PENGARUH HUBUNGAN INFORMATION RICHNESS, RETAILER BRAND, EXTENDED OFFERS PADA NIAT BELI KONSUMEN MENGGUNAKAN T-CASH

SKRIPSI – TB 141328

PENGARUH HUBUNGAN INFORMATION RICHNESS, RETAILER BRAND, EXTENDED OFFERS PADA NIAT BELI KONSUMEN MENGGUNAKAN T-CASH

ALIT TRIHERNINDYA KOESETYO PUTRI 2813100019

DOSEN PEMBIMBING Dr. Ir. Bustanul Arifin Noer, M.Sc.

DOSEN KO-PEMBIMBING Satria Fadil Persada, S.Kom., MBA, Ph.D.

Departemen Manajemen Bisnis Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2017

i

ii

PENGARUH HUBUNGAN INFORMATION RICHNESS, RETAILER BRAND, EXTENDED OFFERS PADA NIAT BELI KONSUMEN MENGGUNAKAN T-CASH

Nama Mahasiswa

: Alit Trihernindya Koesetyo Putri

NRP

: 2813100019

Jurusan

: Manajemen Bisnis

Dosen Pembimbing

: Dr. Ir. Bustanul Arifin Noer, M.Sc.

ABSTRAK Pada era yang menuntut serba cepat dan instan, pembayaran elektronik memberikan kemudahan dan kecepatan dalam bertransaksi. Dari berbagai macam jenis pembayaran elektronik, Telkomsel T-Cash muncul sebagai jenis pembayaran elektronik berupa uang elektronik untuk menyimpan uang dan bertransaksi saat membeli produk di merchant atau peritel. Konsumen hanya perlu memiliki stiker T-Cash yang diletakkan di smartphone kemudian menempalkannya (tap) ke mesin NFC yang tersedia di merchant. Meski demikian, jumlah pengguna T-Cash masih belum mencapai target, sehingga Telkomsel perlu memperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Melalui penyebaran kuesioner ditujukan kepada pengguna T-Cash, penelitian ini bertujuan untuk meneliti pengaruh faktor information richness, retailer brand, extended offers, serta pengaruh hubungan ketiganya pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hierarchical moderator regression analysis, simple slope analysis dan structural equation modelling digunakan sebagai metode penelitian dengan confirmatory factor analysis untuk melakukan studi konfirmasi terhadap penelitian terdahulu. Penelitian ini menunjukkan bahwa ketiga faktor berpengaruh positif terhadap niat beli konsumen mengunakan T-Cash, information richness berhubungan komplemen dengan extended offers, extended offers menjadi substitusi retailer brand, serta information richness dengan retailer brand berhubungan substitusi dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Disarankan untuk penelitian selanjutnya dapat menyelidiki pengaruh faktor lainnya serta diaplikasikan pada jenis layanan yang lebih bervariasi. Kata kunci: extended offers, information richness, niat beli konsumen, retailer brand, uang elektronik

i

(HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN)

ii

RELATIONSHIP EFFECT OF INFORMATION RICHNESS, RETAILER BRAND, EXTENDED OFFERS ON CONSUMER PURCHASE INTENTION USING T-CASH

Name

: Alit Trihernindya Koesetyo Putri

NRP

: 2813100019

Department

: Manajemen Bisnis

Supervisor

: Dr. Ir. Bustanul Arifin Noer, M.Sc.

ABSTRACT In the era of speed-demanding, electronic payment offers the ease and speed of transactions. Telkomsel T-Cash emerged as a new type of electronic payment in the form of electronic money. Consumers need to have T-Cash sticker that placed on the smartphone and tap it to the NFC machine. However, the number of T-Cash users has still not reached the target, so that Telkomsel need to pay attention to the factors that influence consumer purchase intention using this electronic payment service. Through questionnaires, this study aims to investigate the effect of information richness, retailer brand, extended offers, as well as the relationship effect on consumer purchase intention using T-Cash. Hierarchical moderator regression analysis, simple slope analysis and structural equation modelling is used as research methodologies and also using confirmatory factor analysis to confirm the previous study. This study revealed that information richness, retailer brand, extended offers are positively related to consumer purchase intention. Information richness complements extended offers, while information richness and extended offers substitutes retailer brand for increase in purchase intention. It is suggested for further research to investigate the influence of other factors as well as in the types of products or services that are more varied. Keywords: consumer purchase intention, electronic money, extended offers, information richness, retailer brand

iii


iv

KATA PENGANTAR Puji syukur atas kehadirat Allah SWT karena atas rahmat dan kasih sayangNya, penulis dapat menyelesaikan Skripsi ini dengan judul “PENGARUH HUBUNGAN INFORMATION RICHNESS, RETAILER BRAND, EXTENDED OFFERS PADA NIAT BELI KONSUMEN MENGGUNAKAN T-CASH” dengan tepat waktu. Terima kasih penulis ucapkan kepada pihak-pihak yang telah membantu penulis menyelesaikan penelitian ini, yaitu: 1. Bapak Dr. Ir. Bustanul Arifin Noer, M.Sc. selaku dosen pembimbing yang telah memberikan pengetahuan, ilmu, kerjasama, dan penjelasan yang sangat membantu dalam penyelesaian Skripsi. 2. Bapak Satria Fadil Persada S.Kom., MBA, Ph.D. selaku dosen ko-pembimbing yang telah memberikan pengetahuan, ilmu, kerjasama, dan penjelasan yang sangat membantu dalam penyelesaian Skripsi. 3. Bapak Imam Baihaqi, S.T., M.Sc., Ph.D. selaku Ketua Jurusan Manajemen Bisnis ITS yang telah banyak berjasa dalam mengembangkan jurusan ini. 4. Bapak Nugroho Priyo Negoro S.T, S.E, M.T. selaku Sekretaris Jurusan Manajemen Bisnis ITS yang telah berjasa dalam memajukan jurusan ini. 5. Keluarga besar penulis yang selalu memberikan dukungan moril dan doa yang sangat berharga bagi penyelesaian Skripsi. 6. Seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan dalam tulisan ini, yang telah membantu dalam penyelesaian Skripsi ini. Semoga penelitian ini dapat bermanfaat untuk membuka wawasan sesama mahasiswa terhadap dunia pemasaran.

Surabaya,

Januari 2017

Peneliti

v


vi

DAFTAR ISI ABSTRAK ............................................................................................................... i ABSTRACT ............................................................................................................. iii KATA PENGANTAR ............................................................................................ v DAFTAR ISI ......................................................................................................... vii DAFTAR TABEL .................................................................................................. ix DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. xi DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................ xiii BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 1 1.1 Latar Belakang .............................................................................................. 1 1.2 Rumusan Masalah ......................................................................................... 5 1.3 Tujuan Penelitian ........................................................................................... 5 1.4 Manfaat Penelitian ......................................................................................... 5 1.5 Ruang Lingkup .............................................................................................. 6 1.6 Sistematika Penulisan .................................................................................... 6 BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................. 9 2.1 Konsumen ...................................................................................................... 9 2.2 Perilaku Konsumen ....................................................................................... 9 2.3 Niat Beli Konsumen .................................................................................... 11 2.4 Pembayaran Elektronik ............................................................................... 12 2.5 Electronic Money ........................................................................................ 13 2.6 Near Field Communication ......................................................................... 14 2.7 Telkomsel .................................................................................................... 14 2.8 T-Cash ......................................................................................................... 15 2.9 Information Richness ................................................................................... 18 2.10 Retailer Brand ........................................................................................... 18 2.11 Extended Offers ......................................................................................... 19 2.12 Hubungan Substitusi dan Hubungan Komplemen antar Faktor ................ 19 2.12.1 Hubungan antara Information Richness dan Retailer Brand .............. 20 2.12.2 Hubungan antara Information Richness dan Extended Offers ............ 20 2.12.3 Hubungan antara Extended Offers dan Retailer Brand ...................... 21 2.13 Structural Equation Modeling ................................................................... 22 2.14 Penelitian Terdahulu.................................................................................. 24 vii

BAB III METODOLOGI PENELITIAN .............................................................. 27 3.1 Objek dan Subjek Penelitian ........................................................................ 29 3.2 Variabel Penelitian ....................................................................................... 29 3.3 Model dan Hipotesis Penelitian ................................................................... 32 3.4 Rancangan Kuesioner .................................................................................. 35 3.5 Teknik Pengumpulan Data ........................................................................... 35 3.6 Teknik Pengolahan Data .............................................................................. 37 3.6.1 Uji Normalitas ....................................................................................... 39 3.6.2 Uji Linearitas ......................................................................................... 39 3.6.3 Uji Multikolinearitas ............................................................................. 39 3.6.4 Uji Outlier ............................................................................................. 39 3.6.5 Uji Validitas dan Uji Reliabilitas .......................................................... 40 3.6.6 Uji Model Fit ......................................................................................... 41 3.6.7 Uji Model dan Hipotesis Penelitian SEM ............................................. 42 3.6.8 Hierarchical Moderator Regression Analysis....................................... 45 3.6.9 Simple Slope Analysis ........................................................................... 46 BAB IV ANALISIS DAN DISKUSI .................................................................... 47 4.1 Analisis Uji Normalitas ............................................................................... 54 4.2 Analisis Uji Linearitas ................................................................................. 55 4.3 Analisis Uji Multikolinearitas ...................................................................... 56 4.4 Analisis Uji Outlier ...................................................................................... 57 4.5 Analisis Uji Validitas dan Uji Reliabilitas ................................................... 57 4.6 Analisis Uji Model Fit ................................................................................. 60 4.7 Analisis Uji Model dan Hipotesis SEM ....................................................... 61 4.8 Hierarchical Moderator Regression Analysis ............................................. 64 4.9 Simple Slope Analysis .................................................................................. 67 4.10 Temuan dan Kajian Managerial ................................................................. 70 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ................................................................ 77 5.1 Kesimpulan .................................................................................................. 77 5.2 Saran ............................................................................................................ 78 DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................ 81 BIODATA PENULIS ............................................................................................ 99

viii

DAFTAR TABEL Tabel 2. 1 Daftar penerbit e-money Indonesia ...................................................... 13 Tabel 2. 2 Tabel literatur ....................................................................................... 25 Tabel 3. 1 Variabel observasi penelitian ............................................................... 30 Tabel 4. 1 Demografi responden ........................................................................... 47 Tabel 4. 2 Analisis uji normalitas ......................................................................... 55 Tabel 4. 3 Analisis uji linearitas ............................................................................ 55 Tabel 4. 4 Analisis uji multikolinearitas ............................................................... 56 Tabel 4. 5 Analisis uji outlier ................................................................................ 57 Tabel 4. 6 Analisis uji reliabilitas dan uji validitas ............................................... 60 Tabel 4. 7 Analisis uji model fit ............................................................................ 61 Tabel 4. 8 Analisis uji hipotesis SEM ................................................................... 62 Tabel 4. 9 3 Steps hierarchical moderator regression analysis ............................. 65 Tabel 4. 10 Kajian managerial .............................................................................. 72

ix


x

DAFTAR GAMBAR Gambar 1. 1 Jumlah pengguna internet di Indonesia .............................................. 1 Gambar 1. 2 Perangkat yang dipilih untuk akses internet ....................................... 1 Gambar 1. 3 Provider yang digunakan pengguna telepon seluler ........................... 2 Gambar 2. 1 Proses pengambilan keputusan konsumen ....................................... 10 Gambar 2. 2 Skema T-Cash dan merchant............................................................ 17 Gambar 2. 3 Alur kerja T-Cash ............................................................................. 17 Gambar 2. 4 Variabel laten dan variabel observasi SEM ..................................... 23 Gambar 3. 1 Flowchart penelitian ......................................................................... 28 Gambar 3. 2a Model Penelitian SEM ................................................................... 32 Gambar 3. 2b Model Penelitian Interaksi ............................................................. 33 Gambar 4. 1 Demografi responden: jenis kelamin dan usia ................................. 48 Gambar 4. 2 Demografi responden: pendidikan terakhir dan pekerjaan .............. 48 Gambar 4. 3 Promosi T-Cash ................................................................................ 50 Gambar 4. 4 Penetrasi internet di Indonesia berdasarkan usia.............................. 51 Gambar 4. 5 Pengguna internet di Indonesia berdasarkan usia ............................ 52 Gambar 4. 6 Pengguna internet di Indonesia berdasarkan pendidikan ................. 52 Gambar 4. 7 Pengujian 1 model penelitian SEM .................................................. 58 Gambar 4. 8 Pengujian 2 model penelitian SEM .................................................. 59 Gambar 4. 9 Interaksi antara information richness dengan retailer brand ............ 68 Gambar 4. 10 Interaksi antara information richness dengan extended offers ....... 68 Gambar 4. 11 Interaksi antara retailer brand dengan extended offers .................. 68

xi


xii

DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1 Rancangan kuesioner ......................................................................... 87 Lampiran 2 Uji Linearitas ..................................................................................... 90 Lampiran 3 Uji Multikolinearitas.......................................................................... 94 Lampiran 4 Tabel Chi-square................................................................................ 95 Lampiran 5 Uji model fit....................................................................................... 96 Lampiran 6 Uji model dan hipotesis SEM ............................................................ 96 Lampiran 7 Hierarchical moderator regression analysis ....................................... 97

xiii


xiv

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada era perkembangan teknologi informasi yang pesat, penggunaan internet menjadi kebutuhan sehari-hari di kehidupan masyarakat. Menurut data Profil Pengguna Internet Indonesia 2014, pengguna internet mencapai 88 juta jiwa atau 34 persen dari total populasi. Penggunaan internet diakses melalui telepon seluler sebanyak 85 persen dari total pengguna internet. Data tersebut diilustrasikan pada Gambar 1.1 dan Gambar 1.2 yang berumber dari hasil survei Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) dengan Pusat Kajian Komunikasi Universitas Indonesia (PUSKAKOM UI). Fenomena ini mempengaruhi peningkatan pembelian dan penggunaan smartphone di Indonesia dengan mayoritas penggunanya berusia 18 hingga 25 tahun. Sebanyak 60 persen pengguna internet pada kategori usia tersebut mengakses internet dari telpon selular (APJII & PUSKAKOM UI, 2015). Dengan demikian, peningkatan jumlah pengguna internet diimbangi dengan peningkatan pengguna ponsel pintar atau smartphone.

Gambar 1. 1 Jumlah pengguna internet di Indonesia

Gambar 1. 2 Perangkat yang dipilih untuk akses internet Sumber: (APJII & PUSKAKOM UI, 2015) 1

Selain smartphone, akses internet juga melibatkan provider telepon seluler sebagai penyedia layanan data. Menurut data Profil Pengguna Internet Indonesia 2014, IM3 dipilih sebagai provider telepon seluler sebanyak 10 persen, XL Axiata sebanyak 13 persen, Three sebanyak 21 persen, dan yang paling banyak dipilih adalah Telkomsel sebanyak 41 persen (APJII & PUSKAKOM UI, 2015). Data ini diilustrasikan pada Gambar 1.3 yang berumber dari hasil survei APJII dengan PUSKAKOM UI. Hal tersebut membuktikan bahwa Telkomsel merupakan provider dengan pelanggan terbanyak di Indonesia. Saat ini jumlah pelanggan layanan data Telkomsel mencapai 74 juta atau sekitar 50 persen dari total keseluruhan pelanggan, serta didukung oleh pertumbuhan penggunaan smartphone di Telkomsel sebanyak 60 persen (Telkomsel, 2016).

Gambar 1. 3 Provider yang digunakan pengguna telepon seluler Sumber: (APJII & PUSKAKOM UI, 2015) Selain layanan data, Telkomsel memiliki layanan uang elektronik berupa TCash. Uang elektronik atau electronic money (e-money) merupakan salah satu alat pembayaran elektronik yang memberikan kemudahan untuk pelanggan membayar produk

yang

dibeli

melalui

perangkat

teknologi

seperti

smartphone

(Phonthanukitithaworn et al., 2016). E-money memberi kenyamanan, keamanan, kecepatan, fleksibilitas, dan keuntungan biaya saat bertransaksi kepada pelanggan (Phonthanukitithaworn et al., 2016; Teoh et al., 2013; Teo et al., 2015; Liébana2

Cabanillas et al., 2014). Pertumbuhan teknologi informasi telah memfasilitasi popularitas alat pembayaran ini karena mampu menciptakan model transaksi baru yang tidak dapat dipenuhi oleh sistem pembayaran tradisional. Popularitas e-money terkbuti dari meningkatnya pertumbuhan pembayaran jarak jauh (remote payment) dan Near Field Communication (NFC) saat konsumen membeli produk (Teo et al., 2015). T-Cash merupakan layanan e-money dari Telkomsel berupa aplikasi penyimpan uang, serta T-Cash Tap berupa NFC. T-Cash Tap merupakan stiker NFC yang diletakkan di smartphone, lalu menempelkannya (tap) di mesin NFC merchant. Transaksi T-Cash Tap dijamin keamannya, karena dilengkapi PIN enam digit untuk memproteksi transaksinya, dan sudah mendapat lisensi dari Bank Indonesia (Rachmatunnisa, 2016). Telkomsel merilis T-Cash Tap pada Oktober 2015 sebagai wujud dukungan program pemerintah Gerakan Nasiona Non-Tunai atau GNNT (Telkomsel, 2015). Sejak awal perilisannya hingga Februari 2016, penggunaan T-Cash Tap meningkat rata-rata digunakan sebanyak tiga kali dalam satu bulan, dengan nominal transaksi sekitar Rp 66.000 (enam puluh enam ribu rupiah) (Rachmatunnisa, 2016). Meningkatnya penggunaan T-Cash Tap dapat dilihat dari pertumbuhan transaksi di McDonald's dan Cinema XXI, sebab keduanya menjadi merchant dengan pertumbuhan transaksi paling pesat. Selain kedua merchant tersebut, Telkomsel bekerjasama dengan Bakmi GM, 7 Eleven, Wendy's, Coffee Bean, dan masih banyak merchant lainnya. Hal tersebut dilakukan untuk memperluas ketersediaan akses poin layanan T-Cash Tap, meningkatkan intensitas penggunaan T-Cash Tap dan jumlah transaksi. Walaupun pengguna T-Cash masih kecil dibandingkan dengan total pelanggan Telkomsel yang mencapai 150 juta pengguna, tahun 2017 Telkomsel menargetkan pertumbuhan pengguna T-Cash secara keseluruhan mencapai 10 juta pelanggan (Cicilia, 2016). Kemunculannya sebagai sebuah inovasi metode pembayaran baru membuat T-Cash menarik untuk diteliti. Jumlah pengguna T-Cash merupakan akumulasi dari seluruh pengguna TCash, baik T-Cash Tap dan non T-Cash Tap, sehingga jumlah pengguna T-Cash Tap secara khusus tidak diketahui. Target pengguna T-Cash keseluruhan, baik TCash Tap maupun non T-Cash Tap pada akhir tahun 2015 lalu mencapai 30 juta penggguna atau meningkat 100 persen dari jumlah pengguna T-Cash pada Juni

3

2015 (Endah, 2015). Target ini dicapai dengan menarik lebih banyak pelanggan untuk menggunakan T-Cash, terutama T-Cash Tap, serta memperbanyak jumlah merchant. Namun hingga Februari 2016, pengguna T-Cash yang terdaftar masih 20 juta, dan hanya 6 juta yang termasuk pengguna aktif, baik T-Cash Tap maupun non T-Cash Tap (Rachmatunnisa, 2016). Hal ini menunjukkan adanya gap atau masalah yang dihadapi Telkomsel dalam pencapaian target T-Cash. Jumlah pengguna yang ditargetkan tidak tercapai tepat waktu, sehingga Telkomsel perlu memperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi minat pelanggannya menggunakan T-Cash, serta niat beli konsumen menggunakan layanan pembayaran elektronik ini. Pembayaran elektronik menjadi metode pembayaran yang popular untuk transaksi jual beli online, terutama pada perdagangan elektronik atau electronic commerce (e-commerce). Pertumbuhan internet mendukung popularitas metode pembayaran ini, sebagaimana e-commerce telah membawa dampak baru pada kebutuhan finansial, yang mana tidak efektif jika dilakukan menggunakan metode pembayaran tradisional (Teoh et al., 2013). Banyak penelitian yang telah meneliti niat beli konsumen e-commerce yang dipengaruhi oleh hubungan antar faktorfaktor secara langsung maupun tidak langsung (Kassim & Abdullah, 2010). Faktorfaktor tersebut antara lain kelengkapan informasi atau information richness, merek peritel atau merchant, penawaran ekstra atau extended offers, serta hubungan antara ketiga faktor tersebut (Yen, 2014). Meski demikian, masih sedikit penelitian tentang pengaruh faktor ketiganya, serta hubungan antar ketiganya terhadap niat beli konsumen menggunakan layanan e-money. Beberapa negara di Asia Tenggara seperti Malaysia dan Thailand telah meneliti minat masyarakat menggunakan pembayaran elektronik antara lain internet banking, mobile banking, e-money, dan m-payment (Phonthanukitithaworn et al., 2016; Teo et al., 2015; Teoh et al., 2013). Penelitian terdahulu cenderung meneliti minat pelanggan mengadopsi pembayaran elektronik, namun sedikit penelitian tentang niat beli konsumen pada peritel atau merchant menggunakan layanan e-money, terutama di Surabaya. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara pada November hingga Desember 2016 ditemukan bahwa banyak penggunaan T-Cash di Surabaya dikarenakan adanya banyaknya promosi yang diperoleh. Selain itu, minat pelanggan mengadopsi pembayaran elektronik banyak

4

dipengaruhi oleh faktor-faktor internal seperti perceived usefulness, perceived trust, perceived ease of use (Phonthanukitithaworn et al., 2016; Teo et al., 2015; Teoh et al., 2013), namun masih sedikit yang meneliti pengaruh faktor-faktor eksternal terhadap niat beli konsumen menggunakan pembayaran elektronik, seperti informasi produk, merek peritel, dan penawaran ekstra. Penelitian ini akan membahas celah tersebut sebagai permasalahan dan tujuan penelitian. Secara spesifik penelitian fokus pada niat beli konsumen layanan e-money T-Cash yang dipengaruhi oleh faktor information richness, retailer brand, dan extended offers, serta hubungan antar ketiganya. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang tersebut, diperoleh masalah yang diteliti, dan dirumuskan sebagai berikut. 1) Bagaimana pengaruh information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash? 2) Bagaimana pengaruh hubungan komplemen dan substitusi antara information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash? 1.3 Tujuan Penelitian Berdasarkan rumusan masalah tersebut, diperoleh tujuan untuk meneliti masalah sebagai berikut. 1) Memahami pengaruh information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 2) Memahami pengaruh hubungan komplemen dan substitusi antara information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 1.4 Manfaat Penelitian Penelitian ini memberikan kontribusi dan manfaat dalam meneliti dan menerapkan teori-teori yang diperoleh selama kuliah di Jurusan Manajemen Bisnis Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) ke dalam fenomena yang terjadi di masyarakat. Secara empiris, penelitian akan memberi kontribusi positif dalam pengembangan keilmuan manajemen bisnis, khususnya di bidang pemasaran.

