodness of Fit Goodness Cut Off Hasil Kriteria of Fit Index Value Semakin Chi Square Mendekati 693,841 mendekati χ2 0 0 Df 1,369 ≤ 2,00 Baik Marginal/ GFI 0,764 ≥ 0.90. Mendekati Marginal/ AGFI 0,723 ≥ 0,90 Mendekati Marginal/ NFI 0,761 ≥ 0.90 Mendekati TLI 0,912 ≥ 0.90 Baik CFI 0,920 ≥ 0.90 Baik RMSEA 0,072 ≤ 0.08 Baik C. Analisis Hipotesa Dari hasil analisis model, analisis hipotesis adalah sebagai berikut : Tabel 8 : Hasil Hipotesis H1. Perceived reputation dari vendor ecommerce akan mempengaruhi customer trust Diterima secara positif H2. Perceived size dari vendor e-commerce akan Diterima mempengaruhi customer trust secara positif H3. Multichannel Integration dari vendor ecommerce akan mempengaruhi customer trust Diterima secara positif H4. System Assurance dari vendor e-commerce akan mempengaruhi customer trust secara Diterima positif H5. Propensity to trust akan mempengaruhi Diterima customer trust secara positif H6. Customer trust terhadap e-commerce akan mempengaruhi attitude terhadap pembelian Diterima kepada vendor secara positif H7. Attitudes terhadap e-commerce akan mempengaruhi customer’s willingness to buy Diterima secara positif
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) H8. Customer trust terhadap e-commerce akan mempengaruhi perceived risks yang terjadi pada Ditolak pembelian secara negatif H9. Customer’s perceived risk terkait dengan pembelian dari vendor akan mempengaruhi Diterima attitude terkait dengan pembelian secara negatif H10. Perceived risk terkait dengan pembelian dari vendor akan mempengaruhi customer’s Ditolak willingness to buy secara negatif Pada H8 dan H10 ditolak sehingga terdapat hipotesis baru yaitu H’8 Customer trust terhadap e-commerce tidak mempengaruhi perceived risks yang terjadi pada pembelian secara negatif H’10. Perceived risk terkait dengan pembelian dari vendor tidak mempengaruhi customer’s willingness to buy secara negatif IV. REKOMENDASI, KESIMPULAN, DAN SARAN Rekomendasi dibuat untuk pengembang e-commerce agar pengembang e-commerce dapat mengembangkan e-commerce lebih baik. Pada uji hipotesis yang ditolak akan dibuat rekomendasi yaitu : 1. Pengembang e-commerce sebaiknya meningkatkan kepercayaan seperti menyantumkan syarat dan ketentuan pada halaman e-commerce 2. Pengembang e-commerce sebaiknya memberi warranty kepada pelanggan agar dapat meningkatkan willingness to buy. Untuk variabel yang mempengaruhi kepercayaan pelanggan secara signifikan dibuat rekomendasi seperti : 1. Mempertahankan proses marketing seperti pemasangan iklan pada TV dan media lainnya untuk promosi agar reputasi e-commerce terjaga dan dapat dikenal 2. Menjaga reputasi e-commerce dengan menjaga mutu transaksi pada e-commerce seperti penetapan harga, pemenuhan produk, dan pengiriman barang. 3. Menjaga fitur pembayaran seperti master card, visa, kartu kredit, atau jasa pembayaran seperti paypal 4. Menjaga standarisasi keamanan informasi pembayaran 5. Menjaga komentar baik terhadap e-commerce dari pelanggan. 6. Memastikan bahwa komentar yang telah diisikan oleh pelanggan adalah benar Untuk variabel yang mempengaruhi kepercayaan pelanggan secara tidak signifikan dibuat rekomendasi seperti : 1. Meningkatkan skala e-commerce 2. Menjadi industri pemasok online yang besar 3. Meningkatkan akses pelayanan garansi secara online maupun offline 4. Menambah jumlah komunikasi kepada pelanggan yang ditawarkan seperti via aplikasi chatting dan e-mail Pada penelitian ini terdapat variabel yang mempengaruhi customer trust, diantaranya perceived reputation, perceived size dari e-commerce, multi-channel integration yang disediakan oleh e-commerce, system assurance, dan
6
propensity to trust. Meski semua variabel mempengaruhi customer trust namun yang mempengaruhi customer trust secara signifikan adalah perceived reputation, system assurance, dan propensity to trust. Penelitian tugas akhir ini memiliki beberapa hasil yang sama dengan jurnal yang dijadikan acuan. Diantaranya hasil hubungan Perceived reputation, perceived size, multi-channel integration, system assurance, dan propensity to trust terhadap customer trust secara positif. Attitude pelanggan juga dipengaruhi oleh customer trust dan juga semakin baik sikap pelanggan semakin meningkatkan keinginan membeli. Perbedaan hasil penelitian tugas akhir ini dengan hasil pada jurnal acuan adalah customer trust tidak berpengaruh secara negatif terhadap perceived risk dan perceived risk tidak berpengaruh negatif terhadap willingness to buy sehingga pada hasil penelitian ini hipotesis hubungan customer trust terhadap perceived risk dan perceived risk terhadap willingness to buy ditolak. Saran pada penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut : 1. Penelitian mungkin dapat dilakukan kembali dengan responden yang berasal dari kota besar yang dimana responden telah mengetahui e-commerce dengan baik. 2. Penelitian dapat dilakukan kembali dengan menggunakan responden yang memiliki aturan tendensi seperti porsi pengambilan terhadap pekerjaan responden yang sama. DAFTAR PUSTAKA [1] Marketeers, "MarkPlus Insight: Pengguna Internet Indonesia 74 Juta di Tahun 2013," Marketeers, 30 Oktober 2013. [Online]. Available: http://www.themarketeers.com/archives/Indonesia%20Internet%20Users. html#.UwhHp_mSzvQ. [Accessed 22 Februari 2014]. [2] A. Media, "Orang Indonesia Belum Hobi Belanja Online," Asosiasi Penyelenggaraan Jasa Internet Indonesia, 12 Desember 2012. [Online]. Available: http://www.apjii.or.id/v2/read/article/apjii-atmedia/131.html. [Accessed 10 Maret 2014]. [3] APJJI, "Profil Pengguna Internet Indonesia," Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, Jakarta, 2012. [4] T. S. Teo and J. Liu, "Consumer trust in e-commerce in the United States, Singapore, and China," OMEGA The International Journal of Management Science, vol. 35, no. 1, pp. 22-38, 2005.