5

Penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi Telkomsel selaku objek amatan penerbit layanan T-Cash. Manfaat yang diperoleh berupa masukan objektif mengenai pengaruh faktor information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash dari Telkomsel. Harapannya agar Telkomsel dapat mencapai target pelanggan T-Cash yang ditentukan tepat waktu. Penelitian juga bermanfaat untuk dijadikan bahan pertimbangan dalam menentukan keputusan perusahaan yang akan datang agar terus bertahan dan berkembang dalam persaingan industri pembayaran elektronik. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan manfaat kontribusi positif pada pengembangan parktik pemasaran, terutama pada layanan serupa. 1.5 Ruang Lingkup Penelitian ini diberikan ruang lingkup agar fokus pada rumusan masalah dan tujuan penelitian yang dicapai. Ruang lingkup penelitian meliputi batasan berikut. 1) Objek penelitian adalah layanan e-money T-Cash dari Telkomsel, khususnya TCash Tap berupa NFC stiker pada smartphone, yang ditempelkan ke mesin NFC merchant. 2) Faktor yang menjadi objek penelitian adalah information richness, retailer brand, dan extended offers, serta pengaruh hubungan ketiganya terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 3) Subjek penelitian adalah pelanggan Telkomsel yang telah menggunakan layanan T-Cash Tap. 4) Pengumpulan data dibatasi mulai 11 November – 10 Desember 2016, berlokasi di Surabaya menggunakan convenience sampling method, dengan menyebarkan kuesioner skala likert 5 (lima) poin secara offline dan online. 5) Hasil yang dicapai sebatas untuk mengetahui pengaruh faktor information richness, retailer brand, dan extended offers, serta pengaruh hubungan ketiganya terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 1.6 Sistematika Penulisan Penelitian ini menggunakan sistematika penulisan sebagai pedoman dalam menyusun penelitian yang baik dan sistematis. Tujuanya agar penelitian lebih jelas dan fokus pada permasalahan yang dituju. Terdiri dari lima bab dengan sistematika penulisan sebagai berikut. 6

BAB I PENDAHULUAN Bab ini terdiri dari latar belakang permasalahan, perumusan masalah yang diteliti, tujuan penelitian, manfaat penelitian, ruang lingkup, serta sistematika penulisan dalam penelitian. BAB II LANDASAN TEORI Bagian ini menguraikan teori-teori yang berhubungan dengan rumusan masalah penelitian. Bab ini terdiri dari teori konsumen, perilaku konsumen, niat beli

konsumen,

pembayaran

elektronik,

electronic

money,

near

field

communication, gambaran umum Telkomsel, T-Cash, faktor information richness, faktor retailer brand, faktor extended offers, hubungan subtitusi dan komplemen antara information richness, retailer brand, dan extended offers, serta kajian penelitian terdahulu. BAB III METODOLOGI PENELITIAN Bagian ini menguraikan rancangan penelitian sejak awal dilakukan hingga tahap pengujian dan analisis. Bab ini terdiri dari objek dan subjek penelitian, variabel penelitian, model dan hipotesis penelitian, rancangan kuesioner, teknik pengumpulan data, teknik pengolahan data yang meliputi uji normalitas, uji linearitas, uji multikolinearitas, uji outlier, uji validitas dan reliabilitas, uji model fit, uji model dan hipotesis SEM, hierarchical moderator regression analysis, serta simple slope analysis. BAB IV ANALISIS DAN DISKUSI Bagian ini menguraikan hasil analisis dan diskusi penelitian. Bab ini terdiri dari analisis uji normalitas, uji linearitas, uji multikolinearitas, uji outlier, analisis uji validitas dan reliabilitas, uji model fit, analisis uji model dan hipotesis SEM, hierarchical moderator regression analysis, simple slope analysis, serta temuan dan kajian managerial. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bagian ini terdiri dari kesimpulan dan saran. Kesimpulan untuk meringkas hasil penelitian menjawab perumasan masalah yang dituju. Saran digunakan untuk mengemukakan limitasi pada penelitian yang dijadikan sebagai masukan untuk penelitian selanjutnya.

7


8

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsumen Konsumen merupakan individu atau kelompok yang berperan sebagai aktor utama di pasar (Solomon et al., 2006). Konsumen meminta perusahaan untuk memenuhi produk atau jasa yang diinginkan, kapan, dimana, dan bagaimana membelinya. Mengetahui dan memahami keinginan pelanggan serta menawarkan produk yang sesuai merupakan tanggung jawab pemasaran (Kotler & Keller, Marketing management, 2012). Konsumen melakukan proses pengambilan keputusan melalui tahap pengenalan masalah yaitu mengetahui apa yang diinginkan, melakukan pencarian informasi dan opsi alternatif, menentukan pembelian, dan evaluasi pasca pembelian. Dalam proses ini, konsumen dipengaruhi faktor internal dan eksternal. Faktor internal meliputi persepsi, pembelajaran, ingatan, motivasi, kepribadian, emosi, dan sikap, sedangkan faktor eksternal meliputi budaya, sub budaya, demografi, status atau kelas sosial, rekomendasi kelompok, keluarga, dan aktivitas pemasaran (Hawkins & Mothersbaugh, 2010). Rekomendasi kelompok berupa opini pribadi yang disampaikan dari satu konsumen kepada konsumen lain mengenai perusahaan atau produk tertentu, baik secara langsung maupun tidak langsung melalui media cetak dan elektronik (Kotler & Keller, 2012). Dapat disimpulkan bahwa konsumen melakukan proses pengambilan keputusan melalui beberapa tahap. Proses tersebut dipengaruhi faktor internal yang bersumber dari pribadi masing-masing konsumen, serta faktor eksternal yang bersumber dari lingkungan eksternal konsumen. 2.2 Perilaku Konsumen Perilaku konsumen merupakan studi tentang individu, kelompok, atau organisasi dan proses yang mereka gunakan untuk memilih, membeli, menggunakan, dan menjual produk, jasa, pengalaman, atau ide untuk memenuhi kebutuhan, serta memberi dampak pada konsumen dan masyarakat (Hawkins & Mothersbaugh, 2010; Solomon et al., 2006). Perusahaan perlu untuk memahami perilaku konsumen sebagai kunci perencanaan dan pengelolaan bisnis. Aktivitas

9

pemasaran dirancang untuk dapat mempengaruhi perilaku konsumen, karena aktivitas ini merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi perilaku konsumen. Proses pengambilan keputusan oleh konsumen merupakan proses penentuan tindakan yang akan dilakukan. Pemasaran harus memahami keseluruhan teori dan realitas perilaku konsumen dan proses pengambilan keputusan yang berlangsung (Kotler & Armstrong, 2008). Proses ini memiliki lima tahap mulai dari tahap pra pembelian hingga tahap pasca pembelian. Kelima tahapan pengambilan keputusan diilustrasikan pada Gambar 2.1.

Gambar 2. 1 Proses pengambilan keputusan konsumen Sumber: (Hawkins & Mothersbaugh, 2010) diolah Proses pengambilan keputusan oleh konsumen dimulai dari tahap pengenalan masalah yaitu mengetahui kebutuhan dan keinginan konsumen yang harus dipenuhi. Tahap kedua adalah pencarian informasi, yaitu dengan melakukan survei dan pengumpulan informasi mengenai merek atau toko yang menyediakan kebutuhannya. Konsumen juga melakukan evaluasi opsi alternatif dan pemilihan proses pada tahap ketiga untuk memperbanyak referensi dan lebih rasional memilih proses yang akan dilakukan. Tahap keempat adalah pemilihan merek atau toko sebagai akhir keputusan pembelian. Dilanjutkan ke tahap terakhir yaitu proses

10

pasca pembelian meliputi penggunaan produk, kepuasan, ketidak sesuaian dan kekecewaan,

serta

motivasi

melakukan

pembelian

ulang

(Hawkins

&

Mothersbaugh, 2010). Perilaku konsumen dipengaruhi pula oleh faktor value saat berbelanja. Penelitian terdahulu menyatakan bahwa value hanya sebagai pertukaran antara kualitas produk dan harga, namun sejumlah penelitian baru menyatakan bahwa value berkembang menjadi lebih kompleks, sebab pilihan konsumen merupakan hasil dari beberapa dimensi value konsumsi (Overby & Lee, 2006). Terdapat dua dimensi value yang paling umum yaitu nilai utilitarian dan nilai hedonis. Nilai utilitarian didefinisikan sebagai penilaian secara keseluruhan manfaat fungsional suatu produk. Nilai utilitarian relevan untuk digunakan pada tahap pencarian informasi dan evaluasi sebelum menentukan toko dan produk yang akan dibeli. Konsumen melakukan penentuan produk, layanan, dan harga sebelum melakukan pembelian aktual. Konsumen yang melakukan pembelian berlatar belakang

nilai

utilitarian

cenderung

bersikap

lebih

kognitif,

seperti

mempertimbangkan aspek ekonomi “value for money” serta kenyamanan dan hemat waktu. Sebagai contoh, pembeli dapat berbelanja online karena kenyamanan belanja di rumah, dapat membandingkan peritel, serta evaluasi harga dan kualitas (Overby & Lee, 2006). Nilai hedonis didefinisikan sebagai penilaian secara keseluruhan manfaat pengalaman berbelanja, seperti hiburan. Konsumen sering berbelanja bukan hanya untuk penyelesaian masalah, melainkan untuk memperoleh pengalaman berbelanja. Nilai hedonis telah banyak terjadi saat berbelanja di dalam toko secara offline (Overby & Lee, 2006) seperti membeli pakaian karena adanya pengalaman berbelanja melakukan fitting dan membeli makanan di restoran. 2.3 Niat Beli Konsumen Niat beli konsumen merupakan salah satu tahapan dalam perilaku konsumen, sebelum akhirnya masuk ke tahap keputusan pembelian. Dalam ilmu pemasaran, terdapat empat tahapan respon konsumen terhadap sebuah produk. Keempat tahapan tersebut adalah awareness, interest, desire, action yang sering disebut dengan teori AIDA (Kotler & Armstrong, 2008). Niat beli konsumen masuk ke dalam kategori interest, yaitu tahap saat konsumen tertarik pada sebuah produk.

11

Tahap ini muncul setelah awareness yaitu tahap untuk menarik perhatian konsumen pada sebuah produk. Niat beli konsumen atau consumers’ purchase intention diartikan sebagai respon perilaku konsumen terhadap faktor rangsangan (Kim et al., 2013). Faktor yang dapat memepengaruhi niat beli konsumen anatara lain reputasi peritel (Kim et al., 2013; Pan et al., 2013), citra merek (Orozco-Gómez, 2015), informasi produk (Wang & Lin, 2011; Zhang & Su, 2011; Oh et al., 2009), dan penawaran (Tong et al., 2012). Penelitian terdahulu menemukan bahwa, informasi produk yang lengkap berpengaruh besar pada merek peritel. Dengan kata lain information richness dan retailer brand dapat saling melengkapi satu sama lain. Informasi produk dan penawaran ekstra dapat membantu peritel memberikan layanan komprehensif kepada konsumen, sehingga extended offers dapat melengkapi information richness untuk meningkatkan niat beli konsumen. Apabila peritel memiliki kendala merek yang kurang dikenal, peritel dapat memberikan penawaran ekstra untuk mengimbangi kekurangan tersebut. Dengan demikian extended offers berperan sebagai subtitusi retailer brand pada niat beli konsumen (Yen, 2014). 2.4 Pembayaran Elektronik Pembayaran elektronik atau electronic payment (e-payment) merupakan metode pembayaran yang memberikan kenyamanan bagi penggunanya saat bertransaksi. Konsumen dapat melakukan transaksi pembayaran secara online dan tidak memerlukan kontak langsung dengan penjual. E-payment mewakili seluruh pembayaran non-tunai, diartikan pula sebagai transaksi elektronik dari pembeli ke penerima melalui sebuah akun tabungan menggunakan network elektronik (Teoh et al., 2013). E-payment sering dimanfaatkan untuk bertransaksi saat melakukan belanja online. Hal ini dipengaruhi oleh pertumbuhan penggunaan internet dan menjamurnya electronic commerce (e-commerce), sehingga e-payment hadir sebagai solusi yang tidak dapat dipenuhi oleh sistem pembayaran tradisional. E-payment terdiri dari berbagai jenis pembayaran. ATM, kartu debit, kartu kredit, internet banking, mobile banking, e-money, dan mobile payment (mpayment) (Phonthanukitithaworn et al., 2016; Teo et al., 2015; Liébana-Cabanillas et al., 2014; Teoh et al., 2013). Dalam penelitian ini, bentuk e-payment yang dibahas

12

adalah e-money yaitu metode pembayaran dengan uang yang disimpan pada akun elektronik. 2.5 Electronic Money Electronic money (e-money) atau uang elektronik merupakan alat pembayaran elektronik yang memberikan kemudahan untuk bertransaksi melalui perangkat teknologi seperti smartphone (Phonthanukitithaworn et al., 2016). Emoney memberikan pelanggan kecepatan, kenyamanan, keamanan, fleksibilitas, serta keuntungan biaya saat bertransaksi (Phonthanukitithaworn et al., 2016; Teoh et al., 2013; Teo et al., 2015; Liébana-Cabanillas et al., 2014). Layanan ini telah diadopsi dan berkembang di negara-negara Asia seperti di Malaysia (Teo et al., 2015; Teoh et al., 2013), Thailand (Phonthanukitithaworn et al., 2016), dan China (Lu et al., 2011; Yang et al., 2012). Penelitian terdahulu telah memprediksi adanya peningkatan penggunaan e-money di negara berkembang (Teo et al., 2015; Teoh et al., 2013; Phonthanukitithaworn et al., 2016) seperti di Indonesia. Tabel 2. 1 Daftar penerbit e-money Indonesia No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Penerbit BPD DKI JAKARTA BANK MANDIRI BANK CENTRAL ASIA PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA PT. TELEKOMUNIKASI SELULAR BANK MEGA PT. SKYE SAB INDONESIA PT. INDOSAT BANK NEGARA INDONESIA BANK RAKYAT INDONESIA PT. XL AXIATA PT. FINNET INDONESIA PT. ARTAJASA PEMBAYARAN BANK PERMATA BANK CIMB NIAGA PT. NUSA SATU INTI ARTHA PT. BANK NATIONALNOBU PT. SMARTFREN TELECOM PT. MVCOMMERCE INDONESIA PT. WITAMI TUNAI MANDIRI

13

Uang Elektronik JakCard Mandiri E-Money, E-Toll Flazz & Sakuku T-Money T-Cash Tap & T-Wallet MegaCash Skye Card Dompetku TapCash Brizzi Tunaiku Finpay Mynt BBM Money Rekening Ponsel Doku Nobu E-Money Uangku PonselPay Truemoney

E-money yang beredar secara legal di Indonesia diatur dalam Peraturan Bank Indonesia Tentang Uang Elektronik. Uang Elektronik adalah alat pembayaran yang diterbitkan atas dasar nilai uang yang disetor terlebih dahulu oleh pemegang kepada penerbit, nilai uang disimpan secara elektronik dalam suatu media seperti server atau chip, digunakan sebagai alat pembayaran kepada pedagang yang bukan merupakan penerbit uang elektronik tersebut; serta nilai uang elektronik yang disetor oleh pemegang dan dikelola oleh penerbit bukan merupakan simpanan (Indonesia Patent No. 11/12/PBI/2009, 2009). Terdapat dua puluh penerbit e-money yang telah mengantongi ijin legalitas dari Bank Indonesia, diantaranya dari sector perbankan dan sector penyedia layanan jasa telekomunikasi. Tabel 2.1 menunjukkan daftar penerbit e-money di Indonesia sesuai Peraturan Bank Indonesia. 2.6 Near Field Communication E-money menjadi sarana transaksi yang populer saat ini, terutama untuk melakukan pembelian (Teoh et al., 2013). Popularitas e-money terkbuti dari meningkatnya pertumbuhan pembayaran jarak jauh (remote payment) dan near field communication (NFC). NFC merupakan salah satu bentuk radio frequency identification (RFID) yang kompatibel dengan ponsel. NFC hanya memiliki kemampuan transfer data dalam kapasitas kecil (106-424 kbps) sehingga ini menjadi solusi pertukaran data yang cepat antar ponsel atau perangkat lain yaitu NFC tags melalui kartu, stiker, dan lainnya. Secara teori, jangkauan NFC dapat mencapai 20 cm, namun praktiknya hanya mencapai 4-5 cm (Azhari, 2014). Dalam konteks pembayaran elektronik, NFC memungkinkan konsumen untuk tap-and-go saat melakukan transaksi di kasir, yang mengakibatkan transaksi lebih mudah dan cepat (Tan et al., 2014). Di negara tetangga seperti Malaysia dan Thailand, terjadi pertumbuhan pembayaran elektronik terbukti dari meningkatnya trnsaksi menggunakan NFC saat proses pembelian produk (Teo et al., 2015). Salah satu NFC di Indonesia adalah T-Cash dari Telkomsel. 2.7 Telkomsel Telkomsel merupakan perusahaan telekomunikasi seluler yang didirikan tahun 1995 sebagai wujud dukungan membangun telekomunikasi Indonesia yang lebih maju. Visi Telkomsel menjadi penyedia layanan dan solusi mobile digital

14

lifestyle kelas dunia (Telkomsel, 2015), membuat Telkomsel harus bekerja lebih dari sekedar penyedia jasa telekomunikasi seluler saja. Telkomsel memberikan solusi mobile digital sebagai gaya hidup yang melebihi ekspektasi pelanggan. Jumlah pelanggan Telkomsel hingga akhir tahun 2015 mencapai lebih dari 152 juta pengguna, setara dengan 60 persen populasi Indonesia. Produk utama Telkomsel adalah layanan seluler KartuHalo, Simpati, KartuAs, Loop. KartuHalo merupakan layanan pascabayar yang ditargetkan untuk konsumen kelas eksekutif, dengan demografis usia awal 40 tahun hingga lebih dari 60 tahun. Simpati merupakan layanan prabayar yang ditargetkan untuk konsumen kalangan menengah, dengan demografis usia 20 hingga akhir 30 tahun. KartuAs merupakan layanan prabayar yang ditargetkan untuk konsumen kalangan menengah kebawah, dengan demografis usia 20 hingga lebih dari 60 tahun. Loop merupakan layanan prabayar yang ditargetkan untuk remaja usia 16 hingga 20 tahun. Selain produk layanan data, saat ini Telkomsel menawarkan produk e-money berupa T-Cash. Layanan ini bertujuan untuk mendukung pemerintah dalam percepatan keuangan inklusif dan Gerakan Nasional Non-Tunai (GNNT). Selaras dengan visi Telkomsel sebagai penyedia layanan dan solusi mobile digital lifestyle, T-Cash dapat memberi kecepatan bertransaksi dan aman untuk penggunanya. Layanan ini ditargetkan ke seluruh pelanggan Telkomsel, baik KartuHalo, Simpati, KartuAs, dan Loop, dengan demografis usia 13 tahun hingga lebih dari 60 tahun. 2.8 T-Cash Telkomsel merilis layanan e-money T-Cash dengan teknologi NFC berupa stiker yang diletakkan di smartphone, lalu ditempelkan (tap) pada mesin NFC merchant. Transaksi T-Cash dijamin keamannya, karena dilengkapi PIN enam digit untuk proteksi. T-Cash dengan teknologi NFC ini sudah mendapat lisensi dari Bank Indonesia dan disebut T-cash Tap (Rachmatunnisa, 2016). Sejak awal perilisannya pada Oktober 2015, terdaftar 20 juta pengguna T-Cash hingga Februari 2016, namun hanya 6 juta yang termasuk pengguna aktif. Rata-rata pengguna memanfaatkan T-Cash Tap tiga kali dalam satu bulan, dengan nominal transaksi sekitar Rp 66.000 (enam puluh enam ribu rupiah) (Rachmatunnisa, 2016; Alia & Angelia, 2016).

15

T-Cash merupakan layanan e-money yang berfungsi sebagai penyimpan uang dan dapat digunakan untuk transaksi pembelian produk. Seluruh pelanggan Telkomsel dapat menggunakan layanan ini, namun secara spesifik T-Cash ditargetkan untuk pelanggan Telkomsel usia remaja 18 tahun hingga dewasa usia 25 tahun. Layanan T-Cash bertujuan untuk memberi kemudahan bagi pelanggan Telkomsel saat bertransaksi di merchant yang bekerjasama dengan Telkomsel. Berbagai merchant seperti McDonald’s, Cinema XXI, dan Indomaret bekerjasama dengan Telkomsel menerima segala perangkat smartphone yang dilengkapi dengan stiker T-Cash untuk memfasilitasi pembayaran secara elektronik. Telkomsel bekerjasama dengan merchant dari industri makanan dan industri hiburan. Merchant industri makanan yang bekerjasama antara lain McDonald’s, KFC, Baskin Robbins, Bakmi GM, The Coffe Bean, Wendy’s, Chatime, 7 Eleven, Cold Stone, Hop Hop, Hagen-Dazs, KyoChon, Krispy Kreme, Simply, Auntie Anne’s, Ya Kun Kaya, Ah Restoran, CoCo Tea, Urban Kitchen, PopBar, Gambino, Cupbop, Indomaret, Alfamart, Bread & Crumb, Liberica, Oey, Okirobox, Rumate, Shihlin, Pizza Express, dan Yoshinoya. Peritel industri hiburan yang bekerjasama adalah Cinema XXI dan Amazone. Semua merchant yang bekerjasama dengan Telkomsel difasilitasi perangkat NFC Tags sebagai medium pembayaran elektronik T-Cash Tap. Konsumen cukup menempelkan (tap) stiker T-Cash di smartphone mereka ke mesin NFC tags saat melakukan pembayaran di kasir. Gambar 2.2 menunjukkan skema kerjasama Telkomsel T-Cash Tap dengan berbagai merchant. Selain industri makanan dan industri hiburan, Telkomsel juga bekerjasama dengan industri toko online, berbagai institusi dan perusahaan, serta sektor usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM).

16

Gambar 2. 2 Skema T-Cash dan merchant

Gambar 2. 3 Alur kerja T-Cash

17

Alur kerja T-Cash diilustrasikan pada Gambar 2.3. Konsumen mengunjungi Grapari Telkomsel untuk mengaktifkan T-Cash. Setiap nomor ponsel hanya mendapat satu T-Cash. Konsumen dapat mengisi saldo T-Cash di Grapari, jaringan ATM, atau Indomaret. Jika saldo telah tersimpan, konsumen dapat melakukan pembelian di merchant yang telah bekerjasama dengan T-Cash. 2.9 Information Richness Information richness adalah informasi produk yang dapat disampaikan peritel atau merchant melalui berbagai media komunikasi kepada konsumen (Yen, 2014). Informasi produk yang lengkap dapat membantu konsumen memperoleh deskripsi dan spesifikasi produk, dan untuk memastikan kualitas produk yang akan dibeli (Hong & Cho, 2011; O’Cass & Carlson, 2012; Yen, 2014). Informasi produk dapat berupa tulisan, gambar, suara, dan video (Yen, 2014; Lee et al., 2007). Merchant yang bekerjasama dengan Telkomsel menyediakan berbagai informasi produk seperti gambar, deskripsi, dan harga produk di berbagai media komunikasi seperti website, media sosial, pesan instan (instant messaging), dan brosur. Makin lengkap informasi produk, makin berpengaruh positif pada kepuasan konsumen terhadap informasi produk, serta meningkatkan niat beli konsumen (Oh et al., 2009). Dengan demikian, information richness merupakan salah satu faktor yang mendorong niat beli konsumen. 2.10 Retailer Brand Retailer brand atau merek peritel adalah faktor penting dalam mempengaruhi niat beli konsumen (Burt & Davies, 2010). Konsumen memiliki prioritas dan pertimbangan merek peritel yang terkenal saat akan membeli produk. Merek peritel yang terkenal dapat mengurangi keraguan konsumen dan membantu membangun kepercayaan konsumen (Yen, 2014). Merek peritel yang terkenal dapat diukur berdasarkan citra atau reputasi toko (Pan et al., 2013; Kim & Lennon, 2013). Peritel atau merchant dengan reputasi tinggi dipercaya dapat memperoleh pendapatan lebih tinggi dibandingkan dengan peritel yang reputasinya rendah (Pan et al., 2013). Reputasi peritel berpengaruh signifikan pada respon dan perilaku konsumen (Kim & Lennon, 2013).

18

Telkomsel bekerjasama dengan berbagai merek merchant yang memiliki reputasi tinggi di masing-masing kategori. McDonald’s dan KFC adalah merchant yang sudah dikenal masyarkat dalam kategori makanan, serta Cinema XXI di kategori entertainment. Makin mudah konsumen mengingat sebuah merek, makin tinggi pula niat untuk melakukan pembelian (Yasin et al., 2007). 2.11 Extended Offers Extended offers diartikan sebagai layanan yang diberikan oleh peritel di luar layanan inti. Layanan tambahan ini berupa penawaran ekstra atau extended offers yang diberikan kepada konsumen (Yen, 2014). Extended offers bertujuan untuk menciptakan value (nilai) dan experience (pengalaman) saat konsumen melakukan pembelian (Mascarenhas et al., 2006). Penawaran berupa promosi harga, diskon, dan kupon memiliki pengaruh signifikan pada niat beli konsumen. Faktor ini cocok diaplikasikan oleh peritel untuk menarik calon konsumen potensial, karena konsumen yang berbelanja secara rutin atau pelanggan tetap akan melakukan pembelian tanpa melihat promosi yang ditawarkan (Huang et al., 2014). Dengan demikian, penawaran ekstra dapat mempengaruhi niat beli konsumen tetap, niat beli konsumen yang beralih dari merek pesaing, atau menarik konsumen baru. Telkomsel bekerjasama dengan merchant untuk memberikan penawaran ekstra kepada konsumen yang membeli menggunakan T-Cash. Bentuk penawaran tersebut dapat berupa diskon, harga spesial, dan promo beli satu gratis satu yang hanya diberikan khusus kepada konsumen yang bertransaksi menggunakan T-Cash. Hal ini menjadi faktor pendorong niat beli konsumen dengan tujuan mengurangi risiko biaya, waktu, dan usaha saat transaksi (Teoh et al., 2013). Dengan demikian, makin baik penawaran yang ditawarkan oleh peritel, makin besar niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 2.12 Hubungan Substitusi dan Hubungan Komplemen antar Faktor Pengaruh hubungan antara dua faktor dapat digolongkan menjadi hubungan substitusi dan hubungan komplemen (Voss et al., 2010). Hubungan substitusi adalah hubungan antar dua faktor ketika salah satu faktor berpengaruh kecil, sedangkan faktor lain pengaruhnya besar (Siggelkow, 2002). Hubungan ini terjadi ketika satu faktor yang lebih berpengaruh menggantikan peran faktor lain yang memiliki pengaruh lebih kecil.

19

Sebaliknya, hubungan komplemen adalah hubungan antar dua faktor yang saling melengkapi satu sama lain. Pengaruh satu faktor meningkat bersamaan dengan meningkatnya pengaruh faktor lain (Mao et al., 2012). Hubungan ini terjadi apabila dua faktor memiliki pengaruh yang sama besar, ketika satu faktor melengkapi faktor lain untuk meningkatkan pengaruh keduanya (Yen, 2014). Disimpulkan bahwa, hubungan komplemen dapat meningkatkan pengaruh positif kedua faktor, sedangkan hubungan substitusi meminimalkan pengaruh salah satu faktor dengan faktor lain yang lebih berpengaruh lebih besar. Salah satu contoh hubungan dua faktor adalah hubungan antara information richness dengan retailer brand, information richness dengan extended offers, serta retailer brand dengan extended offers. Hubungan ketiganya akan dijelaskan sebagai berikut. 2.12.1 Hubungan antara Information Richness dan Retailer Brand Retailer brand merupakan faktor penting dalam mempengaruhi kepercayaan dan niat beli konsumen (Burt & Davies, 2010; Yen, 2014). Information richness dapat membantu konsumen memperoleh deskripsi produk sebelum melakukan pembelian (Hong & Cho, 2011; O’Cass & Carlson, 2012). Pada tahap awal pembelian, konsumen menilai merek peritel terlebih dahulu, kemudian melihat informasi produk untuk mengevaluasi kualitas produk. Hal ini disebut sebagai pengaruh konfirmasi (confirmation effect) yang umumnya terjadi pada experiential purchasing seperti pembelian makanan dan pakaian (Wan et al., 2012). Hubungan antara information richness dan retailer brand dapat digolongkan sebagai hubungan komplemen. Hal ini dikarenakan pengaruh kedua faktor tersebut sama besarnya, dan jika dihubungkan, maka keduanya akan saling melengkapi satu sama lain sehingga dapat mempengaruhi peningkatan niat beli konsumen. Makin lengkap informasi produk, maka dapat melengkapi pengaruh merek peritel dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 2.12.2 Hubungan antara Information Richness dan Extended Offers Dalam hubungan ini, information richness berperan sebagai layanan inti berupa informasi produk yang disampaikan peritel kepada konsumen, sedangkan extended offers merupakan penawaran ekstra yang diberikan peritel kepada konsumen di luar layanan inti (Mascarenhas et al., 2006; Yen, 2014). Dengan

20

demikian, peritel dapat memberikan penawaran ekstra kepada konsumen sebagai faktor pelengkap dari informasi produk. Awalnya, konsumen akan melakukan evaluasi sebelum membeli, salah satunya mencari informasi produk. Confirmation effect juga terjadi dalam hubungan antara information richness dengan extended offers. Konsumen dapat memanfaatkan informasi produk untuk menemukan produk yang diinginkan, sementara penawaran ekstra hadir sebagai pendorong pembelian langsung, karena faktor ini membuat proses pembelian lebih nyaman dan menguntungkan. Pembelian menjadi lebih bermakna bagi konsumen dan menimbulkan kepuasan saat berbelanja karena pengaruh extended offers yang melengkapi information richness (Wan et al., 2012). Informasi produk seperti harga dan deskripsi produk merupakan pengaruh penting dalam mempengaruhi proses pembelian. Penawaran ekstra seperti diskon dan harga spesial juga berpengaruh besar terhadap niat beli konsumen, sehingga extended offers dan information richness dapat saling melengkapi atau berhubungan komplemen dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 2.12.3 Hubungan antara Extended Offers dan Retailer Brand Merek peritel dengan reputasi tinggi dapat mempengaruhi niat beli konsumen (Burt & Davies, 2010) serta memperoleh pendapatan lebih tinggi dibandingkan dengan peritel berreputasi rendah (Pan et al., 2013). Extended offers berperan sebagai layanan pendukung untuk pembelian konsumen. Hal ini sesuai dengan confirmation effect, yaitu extended offers dapat digabungkan dengan merek peritel untuk mendorong peningkatan niat beli konsumen (Yen, 2014). Merek peritel dan extended offers menjadi faktor penting, karena selain merek, konsumen juga memiliki preferensi untuk memperoleh keuntungan moneter secara tidak terduga saat berbelanja (Jang & Mattila, 2005). Keuntungan moneter yang dimaksud dapat berupa diskon, bonus, kupon, cashback, dan lainnya. Penawaran ekstra dapat meningkatkan value dan niat beli konsumen, walaupun merek peritel kurang dikenal (Yen, 2014; Huang et al., 2014). Dengan demikian, beberapa konsumen cenderung memilih extended offers daripada kualitas atau merek peritel. Apabila merek peritel kurang dikenal, peritel perlu memberikan penawaran ekstra untuk memperoleh pelanggan dan untuk mengurangi dampak negatif dari reputasi peritel yang rendah. Meski demikian, banyak peneliti berpendapat bahwa

21

penawaran ekstra seperti diskon dapat merusak keuntungan perusahaan dalam jangka panjang, sebab motivasi konsumen membeli produk adalah untuk mendapatkan penawaran, bukan karena kualitas produk atau merek peritel (Huang et al., 2014). Dengan demikian, extended offers menjadi substitusi faktor retailer brand untuk memperkuat niat beli konsumen menggunakan T-Cash walaupun merek peritel kurang dikenal. 2.13 Structural Equation Modeling Structural equation modeling (SEM) adalah suatu metode penelitian statistik untuk permodelan hubungan antara variabel. SEM dapat memudahkan pengujian dari hubungan antara variabel observasi dan variabel laten (Hair et al., 2010). SEM merupakan metode analisis hubungan simultan antara variabel-variabel laten (Widarjono, 2015). Penelitian ini menggunakan SEM karena dapat digunakan untuk meneneliti pengaruh hubungan antara variabel-variabel observasi dengan variabel laten. Hubungan kausal antara variabel laten dan variabel observasi dapat diukur melalui SEM, sedangkan model regresi hanya dapat menguji hubungan kausal antara variabel observasi saja. Ini juga menjadi alasan dipilihnya model peneletian SEM (Wijanto, 2008). SEM memiliki dua jenis variabel, yaitu variabel laten dan variabel observasi. Variabel laten adalah variabel yang menjadi tujuan atau perhatian utama dalam model penelitian. Pengukuran variabel ini bersifat tidak langsung melalui pengaruhnya pada variabel observasi. Variabel ini dapat berupa perilaku konsumen, kepuasan konsumen, dan niat beli konsumen. SEM memiliki dua jenis variabel laten, yaitu endogen dan eksogen. Variabel endogen merupakan variabel terikat (dependent variable), sedangkan variabel eksogen merupakan variabel bebas (independent variable) (Wijanto, 2008). Variabel observasi merupakan variabel yang dapat diukur, yang disebut sebagai indikator. Variabel ini berfungsi sebagai ukuran dari variabel laten. Pada penelitian dengan metode survei menggunakan kuesioner, tiap butir pertanyaan mewakili sebuah variabel observasi. Apabila sebuah kuesioner memiliki 25 pertanyaan, maka terdapat 25 variabel observasi, sehingga satu variabel laten dibentuk dari beberapa variabel observasi berupa indikator pertanyaan (Widarjono,

22

2015). Gambar 2.4 menunjukkan hubungan antara variabel laten dan variabel observasi, yang diolah dari Widarjono (2015).

Gambar 2. 4 Variabel laten dan variabel observasi SEM Sumber: (Widarjono, 2015) diolah Variabel laten disimbolkan dengan bentuk elips, sedangkan variabel observasi disimbolkan dengan bentuk persegi (Wijanto, 2008). Y1 merupakan variabel laten endogen yang bersifat terikat atau dependent, sementara Y2 dan Y3 merupakan variabel laten eksogen yang bebas atau independent, sehingga variabel endogen (Y1) dipengaruhi oleh variabel eksogen (Y2 dan Y3). Selain variabel laten, terdapat variabel observasi yang ditunjukkan pada X1, X2, hingga X9. Variabel observasi berfungsi untuk mengukur variabel laten (Widarjono, 2015). indikator pertanyaan X1, X2, X3 merupakan variabel observasi untuk mengukur variabel laten endogen Y1, begitu pula dengan X4, X5, X6 mengukur variabel laten eksogen Y2, serta X7, X8, X9 mengukur variabel laten eksogen Y3. SEM memiliki dua macam model, yaitu model struktural dan model pengukuran. Model struktural berfungsi untuk menggambarkan hubungan antara variabel-variabel laten. Model pengukuran menunjukkan hubungan antara variabel laten dengan variabel-variabel observasi. SEM memiliki dua pendekatan, yaitu exploratory factor analysis (EFA) dan confirmatory factor analysis (CFA). EFA digunakan untuk membangun model penelitian baru untuk menentukan faktor-faktor penelitian berdasarkan indikator yang diciptakan. Model penelitian, jumlah variabel laten, serta hubungan antara variabel laten dan variabel observasi tidak ditentukan terlebih dahulu dalam pendekatan EFA, sedangkan CFA memiliki karakteristik bahwa model dan

23

hipotesis penelitian telah dibentuk terlebih dahulu, jumlah variabel laten dan pengaruh terhadap variabel observasi ditentukan terlebih dahulu. Umumnya CFA bertujuan untuk melakukan studi konfirmasi terhadap penelitian terdahulu (Widarjono, 2015). Penelitian ini menggunakan CFA karena model, hipotesis, dan variabel-variabel telah ditentukan berdasarkan studi literatur terdahulu. Metode SEM memiliki lima tahap prosedur untuk mengolah model penelitian dengan data yang diperoleh. Tahap pertama adalah spesifikasi model penelitian dengan menentukan variabel-variabel serta hubungan antar variabel. Tahap kedua adalah identifikasi nilai persamaan model untuk memprediksi adanya nilai unik pada persamaan simultan model penelitian. Tahap ketiga adalah proses estimasi yang bertujuan untuk memastikan kovarians model dengan kovarians sampel data memiliki nilai residual yang kecil bahkan sama dengan nol. Tahap keempat adalah evaluasi kecocokan model pengukuran menggunakan uji validitas dan reliabilitas serta pengujian kecocokan model menggunakan goodness of fit (GOF). Tahap kelima sekaligus tahap akhir dari metode SEM adalah respesifikasi. Tahap akhir ini dilakukan apabila tidak memenuhi syarat uji kecocokan model, yaitu model penelitian tidak sesuai dengan data yang diperoleh. Tujuannya adalah untuk melakukan modifikasi ulang model penelitian yang telah dispesifikasi, sehingga model penelitian yang baru memiliki kecocokan dengan data penelitian (Wijanto, 2008). 2.14 Penelitian Terdahulu Penelitian ini menggunakan satu jurnal acuan dan tiga jurnal pendukung untuk menentukan objek penelitian, metodologi penelitian, dan hasil penelitian yang diharapkan. Tabel literatur ditunjukkan pada Tabel 2.2 untuk membantu kajian literatur penelitian. Penelitian terdahulu membahas minat konsumen menggunakan pembayaran elektronik seperti e-payment dan m-payment (Phonthanukitithaworn et al., 2016; Teo et al., 2015; Liébana-Cabanillas et al., 2014; Teoh et al., 2013). Tujuannya untuk meneliti alasan konsumen menggunakan layanan tersebut. Penelitian dilakukan di satu wilayah tertentu seperti di Malaysia (Teo et al., 2015; Teoh et al., 2013), Thailand (Phonthanukitithaworn et al., 2016), China (Lu et al., 2011; Yang et al., 2012). Penelitian serupa yang dilakukan di Surabaya masih tergolong sedikit.

24

Tabel 2. 2 Tabel literatur No

Penelitian

Objek Penelitian

Metode Penelitian

Hasil Penelitian

1

(Yen,

Pengaruh hubungan information

Kuesioner disebar secara online

Information richness, retailer brand, extended offers berpengaruh

2014)

richness, retailer brand,

dengan responden konsumen e-

positif pada niat beli konsumen e-commerce. Hubungan

extended offers pada niat beli

commerce yang pernah melakukan

komplemen information richness dengan retailer brand; hubungan

konsumen e-commerce

pembelian. Analisis data

komplemen extended offers dengan information richness; serta

menggunakan hierarchical

hubungan substitusi extended offers dengan retailer brand

moderator regression analysis

berpengaruh positif pada niat beli konsumen e-commerce

2

(Kim &

Pengaruh reputasi dan kualitas

Kuesioner disebar secara online

Reputasi toko dan kualitas website berpengaruh positif pada

Lennon,

website pada kognitif (emosi dan

dengan responden mahasiswa yang

emosi, dan berpengaruh negative pada perceived risiko konsumen.

2013)

perceived risk) dan respon

pernah melakukan pembelian online

Kognitif konsumen berpengaruh signifikan pada niat beli online

konsumen niat beli online

melalui website menggunakan

melalui website

melalui website, model

structural equation model (SEM)

Stimulus-Organism-Response 3

(Wang &

Pengaruh endorsement dan

Survei eksperimen faktorial dengan

Relevansi informasi produk dengan karakteristik produk tertentu

Lin, 2011)

relevansi informasi produk pada

responden pernah membeli

berpengaruh signifikan pada niat beli konsumen

niat beli konsumen 4

Phonthanu

Faktor yang mempengaruhi

Kuesioner disebar di toko ponsel,

Faktor compatibility, nilai subjektif, kepercayaan, perceived risk

kitithaworn

adopsi layanan mobile payment

responden adalah pengguna ponsel

mempengaruhi langsung adopsi layanan m-payment. Faktor

et al., 2016

(m-payment)

yang tahu m-payment namun belum

manfaat, kemudahaan menggunakan, dan biaya tidak

menggunakannya. Analisis data SEM

mempengaruhi langsung adpsi m-payment

25

Penelitian terdahulu membahas pengaruh reputasi dan kualitas website (Kim & Lennon, 2013), informasi produk, merek peritel, dan penawaran ekstra pada electronic commerce (e-commerce) (Yen, 2014) mempengaruhi niat beli konsumen. Meski demikian, masih sedikit penelitian yang membahas pengaruh faktor tersebut terhadap niat beli konsumen menggunakan e-money sebagai objek penelitian. Penelitian ini secara khusus meneliti pengaruh faktor-faktor tersebut yang mempengaruhi niat beli konsumen menggunakan e-money T-Cash. Berdasarkan kelemahan penelitian terdahulu, maka penelitian ini mengisi celah tersebut untuk meneliti faktor-faktor eksternal (information richness, retailer brand, dan extended offers) yang mempengaruhi niat beli konsumen menggunakan pembayaran elektronik. Secara spesifik objek penelitian adalah T-Cash sebagai media uang elektronik dalam bertransaksi. Faktor-faktor eksternal tersebut diadopsi dari penelitian terdahulu tentang pengaruh ketiganya pada niat beli konsumen Ecommerce (Yen, 2014; Kim et al., 2013; Kim & Lennon, 2013).

26

BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini bersifat konklusif karena hasil peneilitian dirancang untuk membantu pembuat keputusan dalam menentukan, mengevaluasi, dan memilih tindakan yang diambil pada situasi tertentu (Malhotra, 2005). Peneilitian konklusif ditandai dengan pengujian hipotesis, proses penelitian bersifat formal dan terstruktur, ukuran sampel besar yang representatif, menggunakan analisis data kuantitatif, hasilnya berupa kesimpulan sebagai masukan bagi manajemen. Peneilitian ini menggunakan jenis riet deduktif yaitu proses mengembangkan teoriteori yang sudah ada dengan menguji penerapannya pada praktik yang terjadi di masyarakat melalui pengumpulan dan analisis data (Saunders et al., 2007). Alur penelitian ditunjukkan pada Gambar 3.1 yang dimulai dari penentuan objek dan subjek penelitian, kemudian penentuan variabel penelitian, serta model dan hipotesis penelitian. Selanjutnya malakukan perancangan kuesioner dan diikuti pengumpulan data dengan menyebar kuesioner. Data yang terkumpul dari penyebaran kuesioner tersebut merupakan data primer yang kemudian diolah melalui dua tahap. Tahap pertama menguji model dan hipotesis SEM. Dimulai dari tahap uji validitas dan reliabilitas. Apabila uji ini tidak diterima, maka dilakukan metode eliminasi dengan mengurangi minimal dua indikator dan dilakukan kembali proses uji validitas dan reliabilitas hingga diperoleh model SEM yang paling sesuai dengan data. Setelah diperoleh model simulasi SEM, pengolahan data dilanjutkan dengan melakukan uji model fit. Apabila uji ini tidak diterima, maka kembali ke metode eliminasi, namun jika uji ini diterima, maka dapat dilakukan intepretasi model penelitian SEM. Tahap kedua menguji model dan hipotesis interaksi. Dimulai dari tahap uji normalitas, uji linearitas, uji multikolinearitas, dan uji outlier. Apabila uji ini tidak diterima, maka kembali ke proses pengumpulan data, namun jika diterima, maka lanjut ke hierarchical moderator regression analysis. Apabila analisis ini tidak diterima, maka kembali ke proses pengujian sebelumnya, namun jika diterima, maka lanjut ke simple slope analysis menggunakan hasil analisis regresi. Simple slope analysis digunakan untuk intepretasi model penelitian interaksi.

27

Gambar 3. 1 Flowchart penelitian

28

3.1 Objek dan Subjek Penelitian Objek penelitian ditujukan kepada Telkomsel selaku penerbit T-Cash. T-Cash terdiri dari dua jenis layanan, yaitu T-Cash non NFC dan T-Cash NFC, namun penelitian ini ditujukan untuk meneliti niat beli konsumen menggunakan T-Cash NFC yang disebut dengan T-Cash Tap. T-Cash Tap merupakan layanan T-Cash berupa stiker NFC pada smartphone, yang ditempelkan ke mesin NFC merchant. T-Cash Tap dipilih sebagai objek penelitian karena sesuai dengan penelitian Teoh (2013), Liébana-Cabanillas (2014), dan Phonthanukitithaworn (2016). Penelitian mengadopsi tujuan penelitian-penelitian tersebut, yaitu meneliti minat konsumen mengadopsi dan menggunakan alat pembayaran elektronik seperti ATM, kartu kredit, kartu debit, internet banking, mobile banking, dan mobile payment (mpayment) (Liébana-Cabanillas et al., 2014; Phonthanukitithaworn et al., 2016; Teoh et al., 2013). Subjek penelitian adalah pelanggan Telkomsel yang telah menggunakan layanan T-Cash Tap. Subjek penelitian ini dipilih karena sesuai dengan penelitian tentang niat beli atau purchase intention (Yen, 2014; Hong & Cho, 2011; Teo et al., 2015). Alasannya adalah responden harus memiliki gambaran dan memori yang jelas dari pengalaman pembelian yang mewakili alasan dan motivasi konsumen dalam melakukan pembelian di peritel atau merchant (Yen, 2014; Hong & Cho, 2011) menggunakan T-Cash. Pelanggan yang berpengalaman akan lebih dapat dipercaya dibandingkan dengan sedikit pengalaman atau tidak sama sekali, sehingga pengalaman menyebabkan peningkatan niat beli (Yen, 2014). 3.2 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan variabel laten (latent variable) dan variabel observasi (measured variable). Variabel laten adalah variabel yang mendapat pengaruh tidak langsung dari variabel observasi. Penelitian ini menggunakan dua macam variabel laten, yaitu variabel laten endogen dan variabel laten eksogen. Variabel laten endogen adalah niat beli konsumen menggunakan T-Cash, sedangkan variabel laten eksogen adalah information richness, retailer brand, dan extended offers. Penelitian ini juga menguji pengaruh hubungan antara variabel eksogen terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash, yaitu pengaruh

29

hubungan antara information richness dengan retailer brand, pengaruh hubungan antara information richness dengan extended offers, dan pengaruh hubungan antara extended offers dengan retailer brand. Tabel 3. 1 Variabel observasi penelitian Variabel

Dimensi

Sumber

Information Richness (IR)

IR1. T-Cash memungkinkan konsumen untuk memperoleh banyak informasi dan manfaat

(Yen, 2014)

IR2. T-Cash menyediakan berbagai macam bentuk informasi dan pelayanan IR3. T-Cash menyediakan informasi dan pelayanan produk yang relevan

(Wang & Lin, 2011)

IR4. T-Cash menyediakan informasi dan pelayanan produk yang konsisten Retailer Brand (RB)

RB1. T-Cash adalah produk dari perusahaan besar yang semua orang kenali RB2. T-Cash memiliki reputasi yang bagus

(Kim & Lennon, 2013)

RB3. T-Cash merupakan produk yang terkenal Extended Offers (EO)

RB4. Konsumen pernah mengalami menggunakan T-Cash

(Yen, 2014)

EO1. Diskon dan promosi yang ada di T-Cash membuat konsumen nyaman dan percaya diri

(Yen, 2014)

EO2. T-Cash mendukung promosi tambahan di sekitar konsumen sejak pertama kali ada EO3. Proses pembayaran dan pengisian T-Cash tersedia dan cukup nyaman

Niat Beli Konsumen (NBK)TCash

EO4. T-Cash bekerja sama dalam hal promosi dengan merchant atau peritel

(Huang et al., 2014

NBK1. Jika konsumen bisa, konsumen ingin membeli produk dengan menggunakan T-Cash

(Yen, 2014)

NBK2. Dimungkinkan konsumen akan membeli produk dengan T-Cash di waktu mendatang NBK3. Konsumen berminat membeli produk dengan TCash di waktu mendatang NBK4. Konsumen akan membeli produk yang konsumen lihat ada layanan T-Cash di waktu mendatang

(Kim & Lennon, 2013)

Variabel observasi merupakan variabel yang dapat diukur, disebut juga sebagai indikator. Variabel ini berfungsi untuk mengukur variabel laten. Penelitian ini menggunakan 16 variabel observasi berupa butir-butir pernyataan dalam kuesioner. Setiap variabel laten, baik endogen maupun eksogen diukur oleh empat variabel observasi, sehingga total variabel observasi yang digunakan dalam

30

penelitian ini adalah 16 pernyataan karena terdapat empat pernyataan di masingmasing empat variabel yang diamati. Variabel observasi telah ditentukan dengan mengadopsi pernyataan dari penelitian terdahulu, dan telah direvisi untuk disesuaikan dengan objek penelitian. Variabel observasi pada penelitian ini diukur melalui butir-butir pernyataan kuesioner yang ditunjukkan pada Tabel 3.1 beserta sumber tiap butir pernyataan. Berikut adalah definisi operasional variabel. 1) Niat Beli Konsumen menggunakan T-Cash Niat beli konsumen sebagai variabel laten endogen dimaksud untuk mengetahui seberapa besar minat konsumen membeli produk di peritel atau merchant menggunakan T-Cash. Variabel ini dipengaruhi oleh information richness, retailer brand, dan extended offers, serta hubungan ketiganya sebagai variabel laten eksogen. Variabel ini diukur melalui empat variabel observasi berupa pernyataan dalam kuesioner. Responden diminta untuk menjawab empat instrumen pernyataan untuk

mengukur niat beli

konsumen

menggunakan T-Cash. Tiga pernyataan diadopsi dari penelitian Yen (2014), dan satu pernyataan diadopsi dari penelitian Kim dan Lennon (2013). 2) Information Richness Variabel information richness merupakan variabel laten eksogen yang mewakili seberapa lengkap informasi produk peritel. Makin lengkap informasi produk, maka dapat meningkatkan niat beli konsumen. Variabel ini diukur melalui empat variabel observasi berupa pernyataan dalam kuesioner. Responden diminta untuk menjawab empat instrumen pernyataan untuk mengukur seberapa besar pengaruh kelengkapan informasi produk pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Dua pernyataan diadopsi dari penelitian Yen (2014), dan dua pernyataan lainnya diadopsi dari penelitian Wang dan Lin (2011). 3) Retailer Brand Variabel retailer brand merupakan variabel laten eksogen untuk mengetahui seberapa besar pengaruh merek peritel atau merchant pada niat beli konsumen. Makin terkenal dan baik reputasi peritel, makin tinggi pula niat beli konsumen. Variabel ini diukur melalui empat variabel observasi berupa pernyataan dalam kuesioner. Responden diminta untuk menjawab empat

31

instrumen pernyataan untuk mengukur besarnya pengaruh merek peritel terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Tiga pernyataan diadopsi dari Kim dan Lennon (2013), dan satu pernyataan diadopsi dari Yen (2014). 4) Extended Offers Variabel extended offers merupakan variabel laten eksogen untuk mengetahui pengaruh penawaran ekstra pada niat beli konsumen. Makin baik penawaran yang ditawarkan oleh peritel, makin besar niat beli konsumen. Variabel ini diukur melalui empat variabel observasi berupa pernyataan dalam kuesioner. Responden diminta untuk menjawab empat instrumen pernyataan untuk mengukur seberapa besar pengaruh penawaran ekstra terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Tiga pernyataan tersebut diadopsi dari penelitian Yen (2014), dan satu pernyataan diadopsi dari penelitian Huang et al. (2014). 3.3 Model dan Hipotesis Penelitian Penelitian ini menguji enam hipotesis dengan model penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 3.2a dan Gambar 3.2b diolah dari penelitian Yen (2014). Pengujian model dan hipotesis pada Gambar 3.2a menggunakan metode structural equation modeling (SEM), sedangkan pengujian model dan hipotesis pada Gambar 3.2b menggunakan hierarchical moderator regression analysis dan simple slope analysis yang dijelaskan pada bagian 3.6 teknik pengolahan data.

Gambar 3. 2a Model penelitian SEM

32

Gambar 3. 2b Model penelitian interaksi Sumber: (Yen, 2014) diolah Berdasarkan Gambar 3.2a dan Gambar 3.2b, variabel dan hipotesis penelitian ditentukan berdasarkan studi literatur dan disesuaikan dengan objek penelitian, karena penelitian ini mengunakan confirmatory factor analysis atau CFA. 1) Hipotesis 1 Information richness adalah informasi produk yang dapat disampaikan peritel atau merchant melalui berbagai media komunikasi kepada konsumen (Yen, 2014). Makin lengkap informasi produk, makin berpengaruh positif pada kepuasan konsumen terhadap informasi produk, serta meningkatkan niat beli konsumen (Oh et al., 2009). Dengan demikian, information richness merupakan salah satu faktor yang mendorong niat beli konsumen. Hipotesis yang dapat diuji adalah: H1. Information richness berpengaruh positif pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 2) Hipotesis 2 Retailer brand atau merek peritel adalah faktor penting dalam mempengaruhi niat beli konsumen (Burt & Davies, 2010). Merek peritel yang terkenal dapat diukur berdasarkan citra atau reputasi toko, sehingga memudahkan konsumen mengingat dan mengenal merek peritel (Pan et al., 2013; Kim & Lennon, 2013). Makin mudah konsumen mengingat sebuah

33

merek, makin tinggi pula niat untuk melakukan pembelian (Yasin et al., 2007). Hipotesis yang dapat diuji adalah: H2. Retailer brand berpengaruh positif pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 3) Hipotesis 3 Extended offers diartikan sebagai pelayanan yang diberikan oleh peritel di luar pelayanan inti, yang biasa disebut dengan layanan tambahan yang diberikan kepada konsumen (Yen, 2014). Penawaran berupa promosi harga, diskon, dan kupon memiliki pengaruh signifikan pada niat beli konsumen (Huang et al., 2014). Makin baik penawaran yang ditawarkan oleh peritel, makin besar niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hipotesis yang dapat diuji adalah: H3. Extended offers berpengaruh positif pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 4) Hipotesis 4 Hubungan antara information richness dan retailer barand dapat digolongkan sebagai hubungan komplemen. Hal ini dikarenakan pengaruh kedua faktor tersebut sama besarnya, dan jika dihubungkan, maka keduanya akan saling melengkapi satu sama lain sehingga dapat mempengaruhi peningkatan niat beli konsumen. Makin lengkap informasi produk, maka dapat melengkapi pengaruh merek peritel dalam meningkatkan niat beli konsumen. Hipotesis yang dapat diuji adalah: H4. Information richness melengkapi retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, peritel dengan information richness yang tinggi akan meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan T-Cash jika merek peritel terkenal. 5) Hipotesis 5 Information richness berperan sebagai layanan inti berupa informasi produk yang disampaikan peritel kepada konsumen (Yen, 2014), sedangkan extended offers merupakan penawaran ekstra yang diberikan peritel kepada konsumen di luar layanan inti (Mascarenhas et al., 2006). Penawaran ekstra seperti diskon dan harga spesial juga berpengaruh besar terhadap niat beli 34

konsumen, sehingga extended offers dan information richness dapat saling melengkapi atau berhubungan komplemen dalam meningkatkan niat beli konsumen. Hipotesis yang dapat diuji adalah: H5. Extended offers melengkapi information richness dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, peritel dengan extended offers yang tinggi akan meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan TCash jika information richness tinggi. 6) Hipotesis 6 Extended offers berperan sebagai layanan pendukung untuk pembelian konsumen yang dapat digabungkan dengan merek peritel untuk mendorong peningkatan niat beli konsumen (Yen, 2014). Extended offers menjadi substitusi faktor retailer brand untuk memperkuat niat beli konsumen, walaupun merek peritel kurang dikenal. Hipotesis yang dapat diuji adalah: H6. Extended offers menjadi subtitusi retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, peritel dengan extended offers yang tinggi akan meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan TCash jika merek peritel kurang dikenal. 3.4 Rancangan Kuesioner Kuesioner penelitian terdiri dari tiga bagian. Bagian pertama berupa screening untuk menentukan responden yang lolos kriteria sampel yang telah ditentukan. Bagian kedua berupa pilihan ganda untuk mengukur karakteristik demografi responden yang terdiri dari jenis kelamin, usia, pendidikan, dan pekerjaan. Bagian ketiga berupa persetujuan dari instrumen pernyataan menggunakan skala likert 5 (lima) poin. Rancangan kuesioner ditunjukkan pada Lampiran 1, yang mengacu pada penelitian Yen (2014) dan telah direvisi untuk disesuaikan dengan objek penelitian. 3.5 Teknik Pengumpulan Data Penelitian dilaksanakan mulai tanggal 11 November – 10 Desember 2016 dimulai pada saat pengumpulan data hingga selesai melakukan analisis data. Penelitian dilakukan di Surabaya, karena sesuai dengan teknik sampling penelitian yaitu convenience sampling. Teknik sampling ini digunakan karena memudahkan peneliti dalam proses pengumpulan data, mengingat adanya keterbatasan yang 35

dihadapi peneliti yaitu waktu penelitian yang terbatas. Penelitian dilakukan di Surabaya karena peneliti berdomisili di Surabaya. Penelitian ini menggunakan jenis data primer bersifat kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah metodologi penelitian yang terstruktur dan bersifat representatif atau mewakili populasi berdasarkan pada jumlah sampel yang relatif besar (Malhotra, 2005). Data primer bersumber dari hasil survei berupa penyebaran kuesioner dengan sampel sesuai kriteria responden pada subjek penelitian. Pengumpulan data dilakukan melalui survei dengan menyebar kuesioner kepada responden secara offline dan online di Surabaya. Hal ini sesuai dengan teknik smapling penelitian yaitu convenience sampling. Kuesioner disebarkan kepada responden menggunakan teknik non-probabilitas convenience sampling, yaitu teknik pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan peneliti (Malhotra, 2005). Tingkat subjektifitas teknik ini tinggi karena responden dipilih berdasarkan pertimbangan kemudahan dan kenyamanan peneliti. Pengumpulan data paling sedikit memperoleh 150 responden, karena model penelitian diukur melalui tiga indikator atau lebih pada masing-masing variabel laten, maka diperlukan jumlah sampel anatar 100 hingga 300 responden (Hair et al., 2010). Jumlah responden ini juga digunakan dalam penelitian McCloskey (2006) yang mengumpulkan data dari 150 responden untuk meneliti penerimaan dan adopsi e-commerce terutama bagi konsumen di atas usia 50 tahun yang menganggap e-commerce sebagai teknologi baru. Penelitian Kismihók & Vas (2011) juga mengumpulkan data dari 150 responden untuk meneliti penerimaan mobile learning atau belajar melalui telepon seluler. Dengan demikian, jumlah responden yang dituju dapat menunjukkan keselarasan tujuan dengan penelitian terdahulu, yaitu niat beli konsumen menggunakan T-Cash sebagai pembayaran elektronik baru. Kuesioner disusun berupa pernyataan-pernyataan yang bersifat tertutup. Responden diminta untuk menjawab pernyataan berdasarkan keadaan yang sebenarnya sesuai dengan jawaban yang telah disediakan berupa skala likert. Skala likert dipilih untuk memperoleh tingkat persetujuan responden dari pernyataan yang disediakan dengan memilih salah satu dari pilihan yang tersedia. Kuesioner

36

menggunakan 5 (lima) poin skala likert, yaitu poin 1 (satu) adalah sangat tidak seuju, hingga poin 5 (lima) adalah sangat setuju. Pengukuran variabel menggunakan lima poin skala likert sesuai dengan penelitian Lin (2014) tentang behavior intention atau niat berperilaku responden pada penerimaan metode electronic learning (e-learning) atau pembelajaran elektronik. Penelitian Liu (2013) juga menggunakan lima poin skala likert dalam meneliti niat beli responden pada pembelian online secara berkelompok, serta digunakan pada penelitian Jiang (2013) tentang niat berperilaku responden untuk mengadopsi belanja online berdasarkan kenyamanan belanja online. Dengan demikian, pengukuran variabel yang dipilih menunjukkan keselarasan tujuan penelitian terdahulu, yaitu niat beli konsumen menggunakan T-Cash sebagai pembayaran elektronik baru. Skala likert lima poin dipilih sebagai skala pengukuran variabel karena dilatar belakangi tiga alasan. Alasan pertama adalah mengacu pada penelitian terdahulu yang dilakukan Lin (2014), Liu (2013), dan Jiang (2013). Alasan kedua adalah memudahkan responden saat mengisi kuesioner, sebab skala likert yang lebih banyak dari lima poin (tujuan poin, sembilan poin, sebelas poin) akan menyulitkan responden untuk membedakan tiap skala poin (Hair et al., 2010). Alasan ketiga adalah skala likert lima poin dapat mengatasi masalah antara menyediakan pilihan jawaban yang cukup (tidak terlalu sedikit dan tidak terlalu banyak skala poin) dengan memberi kemudahan responden dalam menafsirkan perbedaan setiap poin (sedikit responden yang mampu membedakan antara poin ke delapan dan poin ke sembilan pada skala likert sebelas poin) (Dawes, 2008). Alasan ketiga menunjukkan bahwa kategori setiap poin skala likert harus bermakna bagi responden dan tidak ambigu (Dillman et al., 2009). 3.6 Teknik Pengolahan Data Pengolahan data penelitian ini menggunakan metode SEM. SEM merupakan metode penelitian statistik untuk permodelan hubungan antara variabel. SEM dapat memudahkan pengujian dari hubungan antara variabel observasi dan variabel laten (Hair et al., 2010). SEM dipilih karena tiga alasana. Alasan pertama adalah SEM dapat menyelesaikan model dan hipotesis yang rumit, karena metode analisis jalur (path analysis) pada regresi tidak mampu menyelesaikan. Dengan demikian, SEM

37

dapat memudahkan pengujian hubungan antara variabel-variabel laten, serta hubungan antara variabel observasi dengan variabel laten (Hair et al., 2010). Hal ini sesuai dengan tujuan penelitian, yaitu menguji pengaruh faktor information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash, dengan information richness, retailer brand, dan extended offers berperan sebagai variabel laten eksogen dan niat beli konsumen menggunakan T-Cash berperan sebagai variabel laten endogen. Alasan kedua adalah SEM tidak mengabaikan error yang muncul pada setiap variabel observasi, melainkan kesalahan tersebut tetap dianalisis. Dengan demikian, SEM lebih akurat dalam melakukan analisis data kuesioner yang melibatkan penilaian pendapat. Hal ini sesuai dengan karakteristik kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu untuk memperoleh pendapat atas tingkat persetujuan dari instrumen variabel yang dirancang. Error yang muncul dapat menimbulkan ketidak sesuaian model penelitian dengan data yang diperoleh. Apabila hal ini terjadi, SEM dapat memudahkan proses modifikasi model penelitian tersebut. Hal ini dapat dilakukan apabila model penelitian awal tidak sesuai dengan data yang diperoleh. Tujuannya untuk memperbaiki model yang telah disusun agar menjadi lebih layak secara statistik. Ini merupakan alasan ketiga dipilihnya SEM sebagai metode penelitian yaitu menyediakan tahap respesifikasi untuk memodifikasi model penelitian (Wijanto, 2008). Pengolahan data SEM pada penilitian ini meliputi pengujian model dan hipotesis, pengujian reliabilitas dan validitas, serta pengujian model fit. Data diolah menggunakan software AMOS. AMOS dipilih sebagai software pengolahan data karena tiga alasan. Alasan pertama AMOS dipilih karena sesuai dengan penelitian Yen (2014), Lin (2014), dan Phonthanukitithaworn (2016) dalam mengolah data dengan metode SEM. Alasan kedua AMOS dipilih karena dapat menganalisis variabel laten yang diukur oleh satu atau lebih indikator dengan SEM. Pengukuran variabel ini umumnya tidak sempurna dan memuat kesalahan pengukuran atau error, sehingga dalam SEM diperlukan software yang dapat menemukan kesalahan tersebut. Hal ini yang menjadi alasan ketiga dipilihnya AMOS karena mampu menemukan kesalahan atau error dengan baik, seperti outlier. Dengan kemampuan mendeteksi error, maka AMOS dapat menyempurnakan analisis SEM mulai tahap

38

pengujian hingga tahap respesifikasi yang bertujuan untuk memperbaiki model penelitian yang tidak sesuai dengan data. 3.6.1 Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk mengukur apakah data telah memenuhi persebaran distribusi normal. Pengujian ini perlu dilakukan agar data dapat diolah lebih lanjut dan hasil penelitian tidak bias. Secara statistik, data dapat dikatakan terdistribusi normal apabila nilai critical ratio (c.r) skewness kurang dari 2.54. 3.6.2 Uji Linearitas Uji linearitas digunakan untuk mengasumsikan adanya hubungan linear antar variabel. Hubungan ini menunjukkan apabila suatu variabel berubah, maka variabel lain ikut berubah secara linear atau sejajar. Linearitas merupakan hubungan garis lurus antara variabel dependen dengan variabel independen, dengan kata lain hubungan antar variabel bersifat linear. Pengujian ini dapat diukur melalui compare mean menggunakan software SPSS dengan memperhatikan linearity pada setiap pengujian variabel dependen dengan variabel independen. Hubungan linear antara variabel dependen dan variabel independen terpenuhi apabila nilai signifikansi (Sig.) kurang dari 0.05. 3.6.3 Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui adanya korelasi antar variabel independen (Yen, 2014). Apabila korelasi antar variabel independen tinggi, hal ini dapat mengakibatkan hubungan variabel independen dengan variabel dependen menjadi terganggu. Uji ini dapat dilakukan dengan mengukur nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Factors (VIF). Apabila nilai Tolerance lebih dari 0.1 dan nilai VIF kurang dari 10.0, maka korelasi antar variabel independen rendah, sehingga tidak mempengaruhi hubungannya dengan variabel dependen. 3.6.4 Uji Outlier Outlier digunakan untuk mengetahui data yang memiliki nilai ekstrim. Pengujian outlier dapat dilakukan dengan mengkonversikan nilai jarak mahalanobis (mahalanobis distance) ke nilai distribusi Chi-square. Pengujian outlier dapat dilakukan dengan mengukur jarak mahalanobis saat p-value kurang dari 0.001. Apabila nilai mahalanobis distance tertinggi pada data lebih rendah dari nilai distribusi Chi-square pada degree of freedom (jumlah variabel yang diuji), 39

maka tidak terdapat data outlier. Outlier mengindikasi terdapat data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat bebeda jauh dengan data lainnya. 3.6.5 Uji Validitas dan Uji Reliabilitas Pengujian validitas dan reliabilitas dilakukan untuk menguji kelayakan atau kesesuaian data dengan model penelitian. Pengujian ini dilakukan pada teknik pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner. Tujuannya untuk memastikan instrumen kuesioner yang diukur sesuai dengan model penelitian. Analisis ini terdiri dari dua pengujian, yaitu uji validitas dan uji reliabilitas yang dijelaskan sebagai berikut. 1) Uji Validitas Uji validitas dilakukan untuk mengukur kesesuaian model penelitian berdasarkan variabel yang diukur. Pengujian ini menggunakan confirmatory factor analysis (CFA) untuk menguji variabel-variabel penlitian. Karakteristik CFA adalah variabel penelitian telah ditentukan secara teori, umumnya bersumber dari penelitian terdahulu. Analisis ini digunakan untuk menilai kecukupan validitas konstruk yang mencakup validitas konvergen dan validitas diskriminan (Persada et al., 2015). Validitas konvergen dan validitas diskriminan diukur dengan composite reliability (CR), factor loadings (FL), dan average variance extracted (AVE). CR digunakan untuk mengukur keandalan suatu model penelitian. Fungsinya serupa dengan Cronbach’s α, yaitu memberikan nilai estimasi yang lebih tepat menggunakan factor loadings di dalam model yang dibangun. FL digunakan untuk menunjukkan bobot dan nilai korelasi masing-masing variabel kuesioner sebagai indikator yang diamati. Nilai FL yang besar menunjukkan adanya kematraan atau dimensi faktor dalam model penelitian. AVE merupakan jumlah rata-rata varian dalam variabel yang diamati (Lin et al., 2014). Kriteria pengujian adalah CR lebih besar dari 0.70, FL lebih besar dari 0.60, dan AVE minimal 0.50 (Persada et al., 2015; Guo et al., 2003). Apabila semua variabel kuesioner memenuhi kriteria, maka variabel atau faktor penelitian ini memiliki validitas yang memadai.

40

2) Uji Reliabilitas Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui apakah instrumen variabel penelitian dalam kuesioner tetap konsisten bila dilakukan secara berulang pada waktu yang berbeda. Hasilnya dapat menentukan apakah kuesioner penelitian reliabel atau tidak reliabel menggunakan nilai Cronbach’s α. Apabila nilai Cronbach’s α lebih dari 0.70, maka instrumen kuesioner dapat dikatakan reliabel (Lin et al., 2014). 3.6.6 Uji Model Fit Uji model fit digunakan untuk mengukur kelayakan model penelitian atau goodness of fit (GOF) berdasarkan indikator yang digunakan. Tujuannya untuk menunjukkan bahwa model penelitian layak dan dapat menjelaskan kenyataan yang terjadi melalui faktor-faktor yang telah disusun. Analisis ini terdiri dari tiga bagian, yaitu absolute fit measures, incremental fit measures, dan parsimony fit measures. 1) Absolute Fit Measures Bagian pertama adalah absolute fit measure yang terdiri dari Chi-square dan Goodness of Fit Index (GFI). Chi-square bertujuan untuk menguji kesesuaian model penelitian dengan data. Chi-square membutuhkan sampel yang tidak terlalu kecil dan juga tidak terlalu besar. Dalam perhitungan chisquare terdapat p-value untuk menguji model dan hipotesis penelitian. Nilai pvalue harus lebih kecil dari 0.05 (Persada et al., 2015), sebab ini menunjukkan bahwa matrik input tidak berbeda dengan matrik hasil estimasi, sehingga model penelitian yang diajukan sudah fit atau sesuai dengan data. GFI merupakan indeks yang menunjukkan kesesuaian model penelitian yang diajukan dengan data sebenarnya. Model penelitian dapat dikatakan layak apabila nilai GFI harus lebih dari 0.80 (Lin et al., 2015; Ghasemzadeh & Maraashi, 2016). 2) Incremental Fit Measures Bagian kedua adalah incremental fit measures yang terdiri dari Normed Fit Index (NFI), Comparative Fit Index (CFI), Increment Fit Index (IFI), dan Tucker-Lewis Index (TLI). NFI merupakan indeks untuk mengukur perbandingan antara model yang diuji dengan null model. CFI adalah indeks kesesuaiannya rentang 0 sampai 1 dan yang mendekati 1 mengindikasi bahwa model memiliki kesesuaian model yang baik. IFI merupakan indeks kesesuaian

41

inkremental terkait dengan NFI untuk mengatasi masalah parsimoni dan ukuran sampel. TLI adalah indeks yang membandingkan model yang diuji dengan baseline model untuk mengatasi permasalahan yang mungkin timbul akibat kompleksitas model. Model penelitian dapat dikatakan layak apabila nilai NFI, CFI, IFI, dan TLI lebih besar dari 0.80 (Singh et al., 2011; Takamura et al., 2007; Ghasemzadeh & Maraashi, 2016). 3) Parsimony Fit Measures Bagian ketiga adalah parsimony fit measures yang terdiri dari parsimonious normed fit index (PNFI), parsimonious goodness of fit index (PGFI), akaike information criterion (AIC), dan consistent akaike information criterion (CAIC). Keempatnya digunakan untuk membandingkan kecocokan antara dua atau lebih model-model penelitian. PNFI merupakan spesifikasi ulang nilai NFI, sedangkan PGFI merupakan spesifikasi ulang nilai GFI. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model penelitian memiliki kecocokan yang lebih baik dibandingkan dengan model-model lainnya. AIC dan CAIC suatu model yang memiliki nilai positif dan lebih kecil menunjukkan bahwa model tersebut memiliki kecocokan yang lebih baik dibandingkan dengan model-model lainnya. 3.6.7 Uji Model dan Hipotesis Penelitian SEM Setelah memenuhi proses uji reliabilitas, validitas, dan uji model fit, selanjutnya dilakukan pengujian model dan hipotesis penelitian. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah model yang telah dispesifikasi sesuai dengan data yang diperoleh. Tujuan pengujian ini adalah memastikan model penelitian cocok dengan data yang diperoleh. Apabila tidak memenuhi syarat pengujian, maka model penelitian dapat disusun ulang atau membuat model penelitian baru agar sesuai dengan data yang diperoleh. Pengujian ini terdiri dari lima tahap, yaitu spesifikasi model, identifikasi, estimasi, evaluasi model, dan respesifikasi. 1) Spesifikasi Model Spesifikasi model adalah proses awal dalam SEM untuk menentukan model penelitian yang akan diestimasi. Spesifikasi model menunjukkan hubungan antara variabel-variabel yang akan dianalisis. Sesuai dengan dua

42

jenis model penelitian, spesifikasi model juga memiliki dua jenis, yaitu spesifikasi model struktural dan spesifikasi model pengukuran. Dalam menentukan model penelitian yang diinginkan, spesifikasi model pengukuran berperan sebagai penentu variabel-variabel yang akan diamati, baik variabel laten maupun variabel observasi. Variabel-variabel yang telah ditentukan kemudian didefinisikan. Pendefinisan juga dilakukan pada setiap hubungan antara variabel laten dengan variabel observasi. Selanjutnya menentukan spesifikasi model struktural dengan mendefinisikan hubungan kausal antara variabel-variabel laten yang telah ditentukan. Jika diperlukan, tentukan gambar model penelitian yang menunjukkan alur model pengukuran dan model struktural. Variabel-variabel dalam penelitian ini telah ditentukan dan didefinisikan baik variabel laten dan variabel observasi pada bagian 3.2 variabel penelitian. 2) Identifikasi Identifikasi digunakan untuk meneliti persamaan simultan yang mewakili model penelitian. Identifikasi perlu dilakukan sebelum dilakukan tahap estimasi. Tujuannya untuk memprediksi kemungkinan perolehan nilai unik di setiap parameter dalam model penelitian. Identifikasi terdiri dari tiga macam kategori dalam persamaan simultan, yaitu under-identified, just identified, dan over identified. Dari ketiganya, yang dapat dilakukan ke proses estimasi hanya just identified dan over identified, karena keduanya menghasilkan solusi unik pada persamaan model, sehingga cocok untuk dilakukan estimasi. Under identified terjadi apabila parameter estimasi model penelitian tidak menghasilkan nilai unik. Umumnya under identified ditunjukkan dengan nilai degree of freedom kurang dari nol. Dengan demikian, model penelitian ini tidak memerlukan tahap estimasi (Wijanto, 2008). 3) Estimasi Setelah melakukan identifikasi, diketahui bahwa hanya model just identified dan over identified yang cocok untuk dilakukan estimasi. Proses estimasi dilakukan untuk memperoleh nilai parameter dalam model penelitian, sehingga niali kovarian estimasi dari model dapat sedekat mungkin atau sama

43

dengan nilai kovarian populasi dari variabel teramati. Meski demikian, umumnya populasi penelitian diwakilkan melalui sampel populasi, sehingga nilai kovarian populasi diganti dengan nilai kovarian sampel dari variabel teramati (Wijanto, 2008). Proses estimasi dalam permodelan SEM dapat dilakukan melalui Weighted Least Square (WLS), Generalized Least Square (GLS), atau Maximum likelihood (ML). Dari ketiganya yang sering digunakan adalah ML, karena dilatar belakangi oleh tiga karakteristik. Karakteristik pertama adalah ML bersifat asimptotik yaitu berlaku untuk sampel besar. Hal ini sesuai dengan jumlah target sampel pada penelitian ini sebanyak 150 responden yang tergolong ukuran sampel yang besar. Meski demikian, secara asimptotik ML dapat menghasilkan estimasi yang tidak bias jika diaplikasikan pada sampel kecil. Karakteristik kedua adalah ML merupakan estimator yang konsisten, karena tidak bias walaupun diaplikasikan pada sampel besar maupun kecil. Karakteristik ketiga adalah ML merupakan asymptotically efficient, yaitu estimator yang memiliki asymptotic variance paling kecil di antara estimator lainnya. Distribusi yang dihasilkan ML mendekati distribusi normal walaupun ukuran sampel meningkat (Wijanto, 2008). Dengan demikian, penelitian ini menggunakan estimasi ML karena dilatar belakangi oleh ketiga karakteristik tersebut. Estimasi ML dapat dilakukan dengan syarat data yang digunakan memenuhi asumsi normlaitas multivariat. ML digunakan untuk menghasilkan perbandingan antara kovarians sampel dengan kovarians estimasi agar meminimalkan perbedaan nilai antara keduanya. Makin kecil nilai kovarians residual (selisih nilai kovarians sampel dengan kovarians estimasi), menunjukkan bahwa data sesuai atau fit dengan model penelitian. 4) Evaluasi Model Evaluasi model dilakukan untuk menguji kecocokan antara data yang diperoleh dengan model penelitian. Pengujian ini mengukur kecocokan data (data fit) dan kecocokan model (model fit). Pengujian kecocokan data diukur menggunakan uji reliabilitas dan validitas, sedangkan pengujian kecocokan model menggunakan goodness of fit (GOF) yang terdiri dari tiga bagian, yaitu

44

absolute fit measures, incremental fit measures, dan parsimony fit measures (Wijanto, 2008). Pengujian ini dijelaskan pada bagian 3.6.5 untuk pengujian reliabilitas dan validitas, serta bagian 3.6.6 untuk menjelaskan uji model fit atau kecocokan model penelitian. 5) Respesifikasi Setelah dilakukan evaluasi kecocokan dan menghasilkan pengujian yang tidak cocok atau tidak fit antara data dengan model penelitian, maka selanjutnya dilakukan respesifikasi. Respesifikasi dilakukan sesuai dengan strategi permodelan yang digunakan, apakah pengembangan model atau menciptakan model. Langkah ini dilakukan hanya jika model awal tidak cocok dengan data yang diperoleh. Perlu dilakukan modifikasi ulang model penelitian dan pengujian kembali menggunakan data yang sama (Wijanto, 2008). Tujuan respesifikasi untuk mencari model penelitian yang cocok dengan data dan dapat mendefinisikan setiap parameter dengan baik. Respesifikasi dapat dilakukan melalui theory driven dan data driven, namun respisifikasi menggunakan theory driven lebih banyak digunakan (Hair et al., 2010). 3.6.8 Hierarchical Moderator Regression Analysis Hierarchical moderator regression analysis digunakan untuk menguji hipotesis penelitian. Analisis ini dapat melakukan penilaian langsung pada perubahan daya penjelas (explanatory power) di antara tahap-tahap iterasi (Hult et al., 2007). Explanatory power diukur melalui R2 untuk mengetahui seberapa besar varians dapat dijelaskan oleh prediktor dari variabelnya (Yen, 2014). Untuk menguji pengaruh information richness, retailer brand, dan extended offers pada niat beli konsumen (H1, H2, H3), ketiganya dijadikan indeks penjumlahan, sementara pengaruh hubungan information richness dengan retailer brand (H4), pengaruh hubungan information richness dengan extended offers (H5), serta pengaruh hubungan retailer brand dengan extended offers (H6) juga dimasukkan ke persamaan. Persamaan ini bersumber dari penelitian Yen (2014): Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β 4X1X2 + β 5X1X3 + β 6X2X3 + ɛ Y merupakan Niat beli konsumen, X1 adalah information richness, X2 retailer brand, X3 extended offers, α merupakan konstanta, β1-6 koefisien regresi, dan ɛ standard error.

45

Tahap iterasi pada analisis ini menggunakan teknik least square untuk memperoleh nilai Y yang lebih presisi. Terdapat tiga tahap hierarchical moderator regression analysis, yaitu control variable (jenis kelamin dan usia) di tahap pertama, main effects (information richness, retailer brand, dan extended offers) di tahap kedua, dan interactions di tahap ketiga. 3.6.9 Simple Slope Analysis Setelah dilakukan hierarchical moderator regression analysis, selanjutnya dilakukan simple slope analysis untuk meneliti hubungan antar dua faktor. Tujuan dari analisis ini adalah mengetahui hubungan antar faktor berdasarkan tinggi rendahnya pengaruh kedua faktor terhadap niat beli konsumen. Selain itu, hasil analisis ini juga dapat digunakan untuk menyelidiki apakah kedua faktor memiliki hubungan komplemen atau hubungan substitusi yang dapat mempengaruhi peningkatan niat beli konsumen (Yen, 2014). Penentuan tinggi rendahnya suatu faktor ditentukan dengan mengambil satu nilai standar deviasi di atas dan di bawah nilai rata-rata atau mean faktor tersebut (Conway et al., 2015). Faktor dengan tingkat yang tinggi diperoleh dengan mengambil satu nilai standar deviasi di atas mean faktor, sedangkan faktor dengan tingkat yang rendah diperoleh dengan mengambil satu nilai standar deviasi di bawah mean faktor. Sebagai contoh, faktor information richness yang tinggi diambil dari satu nilai standar deviasi (+1SD) di atas mean, sedangkan faktor information richness yang rendah diambil dari satu nilai standar deviasi (-1SD) di bawah mean faktor tersebut. Hal serupa juga dilakukan pada dua faktor lainnya untuk menyelidiki pengaruh antar faktor terhadap niat beli konsumen.

46

BAB IV ANALISIS DAN DISKUSI Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner secara online dan offline di Surabaya. Kueioner yang disebar secara online sebanyak 220, sedangkan secara offline sebanyak 14 kuesioner, sehingga total kuesioner yang tersebar adalah 234. Seluruh kuesioner yang tersebar dan terkumpul, terdapat 214 kuesioner yang lolos screening. Screening dilakukan untuk mengetahui apakah responden sesuai kriteria yang dituju, yaitu telah menggunakan layanan T-Cash. Karakteristik demografi responden ditunjukkan pada Tabel 4.1. Demografi responden terdiri dari jenis kelamin, usia, pendidikan terakhir, dan pekerjaan. Dari data yang terkumpul, jumlah responden perempuan dan laki-laki secara berurutan adalah 64 persen dan 36 persen. Mayoritas responden berusia 18 – 24 tahun, sedangkan respoden dengan usia 25 – 34 tahun dan 45 – 54 tahun masing-masing sebanyak 6 persen dan 1 persen. Kedua data demografi tersebut ditunjukkan pada Gambar 4.1. Tabel 4. 1 Demografi responden Frekuensi

%

138 76

64 36

200 12 2

93 6 1

138 72 4

64 34 2

182 16 4 12

85 7 2 6

Jenis kelamin Perempuan Laki-laki Usia 18-24 tahun 25-34 tahun 45-54 tahun Pendidikan Sekolah Menengah Sarjana Magister Pekerjaan Pelajar / Mahasiswa Pegawai Wirausaha Lainnya

47

JENIS KELAMIN Perempuan

USIA

Laki-laki

18 – 24 tahun

25 – 34 tahun

45 – 54 tahun

6% 1%

36%

64%

93%

Gambar 4. 1 Demografi responden: jenis kelamin dan usia Selain jenis kelamin dan usia, demografi lainnya adalah pendidikan terakhir dan pekerjaan responden. Sebanyak 64 persen responden pendidikan terakhir adalah sekolah menengah, 34 persen telah bergelar sarjana, serta pendidikan terakhir magister sebanyak 2 persen responden. Pekerjaan responden mayoritas adalah pelajar atau mahasiswa, diikuti oleh pegawai dan wirausaha secara berurutan 7 persen dan 6 persen, serta pekerjaan lainnya seperti ibu rumah tangga dan fresh graduate sebanyak 2 persen. Data demografi pendidikan terakhir dan pekerjaan ditunjukkan pada Gambar 4.2.

PENDIDIKAN TERAKHIR Sekolah Menengah

Sarjana

PEKERJAAN Magister

Pelajar / Mahasiswa

Pegawai

Wirausaha

Lainnya 2% 6%

2% 7% 34%

64% 85%

Gambar 4. 2 Demografi responden: pendidikan terakhir dan pekerjaan

48

Berdasarkan data demografi tersebut, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa layanan T-Cash lebih banyak digunakan oleh perempuan dibandingkan laki-laki. Pengguna T-Cash didominasi pada kelompok usia 18 hingga 24 tahun. Sebanyak 64 persen responden merupakan lulusan sekolah menengah, dan 85 persen merupakan mahasiswa atau pelajar. Dengan demikian, karakteristik sampel memiliki kemiripan dengan penelitian terdahulu yang mengindikasikan bahwa lebih banyak perempuan yang menggunakan layanan pembayaran elektronik (Teo et al., 2015) dengan usia awal 20 hingga 25 tahun merupakan kelompok usia yang paling banyak menggunakan layanan pembayaran elektronik (Teo et al., 2015; Yen, 2014; Phonthanukitithaworn et al., 2016, serta menunjukkan karakteristik sampel yang memiliki latar belakang pendidikan yang baik dan berprofesi sebagai pelajar atau mahasiswa (Yen, 2014). Data tersebut dapat menjadi masukan dan rekomendasi bagi Telkomsel, selaku perusahaan penyedia layanan T-Cash. Rekomendasi dapat digunakan sebagai masukan alternatif langkah pemasaran agar tepat sasaran. Berdasarkan data sampel yang diperoleh, jumlah penggunaan T-Cash perempuan lebih banyak daripada laki-laki. Hal ini mengindikasikan bahwa penggunaan pembayaran elektronik cenderung dimanfaatkan lebih banyak oleh perempuan karena faktor kecepatan dan kenyamanan saat transaksi (Teo et al., 2015). Meski demikian, penelitian lain mengindikasi laki-laki memanfaatkan pembayaran elektronik karena manfaat yang diperoleh, kemudahan, dan keamanan bertransaksi (Teoh et al., 2013). Salah satu manfaat penggunaan T-Cash adalah memperoleh berbagai promosi pembelian, yang belum tentu diperoleh apabila bertransaksi menggunakan alat pembayaran lain. Promosi yang ditawarkan oleh Telkomsel melalui T-Cash adalah diskon, harga spesial, beli 1 gratis 1, dan masih banyak lagi. Pelanggan yang menggunakan T-Cash dapat memperoleh berbagai bentuk promosi dari Telkomsel antara lain diskon 20 persen saat membeli menu di McDonald’s, beli satu kotak donat Krispy Kreme gratis satu kotak donat, serta harga spesial saat membeli menu di Chatime dan tiket nonton bioskop di Cinema XXI, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.3. Promosi tersebut hanya dapat dimanfaatkan oleh konsumen yang bertransaksi mengunakan T-Cash.

49

Gambar 4. 3 Promosi T-Cash Penawaran promosi menarik T-Cash merupakan bentuk kerjasama Telkomsel dengan peritel atau merchant. Ini merupakan langkah pemasaran Telkomsel untuk menarik minat pelanggannya menggunakan T-Cash, agar jumlah pengguna T-Cash dapat meningkat. Telkomsel melakukan kerjasama baik dengan merchant terkenal seperti McDonald’s dan Cinema XXI, serta dengan peritel menengah lainnya seperti Kantik Pusat ITS. Pemilihan merchant maupun peritel juga membantu pemasaran T-Cash agar tepat sasaran. Berdasarkan data sampel, mayoritas pengguna T-Cash berusia 18 hingga 24 tahun, yaitu kelompok usia remaja hingga awal dewasa. Kelompok usia ini umumnya berprofesi sebagai pelajar atau mahasiswa dengan pendidikan terakhir adalah sekolah menengah hingga sarjana. Karakteristik sampel dalam penelitian ini serupa dengan penelitian terdahulu yang mengindikasi bahwa pelajar atau mahasiswa pada usia muda lebih terbuka dengan adopsi inovasi baru, salah satunya adalah penggunaan pembayaran elektronik, serta memiliki latar belakang pendidikan yang baik akan lebih terbuka dengan sistem pembelian dan transaksi baru (Yen, 2014; Teo et al., 2015). Hal tersebut didukung dengan pertumbuhan penetrasi internet di Indonesia yang ditunjukkan pada Gambar 4.4. Berdasarkan data dari Top Brand Award ini, sebanyak 60 juta pengguna internet di Indonesia 50

masuk pada rentan usia 15 hingga 29 tahun. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kelompok usia muda lebih familiar dengan teknologi internet dibandingkan dengan kelompok usia lainnya (Apipudin, 2012).

Gambar 4. 4 Penetrasi internet di Indonesia berdasarkan usia (Apipudin, 2012) Perkembangan teknologi perangkat keras, perangkat lunak, dan konektivitas mempengaruhi pengguna internet di Indonesia dalam memanfaatkannya. Hasil riset pengguna internet Indonesia (APJII & PUSKAKOM UI, 2015) menunujukkan bahwa media sosial paling banyak dimanfaatkan oleh pengguna internet Indonesia, diikuti penxarian informasi atau browsing di peringkat kedua, serta instant messaging atau chatting di peringkat ketiga. Akibatnya, pencarian berita dan penggunaan email menjadi kurang digemari. Pergeseran perilaku pengguna internet dipengaruhi oleh dominasi generasi milenial, sebab generasi ini lahir di era perkembangan teknologi internet. Generasi ini memiliki karakteristik rentan usia 18 hingga 25 tahun, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.5 bersumber dari riset APJII. Data tersebut mendukung karakteristik sampel penelitian ini, yaitu pengguna T-Cash didominasi oleh usia 18 hingga 24 tahun. Dengan demikian data ini dapat dijadikan latar belakang untuk memberikan rekomendasi aktivitas pemasaran Telkomsel untuk meningkatkan pengguna T-Cash dan promosi yang tepat sasaran di usia muda.

51

Gambar 4. 5 Pengguna internet di Indonesia berdasarkan usia

Gambar 4. 6 Pengguna internet di Indonesia berdasarkan pendidikan (APJII & PUSKAKOM UI, 2015) Pengguna internet di Indonesia juga memiliki karakteristik pendidikan di tingkat sekolah menengah atau sederajat. Berdasarkan riset pengguna internet Indonesia (APJII & PUSKAKOM UI, 2015) menunujukkan bahwa karakteristik pengguna internet di Indonesia didominasi oleh pengguna yang memiliki latar belakang pendidikan terakhir di tingkat sekolah menengah, khususnya SMA. Gambar 4.6 menunjukkan pendidikan terakhir pengguna internet di Indonesia bersumber dari riset APJII. Data terebut mendukung karakteristik sampel penelitian ini, yaitu mayoritas pengguna T-Cash memiliki latar belakang pendidikan terakhir di tingkat sekolah menengah. Dengan demikian data ini dapat dijadikan latar belakang untuk memberikan rekomendasi aktivitas pemasaran Telkomsel untuk meningkatkan pengguna T-Cash dan promosi yang tepat sasaran bagi kelompok masyakat dengan latar pendidikan minimal sekolah menengah atau sederajat. Promosi T-Cash direkomendasi agar target pemasaran fokus kepada pelanggan usia muda antara 18 hingga 24 tahun, dan berlatar pendidikan minimal sekolah menengah. Langkah yang dapat dilakukan adalah memberikan promosi menarik melalui media sosial, seperti Facebook, Twitter, Instagram, Youtube, dan lainnya. Dengan memanfaatkan media sosial, maka Telkomsel dapat lebih fokus menargetkan pelanggan T-Cash sekaligus dapat mengurangi biaya promosi.

52

Selain promosi melalui media sosial, Telkomsel juga dapat melakukan kerjasama dengan berbagai peritel di kantin sekolah maupun universitas, agar pemasaran tepat sasaran ditujukan untuk pelajar dan mahasiswa. Kerjasama di berbagai merchant juga dapat dilakukan untuk meningkatkan pengguna T-Cash. Merchant dengan target konsumen usia muda atau pelajar dan mahasiswa, dapat dijadikan pilihan alternatif partner kerjasama Telkomsel. Pemilihan peritel atau merchant yang memberikan value lebih kepada konsumen cenderung lebih diminati, sebab value saat berbelanja mempengaruhi perilaku konsumen. Penelitian terdahulu menyatakan bahwa value hanya sebagai pertukaran antara kualitas produk dan harga, namun sejumlah penelitian baru menyatakan bahwa value berkembang menjadi lebih kompleks, sebab pilihan konsumen merupakan hasil dari beberapa dimensi value konsumsi (Overby & Lee, 2006). Terdapat dua dimensi value yang paling umum yaitu nilai utilitarian dan nilai hedonis. Nilai utilitarian didefinisikan sebagai penilaian secara keseluruhan manfaat fungsional suatu produk. Nilai utilitarian relevan digunakan pada tahap pencarian informasi dan evaluasi sebelum menentukan toko dan produk yang akan dibeli. Konsumen melakukan penentuan produk, layanan, dan harga sebelum melakukan pembelian aktual. Konsumen yang melakukan pembelian berlatar belakang nilai utilitarian cenderung bersikap lebih kognitif, seperti mempertimbangkan aspek ekonomi “value for money” serta kenyamanan dan hemat waktu. Sebagai contoh, pembeli dapat berbelanja online karena kenyamanan belanja di rumah, dapat membandingkan peritel, serta evaluasi harga dan kualitas (Overby & Lee, 2006). Nilai hedonis didefinisikan sebagai penilaian secara keseluruhan manfaat pengalaman berbelanja, seperti hiburan. Konsumen sering berbelanja bukan hanya untuk penyelesaian masalah, melainkan untuk memperoleh pengalaman berbelanja. Nilai hedonis telah banyak terjadi saat berbelanja di dalam toko secara offline (Overby & Lee, 2006) seperti membeli pakaian karena adanya pengalaman berbelanja melakukan fitting, membeli makanan di restoran, bermain di pusat permainan, dan menonton film di bioskop. Berdasarkan ciri-ciri nilai hedonis tersebut, maka penggunaan T-Cash dapat digolongkan ke nilai hedonis karena cenderung lebih memberikan value pengalaman berbelanja kepada konsumen saat belanja di gerai peritel atau merchant

53

(restoran McDonald’s, bisokop Cinema XXI). Selain itu, konsumen juga memperoleh value pengalaman baru dengan bertransaksi menggunakan teknologi Near Field Communication (NFC) T-Cash yang ditempelkan pada ponsel, sehingga memberikan kecepatan dan kenyamanan berbelnja dibandingkan dengan bertransaksi menggunakan metode pembayaran lain. Value lain yang diperoleh konsumen adalah memperoleh keuntungan bertransaksi menggunakan T-Cash seperti diskon, harga spesial, dan beli satu gratis satu yang tidak diperoleh apabila menggunakan metode pembayaran lain. Dengan demikian, Telkomsel dapat memberikan stimulus kepada konsumen melalui penyampaian informasi promosi T-Cash berupa iklan, brosur, dan informasi di media sosial karena secara efektif dapat mendorong perilaku konsumen yang hedonis (Ailawadi et al., 2001). Langkah tersebut dilakukan agar meningkatkan penggunaan T-Cash yang ditargetkan kepada pelajar atau mahasiswa, sebab konsumen pada usia 18 hingga 25 tahun menunjukkan adanya perilaku hedonis, yaitu melakukan pembelian yang dipengaruhi aspek emosional dan sifat konsumen yang dinamis (Cardoso & Pinto, 2010). Aspek emosional yang dialami usia muda umumnya bertujuan untuk memuaskan diri sendiri dengan memenuhi keinginan hati atau menghilangkan suasan hati yang kurang baik. Konsumen yang dinamis memiliki karakteristik gemar berbelanja untuk dirinya sendiri, mengikuti tren dan inovasi baru, namun tetap menjaga efektivitas saat belanja (Kim H. , 2006). Karakteristik tersebut dapat dimanfaatkan Telkomsel untuk memberikan promosi menarik dan pengalaman berbelanja mengguna T-Cash yang cepat dan nyaman, sehingga dapat membantu meningkatkan penggunaan T-Cash. 4.1 Analisis Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan dengan mengolah data menggunakan software AMOS 22 untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal. Assessment of normality pada output AMOS menyediakan nilai c.r. pada skew yang menunjukkan normalitas univariat. Tabel 4.2 menunjukkan seluruh variabel penelitian memiliki nilai c.r. pada skew kurang dari 2.54, sehingga dapat dikatakan bahwa data terdistribusi normal. Dengan dimikian persyaratan normalitas terpenuhi.

54

Tabel 4. 2 Analisis uji normalitas Variable IR1 IR2 IR3 IR4 RB1 RB2 RB3 RB4 EO1 EO2 EO3 EO4 NBK1 NBK2 NBK3 NBK4 Multivariate

min 1.000 2.000 2.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 2.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000

Max 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000

skew c.r. kurtosis c.r. -.284 -1.695 -.001 -.002 -.502 -3.000 -.239 -.714 -.382 -2.281 .318 .950 -.517 -3.088 -.129 -.386 -.482 -2.877 -.781 -2.331 -.585 -3.495 .344 1.027 -.467 -2.792 -.281 -.838 -1.877 -11.211 4.365 13.034 -1.303 -7.781 2.328 6.952 -1.277 -7.628 2.360 7.046 -.919 -5.486 .515 1.537 -1.077 -6.434 2.025 6.048 -1.164 -6.953 1.063 3.173 -1.204 -7.193 1.800 5.376 -1.076 -6.427 1.300 3.882 -.717 -4.279 .345 1.029 52.286 15.935

4.2 Analisis Uji Linearitas Uji linearitas dilakukan dengan mengolah data menggunakan software SPSS 13 untuk mengasumsikan adanya hubungan linear antar variabel. Pengujian ini dilakukan melalui Compare Means pada perintah Analyze dengan input variabel dependen dan variabel independen, kemudian klik Options untuk menjalankan pengujian linearitas dengan menyentang Test for linearity, selanjutnya hasil pengujian ditunjukkan pada output ANOVA table. Hubungan linear antara variabel dependen dan variabel independen terpenuhi apabila nilai signifikansi pada linearity di setiap pengujian variabel kurang dari 0.05. Tabel 4. 3 Analisis uji linearitas

IR1 IR2 IR3 IR4 RB1 RB2 RB3 RB4 EO1 EO2 EO3 EO4

NBK1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Sig. pada Linearity NBK2 NBK3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.009 0.003 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000

55

NBK4 0.000 0.000 0.000 0.000 0.003 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Seluruh nilai Sig. pada linearity di setiap hubungan variabel dependen dengan variabel independen kurang dari 0.05, sehingga dapat dikatakan bahwa terjadi hubungan linear antar variabel dependen dengan independen. Tabel 4.3 Menunjukkan hasil pengujian linearitas. Dengan demikian pengujian linearitas diterima. Hasil pengujian data terlampir pada Lampiran 2. 4.3 Analisis Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas dilakukan dengan mengolah data menggunakan software SPSS 13 untuk mengetahui adanya korelasi antar variabel independen yang dapat mempengaruhi hubungan variabel independen dengan variabel dependen menjadi terganggu. Nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Factors (VIF) digunakan untuk mengukur adanya hubungan korelasi antar variabel independen. Sebelum melakukan uji multikolinearitas, IR1, IR2, IR3, IR4 ditransformasi menjadi summated index variabel information richness (IR), begitu pula dengan retailer brand (RB), extended offers (EO), dan niat beli konsumen (NBK), sehingga terdapat tiga variabel independen (IR, RB, EO) dan satu variabel dependen (NBK). Tabel 4. 4 Analisis uji multikolinearitas Variabel Independen

Tolerance (≥0.10)

Information richness (IR) Retailer Brand (RB) Extended Offers (EO)

0.66 0.54 0.53

Variance Inflation Factors (VIF ≤10.0) 1.52 1.84 1.88

Pengujian ini dilakukan melalui Linear Regression pada perintah Analyze dengan input variabel dependen dan variabel independen, kemudian klik Statistics untuk menjalankan pengujian multikolinearitas dengan menyentang Covariance matrix dan Collinearity diagnostics, selanjutnya hasil pengujian ditunjukkan oleh nilai Tolerance dan VIF pada output Coeficients table. Tabel 4.4 menunjukkan nilai Tolerance ketiga variabel independen (IR = 0.66; RB = 0.54; EO = 0.53) lebih dari 0.1, sementara nilai VIF ketiganya (IR = 1.52; RB = 1.84; EO = 1.88) kurang dari 10.0. Hasil pengujian menunjukkan bahwa korelasi antar variabel independen rendah, sehingga tidak mempengaruhi hubungannya dengan variabel dependen.

56

Dengan demikian tidak terjadi multikolinearitas, sehingga persyaratan uji multikolinearitas dapat terpenuhi. Hasil pengujian data terlampir pada Lampiran 3. 4.4 Analisis Uji Outlier Uji outlier dilakukan dengan mengolah data menggunakan software SPSS 13 untuk mengetahui apakah terdapat data dengan nilai ekstrim. Sebelum melakukan uji outlier, IR1, IR2, IR3, IR4 ditransformasi menjadi summated index variabel information richness (IR), begitu pula dengan retailer brand (RB), extended offers (EO), dan niat beli konsumen (NBK), sehingga terdapat tiga variabel independen (IR, RB, EO) dan satu variabel dependen (NBK). Tabel 4. 5 Analisis uji outlier Data

Mahalanobis distance

13

17.63

164

17.63

…

……

80

0.14

143

0.14

Pengujian ini dilakukan melalui Linear Regression pada perintah Analyze dengan input variabel dependen dan variabel independen, kemudian klik Save untuk menjalankan pengujian outlier dengan menyentang Mahalanobis, selanjutnya hasil pengujian ditunjukkan oleh kolom variabel MAH_1 pada data view SPSS. Apabila nilai jarak mahalanobis (mahalanobis distance) tertinggi lebih rendah dari nilai distribusi Chi-square pada degree of freedom (jumlah variabel yang diuji) saat pvalue kurang dari 0.001, maka tidak terdapat data outlier. Hasil perhitungan mahalanobis distance dengan nilai data tertinggi 17.63 pada Tabel 4.5 masih lebih rendah dari nilai Chi-square dengan degree of freedom 4 (18.46) pada tabel Chisquare, yang terlampir pada Lampiran 4. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa tidak terdapat data dengan nilai ekstrim, sehingga persyaratan uji outlier terpenuhi. 4.5 Analisis Uji Validitas dan Uji Reliabilitas Data yang terkumpul dianalisis validitas konvergen dan validitas diskriminan untuk mengukur keandalan suatu penelitian. Data diolah menggunakan software AMOS 22 untuk mengetahui nilai factor loadings (FL), composite reliability (CR), dan average variance extracted (AVE). Variabel penelitian dapat dikatakan valid

57

apabila nilai FL boleh melebihi 0.60, CR melebihi 0.70, serta nilai AVE lebih besar dari 0.50 (Persada et al., 2015; Guo et al., 2003). Penelitian ini melakukan uji model penelitian SEM menggunakan respesifikasi model dengan motode eliminasi untuk memperoleh model penelitian yang paling sesuai dengan data. Metode eliminasi dilakukan dengan mengurangi indikator-indikator tertentu untuk memperoleh nilai factor loadings yang memenuhi nilai minimum. Pengujian pertama ditunjukkan pada Gambar 4.7, awalnya nilai FL pada RB1 (RB1 = 0.52), RB4 (RB4 = 0.57), dan EO3 (EO3 = 0.52) tidak memenuhi nilai minimum, sehingga model peneletian disusun ulang, namun RB4 tidak dapat dihilangkan karena merupakan parameter value. Model penelitian kedua ditunjukkan pada Gambar 4.8 dengan menghilangkan RB1, RB3, EO1, dan EO3, sehingga model penelitian ini dilakukan pengujian validitas, reliabilitas, serta model fit.

Gambar 4. 7 Pengujian 1 model penelitian SEM

58

Gambar 4. 8 Pengujian 2 model penelitian SEM Hasil uji validitas ditunjukkan pada Tabel 4.6. Nilai factor loadings (FL) seluruh instrumen pada variabel information richness, extended offers, dan niat beli konsumen melebihi 0.70, dan salah satu instrumen pada variabel retailer brand memiliki nilia FL melebihi 0.6. Dengan demikian nilai FL keempat variabel memenuhi kriteria yaitu boleh melebihi 0.6. Nilai composite reliability (CR) pada information richness adalah 0.82, retailer brand adalah 0.71, extended offers adalah 0.73, serta niat beli konsumen adalah 0.91. Dengan demikian nilai CR memenuhi kriteria yaitu melebihi 0.70. Nilai average variance extracted (AVE) pada information richness adalah 0.54, retailer brand adalah 0.55, extended offers adalah 0.58, serta niat beli konsumen 0.71. Dengan demikian nilai AVE memenuhi kriteria yaitu lebih besar dari 0.50. Penelitian ini dapat dikatakan memiliki validitas yang memadai dengan nilai FL, CR, dan AVE yang telah memenuhi kriteria.

59

Tabel 4. 6 Analisis uji reliabilitas dan uji validitas Factor Loading (FL ≥0.60) Inormation Richness IR1 IR2 IR3 IR4 Retailer Brand RB2 RB4 Extended Offers EO2 EO4 Niat Beli Konsumen NBK1 NBK2 NBK3 NBK4

Validitas Average Variance Extracted (AVE ≥0.50) 0.54

Reliabilitas Composite Reliability (CR ≥0.70)

Cronbach’s α (≥0.70)

0.82

0.82

0.55

0.71

0.77

0.58

0.73

0.76

0.71

0.91

0.93

0.78 0.76 0.72 0.66 0.64 0.83 0.74 0.78 0.81 0.91 0.89 0.74

Uji reliabilitas dilakukan dengan mengolah data menggunakan software SPSS 13 untuk mengetahui nilai Cronbach’s α. Pengujian ini dilakukan melalui Scale pada perintah Analyze, kemudian pastikan Model yang dipilih adalah Alpha untuk menjalankan pengujian reliabilitas, selanjutnya hasil pengujian ditunjukkan nilai Cronbach’s α pada output Reliability Statistics. Variabel penelitian dengan nilai α lebih dari 0.70 dapat dikatakan reliabel (Lin et al., 2014). Nilai α information richness adalah 0.82, retailer brand adalah 0.77, extended offers adalah 0.76, serta niat beli konsumen adalah 0.93 yang ditunjukkan pada Tabel 4.6 dan melebihi 0.70, sehingga penelitian ini reliabel. 4.6 Analisis Uji Model Fit Uji model fit dilakukan dengan mengolah data menggunakan software AMOS 22 untuk mengukur kelayakan model penelitian atau goodness of fit (GOF). Analisis ini terdiri dari tiga bagian, yaitu absolute fit measures, incremental fit measures, dan parsimony fit measures. Meski demikian, analisis pada penelitian ini hanya dilakukan pada absolute fit measures dan incremental fit measures karena parsimony fit measures digunakan untuk membandingkan kecocokan antara dua atau lebih model penelitian. Oleh karena itu parsimony fit measures tidak digunakan dalam penelitian ini sebab tidak sesuai dengan tujuan penelitian.

60

Tabel 4. 7 Analisis uji model fit Model Fit GFI (≥ 0.80) NFI (≥ 0.80) CFI (≥ 0.80) IFI (≥ 0.80) TLI (≥ 0.80)

Nilai 0.81 0.80 0.82 0.82 0.80

Absolute fit measures menggunakan nilai Goodness of Fit Index (GFI), yaitu indeks kesesuaian antara model penelitian yang diajukan dengan data sebenarnya. Incremental fit measures yang digunakan adalah nilai Normed Fit Index (NFI), Comparative Fit Index (CFI), Increment Fit Index (IFI), dan Tucker-Lewis Index (TLI). NFI adalah indikator perbandingan antara model yang diuji dengan null model. CFI merupakan indeks kesesuaian antara 0 sampai 1, semakin mendekati 1 maka memiliki kesesuaian model yang baik. IFI adalah indikator kesesuaian inkremental yang berkaitan dengan NFI untuk mengatasi parsimoni dan sampel. TLI merupakan indeks perbandingan antara model yang diuji dengan baseline model untuk mengatasi permasalahan yang mungkin timbul akibat kompleksitas model. Nilai GFI yang dapat diterima adalah lebih dari 0.80, begitu pula dengan nilai NFI, CFI, IFI, dan TLI yang dapat diterima adalah melebihi 0.80 (Singh et al., 2011; Takamura et al., 2007; Ghasemzadeh & Maraashi, 2016; Lin et al., 2015). Hasil analisis model fit ditunjukkan pada Tabel 4.7. Nilai GFI adalah 0.81, NFI adalah 0.80, CFI adalah 0.82, IFI adalah 0.82, dan TLI adalah 0.80. Dengan demikian model penelitian dapat dikatakan layak karena memenuhi kriteria nilai uji model fit. Hasil pengolahan data terlampir pada Lampiran 5. 4.7 Analisis Uji Model dan Hipotesis SEM Setelah malakukan uji normalitas, uji linearitas, uji multikolinearitas, uji outlier, uji validitas dan reliabilitas, selanjutnya dilakukan pengujian model dan hipotesis penelitian menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). SEM digunakan sebagai alat analisis untuk menilai hubungan struktural antar variabel, serta mampu menunjukkan hubungan kausal pada data sampel dalam analisis jalur (path analysis). Penelitian ini menggunakan confirmatory factor analysis (CFA) untuk mengkonfirmasi hubungan positif dalam model penelitian melalui pernyataan hipotesis. CFA dilakukan menggunakan SEM untuk mengkonfirmasi pengaruh pada setiap korelasi (Nadlifatin et al., 2016). Pengujian ini dilakukan 61

untuk mengetahui apakah model yang telah dispesifikasi sesuai dengan data yang diperoleh. Tujuan pengujian ini adalah memastikan model penelitian SEM cocok dengan data yang diperoleh. Apabila tidak memenuhi syarat pengujian, maka model penelitian dapat disusun ulang agar sesuai dengan data yang diperoleh. Analisis uji model dan hipotesis SEM diolah menggunakan software AMOS 22 untuk mengetahui apakah hipotesis pada model penelitian SEM (Hipotesis 1, 2, dan 3) layak dan dapat diterima. Pengujian menggunakan pendekatan bootstrap dengan estimasi maximum likelihood untuk memperoleh hasil yang signifikan ketika ukuran sampel relatif kecil (kurang dari 400). Nilai correlation (β) digunakan untuk mengetahui nilai korelasi antara variabel independen dengan variabel dependen pada model penelitian, sedangkan nilai significance (p) digunakan untuk mengetahui apakah hipotesis penelitian diterima atau tidak, dengan p kurang dari 0.001 maka hipotesis penelitian dapat diterima. Nilai R-square (R2) digunakan untuk mengestimasi variabel prediktor menjelaskan variansnya. Pengujian model penelitian SEM menggunakan analisis jalur (path analysis) untuk menunjukkan hubungan struktural antar variabel. Analisis jalur model penelitian SEM ditunjukkan pada Gambar 4.8 (Pengujian 2 model penelitian SEM) dalam subbab 4.5 Analisis Uji Validitas dan Reliabilitas. Hasil analisis jalur tersebut merupakan pengujian kedua setelah dua indikator variabel retailer brand (RB1 dan RB3), serta dua indikator variabel extended offers (EO1 dan EO3) dihilangkan menggunakan metode eliminasi dari pengujian pertama yang ditunjukkan pada Gambar 4.7 (Pengujian 1 model penelitian SEM) dalam subbab yang sama. Keempat indikator tersebut dihilangkan karena memiliki nilai factor loadings tidak memenuhi nilai minimum parameter, sehingga model penelitian disusun ulang agar sesuai dengan data yang diperoleh. Tabel 4. 8 Analisis uji hipotesis SEM Variabel Correlation (β) H1 NBK  IR 0.25 H2 NBK  RB 0.66 H3 NBK  EO 0.34 ***p ≤ 0.001; NBK (R2) = 0.609

Significance (p) 0.003*** 0.002*** 0.002***

Hipotesis H1 diterima H2 diterima H3 diterima

Nilai R-square (R2) NBK mencapai 60 persen (R2 = 0.609), menunjukkan bahwa prediktor niat beli konsumen menggunakan T-Cash menjelaskan 60.9 persen dari variansnya. Pengujian hipotesis SEM ditunjukkan pada Tabel 4.8. Pengaruh

62

retailer brand (RB) terhadap niat beli konsumen (NBK) menggunakan T-Cash pada Hipotesis 2 memiliki korelasi paling besar yaitu 66 persen (β = 0.66). Hal ini menunjukkan bahwa retailer brand memiliki hubungan korelasi paling tingi terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Retailer brand atau merek peritel adalah faktor penting dalam mempengaruhi niat beli konsumen (Burt & Davies, 2010). Merek peritel yang terkenal dipercaya dapat mengurangi keraguan konsumen dan membantu membangun kepercayaan konsumen (Yen, 2014). Faktor ini dapat diukur berdasarkan citra atau reputasi toko (Pan et al., 2013; Kim & Lennon, 2013). Peritel atau merchant dengan reputasi tinggi dipercaya dapat memperoleh pendapatan lebih tinggi dibandingkan dengan peritel yang reputasinya rendah, serta berpengaruh signifikan pada respon dan perilaku konsumen (Kim & Lennon, 2013; Pan et al., 2013). Hal ini mendukung Hipotesis 2 dengan T-Cash merupakan layanan dari Telkomsel, sehingga merek Telkomsel yang terkenal dan reputasi yang baik mempengaruhi niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Pengaruh information richness (IR) terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash pada Hipotesis 1 memiliki korelasi sebesar 25 persen (β = 0.25). Information richness adalah informasi produk yang dapat disampaikan peritel atau merchant melalui berbagai media komunikasi kepada konsumen (Yen, 2014). Informasi produk dapat berupa tulisan, gambar (Lee et al., 2007), suara, dan video (Yen, 2014). Merchant yang bekerjasama dengan Telkomsel menyediakan berbagai informasi produk seperti gambar, deskripsi, dan harga produk di berbagai media komunikasi seperti iklan, website, media sosial, pesan instan (instant messaging), dan brosur. Makin lengkap informasi produk, makin meningkatkan niat beli konsumen (Oh et al., 2009). Dengan demikian, informasi yang diberikan Telkomsel bersama dengan merchant merupakan salah satu faktor yang mendorong niat beli konsumen. Pengaruh extended offers (EO) terhadap niat beli konsumen menggunakan TCash pada Hipotesis 3 memiliki korelasi sebesar 34 persen (β = 0.34). Extended offers atau penawaran ekstra diartikan sebagai layanan tambahan yang diberikan kepada konsumen (Yen, 2014) untuk menciptakan value (nilai) dan experience (pengalaman) saat konsumen melakukan pembelian (Mascarenhas et al., 2006). Hasil pengujian ini mendukung penelitian Huang et al. (2014) yang menyatakan

63

bahwa penawaran berupa promosi menarik memiliki pengaruh signifikan pada niat beli konsumen. Faktor ini cocok diaplikasikan oleh peritel untuk menarik calon konsumen potensial sebagai faktor pendorong niat beli konsumen dengan tujuan mengurangi risiko biaya dan waktu saat transaksi (Teoh et al., 2013). Telkomsel bekerjasama dengan merchant untuk memberikan penawaran ekstra kepada konsumen yang membeli menggunakan T-Cash. Bentuk penawaran tersebut dapat berupa diskon, harga spesial, dan promo beli satu gratis satu yang hanya diberikan khusus kepada konsumen yang bertransaksi menggunakan T-Cash. Dengan demikian, makin menarik penawaran yang ditawarkan, makin besar niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Nilai significance (p) pada Hipotesis 1 menunjukkan bahwa information richness (p = 0.003) berpengaruh positif secara signifikan terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash, sehingga Hipotesis 1 diterima. Hipotesis 2 menunjukkan bahwa retailer brand (p = 0.002) juga berpengaruh positif secara signifikan terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash, sehingga Hipotesis 2 diterima. Hipotesis 3 menunjukkan bahwa extended offers (p = 0.002) juga berpengaruh positif secara signifikan terhadap niat beli konsumen menggunakan TCash, sehingga Hipotesis 3 diterima. Dengan demikian, Hipotesis 1, 2, dan 3 serta model penelitian SEM pada Gambar 3.2a (Model penelitian SEM) dapat dikatakan layak dan diterima. Hasil pengolahan data terlampir pada Lampiran 6. 4.8 Hierarchical Moderator Regression Analysis Hierarchical moderator regression analysis digunakan untuk menguji hipotesis pada model penelitian interaksi yang ditunjukkan Gambar 3.2b (Model penelitian interaksi). Analisis ini dilakukan dengan mengolah data menggunakan software SPSS 13 untuk menguji Hipotesis 4, 5, dan 6. Ketiga hipotesis tersebut mewakili adanya interaksi antara variabel indepnden (information richness, retailer brand, dan extended offers) terhadap variabel dependen (niat beli konsumen menggunakan T-Cash). Meotde statistik ini bertujuan untuk melakukan penilaian langsung pada perubahan explanatory power di antara tahap-tahap iterasi (Hult et al., 2007). Explanatory power diukur melalui R2 untuk mengetahui seberapa besar varians dapat dijelaskan oleh prediktor dari variabelnya (Yen, 2014).

64

Analisi regresi dilakukan untuk menguji pengaruh information richness, retailer brand, dan extended offers pada niat beli konsumen, ketiganya dijadikan indeks penjumlahan melalui Compute pada perintah Transform. Selanjutnya dilakukan standardized pada semua variabel dengan menjalankan Descriptive Statistics pada perintah Analyze. Setelah dilakukan standardized pada seluruh variabel, kemudian pengaruh hubungan information richness dengan retailer brand (H4), pengaruh hubungan information richness dengan extended offers (H5), serta pengaruh hubungan retailer brand dengan extended offers (H6) dihubungkan melalui Compute pada perintah Transform dengan mengalikan information richness, retailer brand, dan extended offers. Analisi ini menggunakan teknik least squares untuk menguji tahap iterasi. Penelitian ini melakukan analisis melalui tiga tahap iterasi. Tabel 4.9 menunjukkan hasil tiga tahap (steps) iterasi dengan control variables pada tahap pertama (step 1) adalah jenis kelamin dan usia, dilanjutkan dengan main effects pada tahap kedua (step 2) adalah information richness, retailer brand, dan extended offers), serta interactions pada tahap ketiga (step 3). Tabel 4. 9 3 Steps hierarchical moderator regression analysis Step

Variabel prediktor

Correlation (B)

Sig. (P)

1. Control Variables

Jenis Kelamin Usia R2

0.111 0.108 0.025

0.104 0.113

2. Main Efects

Jenis Kelamin Usia Information richness (IR) Retailer brand (RB) Extended offers (EO) R2

0.076 0.126** 0.185** 0.466** 0.236** 0.590

0.090 0.005 0.001 0.000 0.000

3. Interactions

Jenis Kelamin Usia IR RB EO IR x RB IR x EO RB x EO R2

0.079 0.114* 0.200** 0.425** 0.214** -0.096 0.038 -0.030 0.597

0.093 0.013 0.000 0.000 0.000 0.184 0.636 0.723

*P < 0.05; **P < 0.01

65

Pada step 1, pengujian control variables mengindikasi bahwa jenis kelamin (B = 0.111; P = 0.104) dan usia (B = 0.108; P = 0.113) berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Nilai B keduanya positif menunjukkan adanya pengaruh positif, sementara nilai P yang melebihi nilai maksimum 0.05 atau 0.01 menunjukkan bahwa pengaruh keduanya tidak signifikan. Nilai R-square (R2 = 0.025) menunjukkan bahwa 2.5 persen varians pada variabel outcome dapat dijelaskan oleh variabel prediktor. Pada step 2, pengujian main effect mengindikasi bahwa information richness (B = 0.185; P = 0.001), retailer brand (B = 0.466; P = 0.000), dan extended offers (B = 0.236; P = 0.000) berpengaruh positif terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash, karena ketiganya memiliki nilai B positif. Nilai R-square (R2 = 0.590) menunjukkan bahwa 59 persen varians pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash dapat dijelaskan oleh variabel prediktor. Hasil tersebut serupa dengan hasil uji model dan hipotesis SEM yang menyatakan bahwa faktor retailer brand memiliki korelasi paling tinggi terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Pada step 3, pengujian interaksi mengindikasi bahwa hubungan information richness dengan retailer brand (B = -0.096; P = 0.184) berpengaruh signifikan negatif, sementara hubungan information richness dengan extended offers (B = 0.038; P = 0.636), serta hubungan retailer brand dengan extended offers (B = 0.030; P = 0.723) berpengaruh siginifikan positif terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Interaksi antara information richness dengan retailer brand memiliki nilai B negatif, yang menunjukkan keduanya tidak berhubungan komplemen, sehingga Hipotesis 4 tidak diterima. Hubungan information richness dengan extended offers memiliki nilai B positif, namun pengaruhnya terhadap niat beli konsumen sangat kecil yaitu 3.8 persen, sehingga Hipotesis 5 diterima. Hipotesis 5 diterima karena information richness dengan extended offers berhubungan komplemen. Hubungan retailer brand dengan extended offers memiliki nilai B negatif, sehingga Hipotesis 6 diterima, karena interaksi keduanya adalah hubungan substitusi. Nilai R-square (R2 = 0.597) menunjukkan bahwa 59,7 persen varians pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash dapat dijelaskan oleh variabel prediktor. Hasil pengolahan data terlampir pada Lampiran 7.

66

4.9 Simple Slope Analysis Pengujian hipotesis 4, 5, dan 6 dilakukan melalui two-way interaction effects menggunakan simple slope analysis yang dikembangkan oleh Aiken dan West (Yen, 2014). Two-way interactions diartikan sebagai hubungan antara variabel independen dan variabel dependen yang dimoderasi oleh variabel indpenden lainnya. Tujuannya untuk mengetahui pengaruh hubungan faktor information richness dengan retailer brand, hubungan faktor information richness dengan extended offers, serta hubungan faktor retailer brand dengan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hasil analisis ini juga dapat digunakan untuk menyelidiki apakah kedua faktor memiliki hubungan komplemen atau hubungan substitusi yang dapat mempengaruhi peningkatan niat beli konsumen menggunakan T-Cash berdasarkan tinggi rendahnya pengaruh hubungan faktor information richness, retailer brand, dan extended offers (Yen, 2014). Tinggi rendahnya suatu faktor ditentukan dengan mengambil satu nilai standar deviasi di atas dan di bawah nilai rata-rata atau mean faktor tersebut (Conway et al., 2015). Faktor dengan tingkat yang tinggi diperoleh dengan mengambil satu nilai standar deviasi di atas mean faktor, sedangkan faktor dengan tingkat yang rendah diperoleh dengan mengambil satu nilai standar deviasi di bawah mean faktor. Pengaruh interaksi variabel independen (information richness, retailer brand, dan extended offers) terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash diolah melalui analisis regresi. Selain untuk mengetahui korelasi antara variabel independen dan variabel dependen, analisis regresi juga digunakan untuk mengetahui pengaruh interaksi information richness dengan retailer brand, information richness dengan extended offers, serta retailer brand dengan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Sebelum melakukan analisis regresi, dilakukan standardized pada semua variabel independen agar hasil analisis interaksi mudah dipahami. Analisis regresi yang dilakukan dapat mengacu pada hasil hierarchical moderator regression analysis.

67

Gambar 4. 9 Interaksi antara information richness dengan retailer brand

Gambar 4. 10 Interaksi antara information richness dengan extended offers

Gambar 4. 11 Interaksi antara retailer brand dengan extended offers Interaksi antara information richness (IR) denan retailer brand (RB) ditunjukkan pada Gambar 4.9 dengan dua garis non-paralel mengalamai kecenderungan untuk konvergen atau saling bertemu pada satu titik. Kemiringan pada retailer brand yang rendah (Low RB) secara signifikan lebih tingi daripada kemiringan pada retailer brand yang tinggi (High RB). Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi hubungan komplemen antara information richness dengan retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hubungan antara information richness dengan retailer brand bukan hubungan komplemen, karena hubungan ini terjadi apabila information richness yang tinggi akan

68

meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan T-Cash jika merek peritel terkenal (retailer brand tinggi), sehingga Hipotesis 4 ditolak. Interaksi antara information richness (IR) denan extended offers (EO) ditunjukkan pada Gambar 4.10 dengan dua garis non-paralel mengalamai kecenderungan untuk difusi atau menyebar. Kemiringan pada extended offers yang tinggi (High EO) secara signifikan lebih tingi daripada kemiringan pada extended offers yang rendah (Low EO). Hal ini menunjukkan bahwa pengaruh interaksi antara information richness dengan extended offers meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hubungan antara information richness dengan extended offers merupakan hubungan komplemen karena hubungan ini terjadi apabila extended offers yang tinggi akan meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan T-Cash jika information richness tinggi, sehingga Hipotesis 5 diterima. Interaksi antara retailer brand (RB) dengan extended offers (EO) ditunjukkan pada Gambar 4.11 dengan dua garis non-paralel mengalamai kecenderungan untuk konvergen atau saling bertemu pada satu titik. Kemiringan pada retailer brand yang rendah (Low RB) secara signifikan lebih tingi daripada kemiringan pada retailer brand yang tinggi (High RB). Hal ini menunjukkan bahwa pengaruh interaksi antara retailer brand dengan extended offers tidak meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hubungan antara retailer brand dengan extended offers merupakan hubungan substitusi karena hubungan ini terjadi apabila extended offers yang tinggi akan meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan T-Cash jika merek peritel kurang dikenal, sehingga Hipotesis 6 diterima. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa information richness berkomplemen dengan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash, sehingga hasil ini mendukung confirmation effect oleh Hoch dan Deighton (1989). Confirmation effects terjadi ketika konsumen memperoleh konten informasi produk yang lengkap, sementara promosi hadir untuk mendorong pembelian langsung karena dapat meningkatkan experience dan value saat pembelian (Brakus, et al., 2009). Extended offers dengan retailer brand memiliki hubungan substitusi, sehingga konsisten dengan compensatory concept oleh King et al (2003). Compensatory concept terjadi saat perusahaan besar bekerjasama dengan

69

perusahaan kecil yang kurang dikenal, sehingga mamanfaatkan citra merek perusahaan besar untuk menarik konsumen. Information richness tidak berkomplemen dengan retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, melainkan keduanya berhubungan substitusi. Hal ini bertolak belakang dengan confirmation effect, namun memiliki kecenderungan dengan compensatory concept. Interaksi antara information richness dengan retailer brand pada penelitian ini mengindikasi adanya hubungan substitusi, yaitu information richness menggantikan pengaruh retailer brand terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 4.10 Temuan dan Kajian Managerial Hipotesis 1 menyatakan bahwa information richness berpengaruh positif pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hasil temuan penelitian ini mendukung acuan Hipotesis 1, yaitu information richness berpengaruh positif secara signifikan terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Information richness merupakan informasi produk yang diberikan peritel atau merchant melalui berbagai media komunikasi kepada konsumen (Yen, 2014). Semakin lengkap informasi produk, maka dapat meningkatkan niat beli konsumen (Oh et al., 2009). Peritel atau merchant yang menjadi partner Telkomsel menyediakan berbagai informasi produk berisi gambar dan deskripsi produk di berbagai media komunikasi seperti iklan, website, media sosial, pesan instan (instant messaging), dan brosur. Informasi yang diberikan Telkomsel bersama dengan merchant merupakan salah satu faktor yang mendorong niat beli konsumen. Oleh karena itu, Telkomsel dapat lebih mengoptimalkan konten dari information richness, sehingga para pengguna memperoleh konten informasi lebih banyak. Konten yang dapat dikembangkan seperti fasilitas pembayaran elektronik untuk kebutuhan rumah tangga untuk pembelian token listrik PLN, pembayaran tagihan air, tagihan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). Penambahan konten dari information richness diharapkan dapat memperluas target konsumen, sehingga tidak terfokus hanya pada anak muda saja, melainkan dapat ditargetkan kepada segmentasi konsumen lainnya seperti pekerja dan ibu rumah tangga. Dengan banyaknya konten yang ditawarkan, masyarakat akan terdorong untuk menggunakan T-Cash.

70

Hipotesis 2 menyatakan bahwa retailer brand berpengaruh positif pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hasil temuan penelitian ini mendukung acuan Hipotesis 2, yaitu retailer brand berpengaruh positif secara signifikan terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Dari ketiga faktor yang diamati dalam penelitian ini, faktor retailer brand memiliki pengaruh paling dominan terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Retailer brand atau merek peritel yang terkenal dapat meningkatkan kepercayaan konsumen (Yen, 2014). Merek peritel dapat dinilai dari citra dan reputasi toko (Pan et al., 2013; Kim & Lennon, 2013). Peritel atau merchant yang memiliki reputasi baik lebih banyak dipilih oleh konsumen daripada peritel yang reputasinya rendah (Pan et al., 2013). T-Cash merupakan layanan dari Telkomsel, sehingga merek Telkomsel yang terkenal dan reputasi yang baik membantu mempengaruhi niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Telkomsel dapat meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash dengan memberikan value tidak langsung, seperti layanan TCash yang mendukung program peduli lingkungan serta program Gerakan Nasional Non Tunai (GNNT). Value untuk peduli lingkungan, Telkomsel dapat menerapkan electronic billing (e-billing) sebagai pengganti nota kertas untuk membantu mengurangi dampak buruk dari penebangan pohon akibat produksi kertas. Selain itu, Telkomsel dapat menerapkan setiap pembelian menggunakan T-Cash sebagai wujud dukungan program pemerintah Gerakan Nasional Non Tunai (GNNT) serta upaya terbentuknya masyarakat bertransaksi non tunai (Less Cash Society/LCS). Program-program tersebut secara tidak langsung dapat meningkatkan value dari merek Telkomsel, sehingga mendorong masyarakat untuk menggunakan T-Cash. Hipotesis 3 menyatakan bahwa extended offers berpengaruh positif pada niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hasil temuan penelitian ini mendukung acuan Hipotesis 3, yaitu extended offers berpengaruh positif secara signifikan terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Extended offers merupakan layanan tambahan yang diberikan kepada konsumen untuk menciptakan value dan experience saat membeli (Mascarenhas et al., 2006; Yen, 2014). Faktor ini dapat dijadikan pendorong niat beli konsumen untuk mengurangi risiko biaya dan memperoleh keuntungan moneter saat transaksi (Teoh et al., 2013).

71

Telkomsel bekerjasama dengan merchant untuk memberikan penawaran ekstra kepada konsumen pengguna T-Cash. Bentuk penawaran yang dapat membantu meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash antara lain menambah promosi serta memperluas jaringan kerjasama. Telkomsel dapat memberikan promosi diskon menarik khusus untuk konsumen yang bertransaksi menggunakan T-Cash. Telkomsel juga dapat melakukan kerjasama tidak hanya dengan merek peritel atau merchant yang terkenal saja, tetapi dapat memperluas jaringan kerjasama dengan peritel yang relatif baru pada level mikro dan menengah, atau peritel yang mereknya kurang dikenal. Jenis perluasan kerjasama dapat dilakukan dengan menggandeng berbagai lokasi cabang waralaba mini market, jasa layanan parkir, dan pusat belanja pakaian. Langkah ini dilakukan sebagai upaya memperluas jangkauan target penggunaan T-Cash di berbagai kalangan, sehingga tidak hanya fokus pada satu segmentasi saja. Dengan demikian, makin menarik penawaran yang ditawarkan, makin besar niat beli konsumen menggunakan TCash. Temuan penelitian dijadikan sebagai latar belakang untuk masukan objektif bagi objek penelitian, yaitu Telkomsel selaku perusahaan penyedia layanan T-Cash. Masukan objektif berupa kajian managerial yaitu rekomendasi operasional yang bersumber dari hasil analisis peneliti tanpa adanya proses validasi. Kajian managerial penelitian ini disajikan pada Tabel 4.10. Tabel 4. 10 Kajian managerial Variabel

Kajian Managerial

H1

Information richness

Pengembangan konten layanan produk T-Cash

H2

Retailer brand

Peningkatan merek melalui value tidak langsung

H3

Extended offers

Penambahan kerjasama dengan peritel lainnya

H4

information richness

Gabungan penambahan konten produk T-Cash dengan

dan retailer brand

peningkatan citra merek melalui program GNNT

information richness

Perpaduan kelengkapan jenis layanan produk T-Cash dengan

dan extended offers

pengembangan jaringan kerjasama di peritel dalam konsep

H5

one-stop shopping H6

retaier brand dan

Integrasi antara value merek peduli lingkungan dengan

extended offers

perluasan partner kerjasama peritel dalam menerapkan ebilling

72

Hipotesis 4 yang menyatakan information richness melengkapi retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, peritel dengan information richness yang tinggi akan meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan T-Cash jika merek peritel terkenal. Hasil temuan penelitian ini menyatakan sebaliknya, yaitu information richness menjadi substitusi retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Information richness, atau kelengkapan informasi, tidak berhubungan komplemen dengan retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, sehingga interaksi keduanya bertolak belakang dengan acuan Hipotesis 4. Interaksi yang terjadi antara keduanya memiliki kecendurangan menyerupai interkasi antara extended offers dengan retailer brand. Hal ini menunjukkan hubungan antara information richness dengan niat beli konsumen dimoderasi oleh retailer brand. Hubungan ini terjadi apabila informasi yang disampaikan lengkap akan meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan T-Cash walaupun merek peritel kurang dikenal. Meskipun information richness dan retailer brand berpengaruh positif terhadap niat beli konsumen, keduanya tidak dapat melengkapi satu sama lain. Oleh karena itu, Telkomsel perlu meningkatan retailer breand dengan information richness secara simultan. Peningkatan information richness dapat dilakukan dengan menambah konten produk yang dapat dibeli menggunakan T-Cash. Selain produk makanan dan hiburan, T-Cash juga dapat digunakan untuk melunasi pembayaran tagihan listrik, tagihan air, tagihan PBB. Upaya ini dapat diintegrasikan dengan peningkatan retailer brand yaitu memberikan manfaat tidak langsung kepada konsumen, seperti mengajak konsumen menggunakan T-Cash dan bergabung menjadi komunitas transaksi non tunai atau Less Cash Society, sebagai upaya dukungan masyarakat terhadap program Gerakan Nasional Non Tunai dari pemerintah. Integrasi antara kedua faktor ini diharapkan dapat membantu retailer brand untuk mengimbangi pengaruh extended offers dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hipotesis 5 yang menyatakan extended offers melengkapi information richness dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, peritel dengan extended offers yang tinggi akan meningkatkan pengaruh niat beli

73

konsumen menggunakan T-Cash jika information richness tinggi. Hasil temuan penelitian ini mendukung acuan Hipotesis 5, yaitu extended offers melengkapi information richness dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan TCash. Extended offers atau penawaran ekstra berperan sebagai moderat dan layanan tambahan yang melengkapi information richness sebagai layanan inti dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, sehingga interaksi ini sejalan dengan Hipotesis 5. Integrasi antara information richness dengan extended offers diperlukan untuk meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Telkomsel dapat mengintegrasi information richness dengan extended offers sebagai kesatuan dari value dan experience untuk meningkatkan niat beli konsumen menggunakan TCash. Langkah yang dapat dilakukan adalah mengembangkan layanan inti bersama dengan layanan tambahan. Pengembangan layanan inti berupa penambahan konten seperti fasilitas pembayaran menggunakan T-Cash untuk pembelian token listrik, pembayaran tagihan air, tagihan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB). Selain itu, pengembangan layanan tambahan seperti memperluas jaringan partner T-Cash di berbagai lokasi cabang waralaba mini market dapat membantu kemudahan akses konsumen dalam satu waktu dan satu tempat untuk bertransaksi. Konsumen dapat memanfaatkan T-Cash untuk belanja produk sehari-hari dan membayar tagihan listrik di satu tempat waralaba mini market yang sama, sehingga konsep one-stop shopping dapat menjadi nilai tambah pengunaan T-Cash. Langkah integrasi ini merupakan pengembangan dari information richness sebagai layanan inti serta extended offers sebagai layanan tambahan. Dengan konsep one-stop shopping dapat mendorong niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hipotesis 6 yang menyatakan Extended offers menjadi subtitusi retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, peritel dengan extended offers yang tinggi akan meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan T-Cash jika merek peritel kurang dikenal. Hasil temuan penelitian ini mendukung acuan Hipotesis 6, yaitu extended offers menjadi substittusi atau pengganti retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Extended offers dengan niat beli konsumen dimoderasi oleh

74

retailer brand. Apabila penawaran menarik, maka dapat meningkatkan pengaruh niat beli konsumen menggunakan T-Cash walaupun merek peritel kurang dikenal. Meskipun extended offers dan information richness berpengaruh positif terhadap niat beli konsumen, keduanya tidak dapat melengkapi satu sama lain. Sebaliknya, extended offers menjadi substitusi retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Oleh karena itu, Telkomsel perlu mengintegrasikan faktor retailer brand dengan extended offers secara simultan. Mengingat merek merupakan faktor intangible, manfaatnya tidak dirasakan secara langsung oleh konsumen, sehingga peningkatan citra merek dapat dilakukan dengan memberikan value tidak langsung. Hal ini dapat berupa penerapan e-billing saat bertransaksi menggunakan T-Cash sebagai upaya kepedulian lingkungan untuk mengurangi kertas. Langkah ini dapat dipadukan dengan extended offers, antara lain promosi harga khusus yang tidak tersedia pada metode pembayaran selain TCash. Selain itu, peningkatan extended offers melalui perluasan jaringan partner kerjasama dengan gerai toko pakaian, jasa layanan parkir, pembayaran jalan tol serta Transjakarta atau Busway juga dapat mendukung penerapan e-billing. Dengan upaya integrasi ini, diharapkan retailer brand dapat mengimbangi pengaruh extended offers dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash.

75


76

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Penelitian ini bertujuan untuk menjawab rumusan masalah mengenai niat beli konsumen menggunakan T-Cash yang dipengaruhi oleh faktor information richness, retailer brand, dan extended offers. Penelitian ini juga bertujuan untuk memahami pengaruh hubungan komplemen dan substitusi antara information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Terdapat enam hipotesis konfirmatif bersumber dari penelitian Yen (2014). 1) Pengaruh information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Kontribusi penelitian secara teoretis adalah menegaskan pengaruh faktor information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Penelitian ini menunjukkan bahwa information richness, retailer brand, dan extended offers berpengaruh positif terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Dari ketiga faktor tersebut, retailer brand berpengaruh paling besar terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Keberadaan merek peritel menjadi penilaian konsumen paling berpengaruh terhadap niat beli menggunakan T-Cash. Meskipun T-Cash relatif tergolong inovasi baru, layanan electronic money (e-money) ini merupakan layanan dari Telkomsel, yaitu salah satu penyedia layanan komunikasi terbesar di Indonesia. Citra Telkomsel diindikasi berpengaruh besar terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. 2) Pengaruh hubungan komplemen dan substitusi antara information richness, retailer brand, dan extended offers terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Penelitian ini menemukan bahwa information richness berhubungan komplemen dengan extended offers dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, sehingga hasil ini mendukung confirmation effect. Extended offers berhubungan substitusi dengan retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash, sehingga hasil ini 77

mendukung compensatory concept. Information richness dengan retailer brand tidak berkomplemen dalam meningkatkan niat beli konsumen menggunakan TCash, melainkan keduanya memilki hubungan substitusi. Hasil ini bertolak belakang dengan confirmation effect, namun memiliki kecenderungan dengan compensatory concept. Interaksi antara information richness dengan retailer brand pada penelitian ini mengindikasi adanya hubungan substitusi, yaitu information richness menggantikan retailer brand terhadap niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hal ini memberikan kontribusi teoretis yang berbeda dari penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa information richness berkomplemen dengan retailer brand dalam meningkatkan niat beli konsumen (Yen, 2014). Penelitian ini mengindikasikan bahwa konsumen lebih memilih peritel atau merchant yang terkenal dengan reputasi baik karena kepercayaan terhadap merek, serta informasi produk lengkap dan promosi yang menarik (Oh et al., 2009; Pan et al., 2013). Konsumen juga terdorong untuk melakukan pembelian karena adanya penawaran ekstra, walaupun merek peritel kurang dikenal. Berdasarkan hasil penelitian ini, dengan memadukan faktor information richness, retailer brand, dan extended offers dengan baik dapat membantu meningkatkan niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Sebagai penyedia layanan T-Cash, Telkomsel perlu melengkapi konten informasi produk, meningkatkan citra merek dengan menerapkan value tidak langsung, serta memperluas jangkauan promosi T-Cash dengan menambah jaringan kerjasama dengan peritel atau merchant. 5.2 Saran Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang dapat dijadikan saran untuk mengembangkan penelitian selanjutnya. Berikut adalah limitasi dan saran untuk pengembangan literatur. 1) Convenience sampling method dilakukan untuk pengumpulan sampel berlokasi di kota metropolis Surabaya, sehingga sulit digeneralisasi pada area lain yang masih belum familiar terhadap e-money (Teoh et al., 2013). Keterbatasan ini dapat dijadikan saran agar penelitian selanjutnya lebih general, terutama pada area geografis yang lebih luas. Selain itu, demografi responden penelitian

78

mayoritas usia muda, sehingga disarankan sebaran kategori responden lebih rata untuk generalisasi penelitian selanjutnya. 2) Penelitian ini hanya fokus pada peritel atau merchant yang bekerjasama dengan Telkomsel, terutama di industri makanan dan hiburan untuk mewakili experiential product. Selain industri makanan dan hiburan, T-Cash dapat melayani pengisian pulsa, pembayaran tagihan listrik, serta transaksi jual beli online. Limitasi ini dapat dijadikan masukan untuk mengembangkan jenis peritel atau merchant pada industri lain agar memberikan kontribusi yang beragam dan lebih luas. 3) Penelitian ini fokus pada pengaruh hubungan information richness, retailer brand, dan extended offers terhadapa niat beli konsumen menggunakan T-Cash. Hal ini dapat memberikan saran untuk penelitian selanjutnya untuk meneliti pengaruh faktor-faktor lainnya. Faktor lain yang dapat mempengaruhi niat beli konsumen antara lain convenience, perceived risk, perceived trust, dan lainnya (Teoh et al., 2013; Teo et al., 2015; Phonthanukitithaworn et al., 2016; LiébanaCabanillas et al., 2014). Kemungkinan adanya pengaruh interaksi antar faktor juga dapat mempengaruhi niat beli konsumen, misal konumen merasa nyaman bertransaksi menggunakan e-money T-Cash karena tidak perlu membawa uang tunai, sehingga risiko yang timbul dari transaki (hilangnya privasi dan keamanan) tidak dihiraukan. Dengan demikian, penelitian selanjutnya dapat menyelidiki hubungan antara faktor-faktor untuk memperkaya temuan literatur.

79


80

DAFTAR PUSTAKA Ailawadi, K. L., Neslin, S. A., & Gedenk, K. (2001). Pursuing the valueconscious consumer: store brands versus national brand promotions. Journal of marketing, 65(1), 71-89. Alia, S. S., & Angelia, M. (2016). Telkomsel Target 10 Juta Pengguna Tcash di 2017. Retrieved Oktober 8, 2016, from teknologi.news.viva.co.id Apipudin. (2012). Mengetahui Pasar Potensial Dari Data Top Brand. Retrieved 12 20, 2016, from topbrand-award.com APJII, A. P., & PUSKAKOM UI, P. K. (2015). Profil Pengguna Internet Indonesia 2014. Jakarta: Asosiasi Penyelenggara Jasa. Azhari, F. (2014). Quick detection of NFC vulnerability. Information Management & Computer Security, 22(2), 134-140. Bahri, S., & Zamzam, F. (2015). Model Penelitian Kuantitatif Berbasis SEMAmos (1 ed.). Sleman: Deepublish. Bank Indonesia, G. (2009). Indonesia Patent No. 11/12/PBI/2009. Brakus, J. J., Schmitt, B. H., & Zarantonello, L. (2009). Brand experience: what is it? How is it measured? Does it affect loyalty? Journal of marketing, 73(3), 5268. Burt, S., & Davies, K. (2010). From the retail brand to the retailer as a brand: themes and issues in retail branding research. International Journal of Retail & Distribution Management, 38(11/12), 865-878. Cardoso, P. R., & Pinto, S. C. (2010). Hedonic and utilitarian shopping motivations among Portuguese young adult consumers. International Journal of Retail & Distribution Management, 38(7), 538-558. Cicilia, S. (2016). Tcash incar 10 juta pelanggan Telkomsel. Retrieved Oktober 8, 2016, from industri.kontan.co.id Conway, E., Fu, N., Monks, K., Alfes, K., & Bailey, C. (2015). Demands or Resources? The Relationship Between HR Practices, Employee Engagement, and Emotional Exhaustion Within a Hybrid Model of Employment Relations. Human Resource Management, 55(5), 901–917. Dawes, J. (2008). Do data characteristics change according to the number of scale points used? International Journal of Market Research, 50(1), 61-77. Dillman, D. A., Smyth, J. D., & Christian, L. M. (2009). Internet, mail and mixedmode surveys: The tailored design (3 ed.). New Jersey: John Wiley & Sons Inc.

81

Endah, W. D. (2015). Telkomsel Target Pengguna Tcash Meningkat 100%. Retrieved October 18, 2016, from http://industri.bisnis.com/ Ghasemzadeh, K., & Maraashi, M. (2016). The Effect of Administrators’ Emotional Intelligence on Teachers’ Motivation in Primary Schools in Babol. International Journal of Humanities and Cultural Studies, 1(1), 1405-1420. Guo, H., Lee, S. C., Li, W. M., & Cao, J. J. (2003). Source characterization of BTEX in indoor microenvironments in Hong Kong. Atmospheric Environment, 37(1), 73-82. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). New York: Pearson Education. Hawkins, D. I., & Mothersbaugh, D. L. (2010). Consumer Behavior: Building Marketing Strategy (11 ed.). New York: The McGraw-Hill . Hoch, S. J., & Deighton, J. (1989). Managing what consumers learn from experience. The Journal of Marketing, 53(2), 1-20. Hong, I., & Cho, H. (2011). The impact of consumer trust on attitudinal loyalty and purchase intentions in B2C e-marketplaces: intermediary trust vs seller trust. International Journal of Information Management, 31(5), 469-479. Hoyle, R. H. (2012). Handbook of Structural Equation Modeling. New York: The Guilford Press. Huang, H.-C., Chang, Y.-T., Yeh, C.-Y., & Liao, C.-W. (2014). Promote the price promotion. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 26(7), 1065 - 1082. Hult, G. T., Jr, D. J., & Arrfelt, M. (2007). Strategic supply chain management: Improving performance through a culture of competitiveness and knowledge development. Strategic Management Journal, 28(10), 1035-1052. Jang, D., & Mattila, A. (2005). An examination of restaurant loyalty programs: what kinds of rewards do customers prefer? International Journal of Contemporary Hospitality Management, 17(5), 402-408. Jiang, L. (., Yang, Z., & Jun, M. (2013). Measuring consumer perceptions of online shopping convenience. Journal of Service Management, 24(2), 191-214. Kassim, N., & Abdullah, N. (2010). The effect of perceived service quality dimensions on customer satisfaction, trust, and loyalty in e-commerce settings: a cross cultural analysis. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 22(3), 351-371. Kim, H. (2006). Using hedonic and utilitarian shopping motivations to profile inner city consumers. Journal of Shopping Center Research, 13(1), 57-79.

82

Kim, J., & Lennon, S. (2013). Effects of reputation and website quality on online consumers’ emotion, perceived risk and purchase intention: based on the stimulus-organism-response model. Journal of Research in Interactive Marketing, 7(1), 33-56. Kim, J., Yang, K., & Kim, B. Y. (2013). Online retailer reputation and consumer response: examining cross cultural differences. International Journal of Retail & Distribution Management, 41(9), 688-705. King, D. R., Covin, J. G., & Hegarty, H. W. (2003). Complementary resources and the exploitation of technological innovations. Journal of Management, 29(4), 589-606. Kismihók, G., & Vas, R. (2011). Empirical Research on Learners’ Thoughts About the Impact of Mobile Technology on Learning. International Journal of Mobile and Blended Learning , 3(1), 73-88. Kotler, P., & Armstrong, G. (2008). Prinsip-prinsip Pemasaran (12 ed.). Jakarta: Erlangga. Kotler, P., & Keller, K. L. (2012). Marketing management (14 ed.). New Jersey: Pearson Education. Lee, M., Cheung, C., & Cheng, Z. (2007). Understanding user acceptance of multimedia messaging services: an empirical study. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 24(1), 2066-2077. Liébana-Cabanillas, F., Sánchez-Fernández, J., & Muñoz-Leiva, F. (2014). Antecedents of the adoption of the new mobile payment systems: The moderating effect of age. Computers in Human Behavior, 35(June), 464-478. Lin, J. C., & Liu, E. S. (2009). The adoption behavior or mobile cideo call services. International Journal of Mobile Communications, 7(6), 646-666. Lin, K. Y., & Lu, H. P. (2011). Why people use social networking sites: an empirical study integrating network externalities and motivation theory. Computers in Human Behavior, 27(3), 1152-1161. Lin, S. C., Persada, S. F., Nadlifatin, R., Tsai, H. Y., & Chu, C. H. (2015). Exploring the influential factors of manufacturers' initial intention in applying for the green mark ecolabel in Taiwan. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, 2(4), 359-364. Lin, S.-C., Persada, S. F., & Nadlifatin, R. (2014). A Study of Student Behavior in Accepting the Blackboard Learning System: a Technology Acceptance Model (TAM) Approach. Taipei: IEEE. Lu, Y., Yang, S., Chau, P. Y., & Cao, Y. (2011). Dynamics between the trust transfer process and intention to use mobile payment services: A crossenvironment perspective. Information & Management, 48(8), 393-403.

83

Malhotra, N. K. (2005). Riset Pemasaran: Pendekatan Terapan Jilid 1 (Edisi Keempat). Jakarta: Indeks. Mao, H., Mariadoss, B., Echambadi, R., & Chennamaneni, P. (2012). Brand extensions via complements or substitutes: the moderating role of manufacturing transferability. Marketing Letters, 23(1), 279-292. Mascarenhas, O., Kesavan, R., & Bernacchi, M. (2006). Lasting customer loyalty: a total customer experience approach. Journal of Consumer Marketing, 23(7), 397-405. McCloskey, D. W. (2006). The Importance of Ease of Use, Usefulness, and Trust to Online Consumers: An Examination of the Technology Acceptance Model with Older Customers. Journal of Organizational and End User Computing, 18(3), 47-65. Nadlifatin, R., Lin, S. C., Rachmaniati, Y. P., Persada, S. F., & Razif, M. (2016). A Pro-Environmental Reasoned Action Model for Measuring Citizens’ Intentions regarding Ecolabel Product Usage. Sustainability, 8(11), 1165. O’Cass, A., & Carlson, J. (2012). An empirical assessment of consumers’ evaluations of web site service quality: conceptualizing and testing a formative model. Journal of Services Marketing, 26(6), 419-434. Oh, S., Kim, Y., Lee, C., Shim, G., Park, M., & Jung, H. (2009). Consumer adoption of virtual stores in Korea: focusing on the role of trust and playfulness. Psychology & Marketing, 26(7), 652-668. Orozco-Gómez, M. d.-R. (2015). Brand personality and purchase intention. European Business Review, 27(5), 462-476. Overby, J. W., & Lee, E. J. (2006). The effects of utilitarian and hedonic online shopping value on consumer preference and intentions. Journal of Business research, 59(10), 1160-1166. Pan, M.-C., Kuo, C.-Y., Pan, C.-T., & Tu, W. (2013). Antecedent of purchase intention: online seller reputation, product category and surcharge. Internet Research, 23(4), 207-522. Persada, S., Lin, S., Nadlifatin, R., & Razif, M. (2015). Investigating the citizens’ intention level in environmental impact assessment participation through an extended theory of planned behavior model. Global NEST Journal, 17(4), 847857. Phonthanukitithaworn, C., Sellitto, C., & Fong, M. W. (2016). An investigation of mobile payment (m-payment) services in Thailand. Asia-Pacific Journal of Business Administration, 8(1), 37-5. Rachmatunnisa. (2016). NFC Jadi Senjata Penetrasi T-Cash Telkomsel. Retrieved Oktober 8, 2016, from inet.detik.com

84

Radder, L., & Huang, W. (2008). High-involvement and low-involvement products: a comparison of brand awareness among students at a South African university. Journal of Fashion Marketing and Management, 12(2), 232-243. Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2007). Research Methods Business Students Fourth Edition. Edinburgh Gate: Pearson Education. Siggelkow, N. (2002). Misperceiving interactions among complements and substitutes: organizational consequences. Management Science, 48(7), 900916. Singh, R., Sandhu, H. S., Metri, B. A., & Kaur, R. (2011). Organizational Performance and Retail Challenges: A Structural Equation Approach. iBusiness, 3(02), 159. Solomon, M., Bamossy, G., Askegaard, S., & Hogg, M. K. (2006). Consumer Behaviour: A European Perspective (3 ed.). Madrid: Pearson Education. Takamura, H., Ichisaka, S., Hayashi, C., Maki, H., & Hata, Y. (2007). Monocular deprivation enhances the nuclear signalling of extracellular signal-regulated kinase in the developing visual cortex. European Journal of Neuroscience, 26(10), 2884-2898. Tan, G., Ooi, K., Chong, S., & Hew, T. (2014). NFC mobile credit card: the next frontier of mobile payment? Telematics and Informatics, 31(2), 292-307. Telkomsel. (2015). About T-Cash - Telkomsel T-Cash. Retrieved 10 1, 2016, from https://digitalpayment.telkomsel.com Telkomsel. (2015). Connecting Your Digital Life: PT Telekomunikasi Selular 2015 Annual Report. Jakarta: PT Telekomunikasi Selular. Telkomsel. (2016, April 14). Telkomsel Jelajahi Indonesia Lewat Ekspedisi Langit Nusantara. Retrieved Oktober 8, 2016, from Telkomsel News: telkomsel.com Teo, A.-C., Tan, G. W.-H., Ooi, K.-B., Hew, T.-S., & Yew, K.-T. (2015). The effects of convenience and speed in m-payment. Industrial Management & Data Systems, 115(2), 311-331. Teoh, W. M.-Y., Chong, S. C., Lin, B., & Chua, J. W. (2013). Factors affecting consumers’ perception of electronic payment: an empirical analysis. Internet Research, 23(4), 465-485. Tingchi Liu, M., Brock, J. L., Cheng Shi, G., Chu, R., & Tseng, T. H. (2013). Perceived benefits, perceived risk, and trust: Influences on consumers’ group buying behaviour. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 25(2), 225248.

85

Tong, D. Y., Lai, K. P., & Tong, X. F. (2012). Ladies' purchase intention during retail shoes sales promotions. International Journal of Retail & Distribution Management, 40(2), 90-108. Voss, G., Godfrey, A., & Seiders, K. (2010). How complementarity and substitution alter the` customer satisfaction-repurchase link. Journal of Marketing, 74(6), 111-127. Wan, Y., Nakayama, M., & Sutcliffe, N. (2012). The impact of age and shopping experiences on the classification of search, experience, and credence goods in online shopping. Information Systems & e-Business Management, 10(1), 135148. Wang, A., & Lin, C. (2011). Effects of content class with endorsement and information relevancy on purchase intention. Management Research Review, 34, 417-435. Widarjono, A. (2015). Analisis Multivariat Terapan Dengan program SPSS, AMOS, dan SMARTPLS (2 ed.). Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Wijanto, S. H. (2008). Structural Equation Modelling. Yogyakarta: Graha Ilmu. Wu, I. L. (2013). The antecedants of customer satisfaction and its link to complaint intentions in online shopping: An integration of justice, technology, and trust. International Journal of Information Management, 33(1), 166-176. Yang, S., Lu, Y., Gupta, S., Cao, Y., & Zhang, R. (2012). Mobile payment services adoption across time: An empirical study of the effects of behavioral beliefs, social influences, and personal traits. Computers in Human Behavior, 28(1), 129-142. Yasin, N., Noor, M., & Mohamad, O. (2007). Does image of country-of-origin matter to brand equity? Journal of Product & Brand Management, 16(1), 3848. Yen, Y.-S. (2014). The interaction effect on customer purchase intention in ecommerce. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 26(3), 472-493. Zhang, L., & Su, M. (2011). Effects of new product preannouncement on purchase intention. Nankai Business Review International, 2(1), 48-63.

86

Lampiran 1 Rancangan kuesioner Responden Yth, Saya Alit Trihernindya adalah mahasiswa jurusan Manajemen Bisnis ITS angkatan 2013. Saat ini saya sedang melakukan penelitian skripsi yang berjudul “Pengaruh Hubungan Information Richness, Retailer Brand, Extended Offers pada Niat Beli Konsumen Menggunakan T-Cash”. Hasil dari kuesioner ini bertujuan untuk memahami pengaruh Information Richness, Retailer Brand, Extended Offers terhadap niat beli konsumen menggunakan layanan T-Cash dari Telkomsel. Untuk itu, saya memohon kesediaan Anda untuk mengisi kuesioner ini dan menjawab seluruh pertanyaan sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Saya menjamin bahwa jawaban Anda akan diperlakukan secara rahasia dan hanya digunakan untuk kepentingan akademis. Atas waktu dan partisipasi Anda saya ucapkan terima kasih. Screening (S) S1. Apakah Anda pelanggan Telkomsel? ( Ya / Tidak ) S2. Apakah Anda mengetahui layanan T-Cash Tap? ( Ya / Tidak ) S3. Apakah Anda pernah berbelanja di merchant atau toko menggunakan T-Cash Tap? (Ya/Tidak)

Demografi (D) D1. Berapa usia anda?

a. Sekolah Menengah

a. Kurang dari 18 tahun

b. Sarjana

b. 18 – 24 tahun

c. Magister

c. 25 – 34 tahun

d. Doktoral

d. 35 – 44 tahun e. 45 – 54 tahun

D4. Apa pekerjaan Anda?

f. Lebih dari 54 tahun

a. Pelajar / Mahasiswa b. Pegawai

D2. Jenis kelamin

c. Wirausaha d. Lainnya: …

a. laki-laki b. perempuan

D3. Apa pendidikan terakhir Anda?

87

Analisis Faktor-Faktor (A) Responden diminta memilih jawaban yang paling sesuai dengan kondisi yang ada dengan cara memberikan tanda (√) pada pilihan jawaban yang tersedia. Keterangan : STS = Sangat Tidak Setuju

S = Setuju

TS = Tidak Setuju

SS = Sangat Setuju

N = Netral Information Richness (IR)

STS

TS

N

S

SS

STS

TS

N

S

SS

STS

TS

N

S

SS

IR1. T-Cash memungkinkan saya untuk memperoleh banyak informasi dan manfaat IR2. T-Cash menyediakan berbagai macam bentuk informasi dan pelayanan IR3. T-Cash menyediakan informasi dan pelayanan produk yang relevan IR4. T-Cash menyediakan informasi dan pelayanan produk yang konsisten Retailer Brand (RB) RB1. T-Cash adalah produk dari perusahaan besar yang semua orang kenali RB2. T-Cash memiliki reputasi yang bagus RB3. T-Cash merupakan produk yang terkenal RB4. Saya pun juga pernah mengalami menggunakan T-Cash Extended Offers (EO) EO1. Diskon dan promosi yang ada di T-Cash membuat saya nyaman dan percaya diri EO2. T-Cash mendukung promosi tambahan di sekitar saya sejak pertama kali ada EO3. Proses pembayaran dan pengisian T-Cash tersedia dan cukup nyaman EO4. T-Cash bekerja sama dalam hal promosi dengan merchant atau peritel

88

Niat Beli Konsumen (NBK) T-Cash NBK1. Jika saya bisa, saya ingin membeli produk dengan menggunakan T-Cash NBK2. Dimungkinkan saya akan membeli produk dengan TCash di waktu mendatang NBK3. Saya berminat membeli produk dengan T-Cash di waktu mendatang NBK4. Saya akan membeli produk yang saya lihat ada kayanan T-Cash di waktu mendatang

89

STS

TS

N

S

SS

Lampiran 2 Uji Linearitas ANOVA Table

NBK1 * IR1

NBK2 * IR1

NBK3 * IR1

NBK4 * IR1

Between Groups Within Groups Total Between Groups Within Groups Total Between Groups Within Groups Total Between Groups

(Combined) Linearity Dev iation f rom Linearity




Within Groups Total

Sum of Squares 49.511 37.231 12.281 119.334 168.846 54.111 39.304 14.807 111.104 165.215 29.575 26.651 2.924 119.378 148.953 36.347 33.480 2.867 127.579 163.925

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

Mean Square 12.378 37.231 4.094 .571

F 21.678 65.205 7.169

Sig. .000 .000 .000

13.528 39.304 4.936 .532

25.447 73.937 9.284

.000 .000 .000

7.394 26.651 .975 .571

12.945 46.660 1.706

.000 .000 .167

9.087 33.480 .956 .610

14.886 54.847 1.565

.000 .000 .199

Mean Square 7.841 22.936 .293 .692

F 11.330 33.144 .423

Sig. .000 .000 .655

9.967 29.034 .434 .644

15.469 45.060 .674

.000 .000 .511

7.075 20.458 .384 .608

11.633 33.635 .632

.000 .000 .533

6.473 16.999 1.210 .688

9.407 24.704 1.758

.000 .000 .175

ANOVA Table

NBK1 * IR2

NBK2 * IR2

NBK3 * IR2

NBK4 * IR2

Between Groups Within Groups Total Between Groups Within Groups Total Between Groups Within Groups Total Between Groups Within Groups Total





Sum of Squares 23.522 22.936 .586 145.324 168.846 29.902 29.034 .868 135.313 165.215 21.226 20.458 .769 127.727 148.953 19.419 16.999 2.419 144.506 163.925

90

df 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213

ANOVA Table

NBK1 * IR3

NBK2 * IR3

NBK3 * IR3

NBK4 * IR3






Within Groups Total

Sum of Squares 29.730 29.526 .204 139.116 168.846 36.464 31.687 4.778 128.751 165.215 28.611 26.618 1.992 120.342 148.953 27.640 26.455 1.185 136.286 163.925

df 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213

Mean Square 9.910 29.526 .102 .662

F 14.959 44.571 .154

Sig. .000 .000 .858

12.155 31.687 2.389 .613

19.825 51.683 3.896

.000 .000 .022

9.537 26.618 .996 .573

16.642 46.449 1.738

.000 .000 .178

9.213 26.455 .592 .649

14.196 40.764 .913

.000 .000 .403

Mean Square 7.701 29.684 .373 .660

F 11.660 44.943 .565

Sig. .000 .000 .639

4.889 18.458 .366 .697

7.015 26.484 .525

.000 .000 .665

6.625 25.490 .336 .586

11.307 43.506 .574

.000 .000 .633

9.020 34.891 .396 .612

14.746 57.040 .648

.000 .000 .585

ANOVA Table

NBK1 * IR4

NBK2 * IR4

NBK3 * IR4

NBK4 * IR4






Within Groups Total

Sum of Squares 30.804 29.684 1.120 138.042 168.846 19.556 18.458 1.098 145.659 165.215 26.500 25.490 1.009 122.453 148.953 36.080 34.891 1.189 127.845 163.925

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

ANOVA Table

NBK1 * RB1

NBK2 * RB1

NBK3 * RB1

NBK4 * RB1






Sum of Squares 8.600 5.255 3.346 160.245 168.846 5.637 5.313 .324 159.578 165.215 10.460 5.771 4.689 138.493 148.953 10.404 6.577 3.827 153.521 163.925

91

df 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213 3 1 2 210 213

Mean Square 2.867 5.255 1.673 .763

F 3.757 6.886 2.192

Sig. .012 .009 .114

1.879 5.313 .162 .760

2.473 6.991 .213

.063 .009 .808

3.487 5.771 2.345 .659

5.287 8.750 3.555

.002 .003 .030

3.468 6.577 1.914 .731

4.744 8.997 2.618

.003 .003 .075

ANOVA Table

NBK1 * RB2

NBK2 * RB2

NBK3 * RB2

NBK4 * RB2






Within Groups Total

Sum of Squares 41.144 37.566 3.579 127.701 168.846 57.491 49.059 8.432 107.724 165.215 36.264 33.251 3.013 112.689 148.953 46.962 44.221 2.740 116.963 163.925

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

Mean Square 10.286 37.566 1.193 .611

F 16.834 61.481 1.952

Sig. .000 .000 .122

14.373 49.059 2.811 .515

27.885 95.182 5.453

.000 .000 .001

9.066 33.251 1.004 .539

16.814 61.670 1.863

.000 .000 .137

11.740 44.221 .913 .560

20.979 79.018 1.632

.000 .000 .183

Mean Square 6.291 20.263 1.634 .687

F 9.152 29.474 2.377

Sig. .000 .000 .071

9.072 28.676 2.537 .617

14.706 46.485 4.113

.000 .000 .007

6.864 22.109 1.783 .581

11.808 38.032 3.066

.000 .000 .029

9.434 31.795 1.981 .604

15.626 52.661 3.280

.000 .000 .022

Mean Square 15.102 58.340 .690 .519

F 29.108 112.443 1.329

Sig. .000 .000 .266

16.984 66.571 .455 .465

36.490 143.026 .977

.000 .000 .404

14.130 56.022 .166 .442

31.950 126.673 .376

.000 .000 .770

12.687 50.122 .208 .542

23.428 92.557 .384

.000 .000 .764

ANOVA Table

NBK1 * RB3

NBK2 * RB3

NBK3 * RB3

NBK4 * RB3






Within Groups Total

Sum of Squares 25.166 20.263 4.903 143.680 168.846 36.287 28.676 7.612 128.927 165.215 27.456 22.109 5.348 121.497 148.953 37.737 31.795 5.942 126.188 163.925

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

ANOVA Table

NBK1 * RB4

NBK2 * RB4

NBK3 * RB4

NBK4 * RB4






Sum of Squares 60.409 58.340 2.069 108.437 168.846 67.936 66.571 1.365 97.279 165.215 56.521 56.022 .499 92.432 148.953 50.746 50.122 .624 113.179 163.925

92

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

ANOVA Table

NBK1 * EO1

NBK2 * EO1

NBK3 * EO1

NBK4 * EO1






Within Groups Total

Sum of Squares 74.116 72.391 1.725 94.730 168.846 61.689 57.916 3.773 103.526 165.215 48.917 44.221 4.696 100.037 148.953 45.000 38.156 6.844 118.925 163.925

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

Mean Square 18.529 72.391 .575 .453

F 40.880 159.713 1.269

Sig. .000 .000 .286

15.422 57.916 1.258 .495

31.134 116.920 2.539

.000 .000 .058

12.229 44.221 1.565 .479

25.550 92.388 3.270

.000 .000 .022

11.250 38.156 2.281 .569

19.771 67.055 4.009

.000 .000 .008

Mean Square 9.949 37.836 .654 .617

F 16.114 61.278 1.059

Sig. .000 .000 .368

7.325 28.702 .199 .650

11.263 44.135 .306

.000 .000 .821

8.438 33.495 .086 .551

15.309 60.768 .157

.000 .000 .925

9.242 36.267 .234 .607

15.214 59.703 .385

.000 .000 .764

Mean Square 4.367 11.092 2.126 .724

F 6.030 15.314 2.935

Sig. .000 .000 .034

2.473 7.902 .663 .743

3.328 10.633 .893

.011 .001 .446

4.392 16.074 .499 .629

6.987 25.570 .793

.000 .000 .499

3.798 13.112 .694 .712

5.337 18.425 .975

.000 .000 .406

ANOVA Table

NBK1 * EO2

NBK2 * EO2

NBK3 * EO2

NBK4 * EO2






Within Groups Total

Sum of Squares 39.798 37.836 1.962 129.048 168.846 29.299 28.702 .597 135.916 165.215 33.754 33.495 .259 115.199 148.953 36.967 36.267 .701 126.958 163.925

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

ANOVA Table

NBK1 * EO3

NBK2 * EO3

NBK3 * EO3

NBK4 * EO3






Sum of Squares 17.469 11.092 6.378 151.377 168.846 9.892 7.902 1.990 155.322 165.215 17.570 16.074 1.496 131.383 148.953 15.193 13.112 2.081 148.732 163.925

93

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

ANOVA Table

NBK1 * EO4

NBK2 * EO4

NBK3 * EO4

NBK4 * EO4






Within Groups Total

Sum of Squares 50.756 36.613 14.143 118.090 168.846 52.816 40.624 12.192 112.399 165.215 53.559 46.113 7.446 95.394 148.953 42.187 32.991 9.196 121.738 163.925

df 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213 4 1 3 209 213

Mean Square 12.689 36.613 4.714 .565

F 22.457 64.800 8.343

Sig. .000 .000 .000

13.204 40.624 4.064 .538

24.552 75.539 7.557

.000 .000 .000

13.390 46.113 2.482 .456

29.336 101.028 5.438

.000 .000 .001

10.547 32.991 3.065 .582

18.107 56.640 5.263

.000 .000 .002

Lampiran 3 Uji Multikolinearitas Coeffici entsa

Model 1

(Constant) IR RB EO

Unstandardized Coef f icients B Std. Error 1.082 1.078 .319 .073 .252 .075 .410 .077

Standardized Coef f icients Beta .261 .221 .355

a. Dependent Variable: NBK

94

t 1.004 4.342 3.351 5.314

Sig. .316 .000 .001 .000

Collinearity Statistics Tolerance VIF .657 .544 .532

1.522 1.839 1.881

Lampiran 4 Tabel Chi-square

95

Lampiran 5 Uji model fit Model Default model Saturated model Independence model

Model Default model Saturated model Independence model

RMR .186 .000 .315

GFI .806 1.000 .275

AGFI .703

PGFI .527

.143

.233

NFI Delta1 .799 1.000 .000

RFI rho1 .740

IFI Delta2 .824 1.000 .000

TLI rho2 .771

.000

.000

CFI .823 1.000 .000

Lampiran 6 Uji model dan hipotesis SEM Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Parameter Estimate Lower Upper P NBK <--- IR .249 .089 .414 .003 NBK <--- RB .659 .485 .805 .002 NBK <--- EO .336 .121 .543 .002 IR1 <--- IR .776 .694 .856 .002 IR2 <--- IR .760 .658 .846 .001 IR3 <--- IR .720 .588 .822 .002 IR4 <--- IR .662 .538 .766 .003 RB4 <--- RB .829 .713 .966 .002 RB2 <--- RB .640 .474 .760 .004 EO2 <--- EO .739 .511 .880 .003 NBK1 <--- NBK .807 .726 .864 .004 NBK2 <--- NBK .907 .861 .937 .005 NBK3 <--- NBK .889 .834 .926 .004 NBK4 <--- NBK .741 .625 .822 .003 EO4 <--- EO .777 .580 1.037 .002

Standardized Total Effects - Two Tailed Significance (BC) (Group number 1 - Default model) EO RB IR NBK NBK .002 .002 .003 ... NBK4 .002 .002 .002 .003 NBK3 .002 .002 .003 .004 NBK2 .002 .002 .003 .005 NBK1 .002 .002 .003 .004 EO2 .003 ... ... ... EO4 .002 ... ... ... RB2 ... .004 ... ... RB4 ... .002 ... ... IR4 ... ... .003 ... IR3 ... ... .002 ... IR2 ... ... .001 ... IR1 ... ... .002 ...

96

Lampiran 7 Hierarchical moderator regression analysis Coeffici entsa

Model 1

2

3

(Constant) Jenis Kelamin Usia (Constant) Jenis Kelamin Usia IR RB EO (Constant) Jenis Kelamin Usia IR RB EO IRxRB IRxEO RBxEO

Unstandardized Coef f icients B Std. Error 14.142 1.060 .729 .447 1.147 .721 -1.919 1.180 .501 .293 1.334 .474 .226 .068 1.039 .128 .498 .117 -.820 1.375 .516 .305 1.206 .482 .244 .069 .947 .139 .451 .127 -.237 .178 .099 .208 -.051 .143

a. Dependent Variable: NBK

97

Standardized Coef f icients Beta .111 .108 .076 .126 .185 .466 .236 .079 .114 .200 .425 .214 -.096 .038 -.030

t 13.339 1.632 1.591 -1.626 1.706 2.813 3.324 8.085 4.246 -.596 1.690 2.501 3.542 6.803 3.568 -1.332 .474 -.355

Sig. .000 .104 .113 .105 .090 .005 .001 .000 .000 .552 .093 .013 .000 .000 .000 .184 .636 .723


98

BIODATA PENULIS Alit Trihernindya Koesetyo Putri lahir pada tanggal 29 Januari 1995 di Medan, Sumatra Utara dari pasangan Agus Kusamsi dan Hermin. Penulis adalah putri bungsu dari tiga bersaudara. Setelah menamatkan pendidikan SDN DR. Sutomo V di Surabaya, penulis melanjutkan studi di SMPN 2 Surabaya. Penulis menamatkan pendidikan Sekolah Menengah Atas di SMAN 5 Surabaya, kemudian melanjutkan studi di Jurusan Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya pada tahun 2013. Penulis aktif mengikuti seminar bisnis menyambut MEA, serta menjadi panitia kegiatan jurusan antara lain Business Trip dan Gentlepreneur. Pengalaman aplikasi ilmu yang pernah penulis dapatkan adalah ketika melaksanakan Kerja Praktik di PT. Telekomunikasi Indonesia (Telkom) pada tahun 2016. Penulis dapat dihubungi melalui email [email protected].

99

PENGARUH HUBUNGAN INFORMATION RICHNESS, RETAILER BRAND, EXTENDED OFFERS PADA NIAT BELI KONSUMEN MENGGUNAKAN T-CASH

Recommend Documents