Tesis – TI42307
PENGEMBANGAN MODEL PENGARUH CUSTOMER REVIEW DAN EMOTIONAL
DESIGN
TERHADAP
CUSTOMER
INTENTION
UNTUK MELAKUKAN REPEAT PURCHASE PADA ONLINE STORE
DISUSUN OLEH:
Hendra Saputra 251 320 420 1
DOSEN PEMBIMBING:
Dr. Adithya Sudiarno, ST., M.T. Dyah Santhi Dewi, S.T., M.Eng.Sc, Ph.d
Program Magister Bidang Keahlian Ergonomi dan Keselamatan Industri Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2017
TESIS TI142307
PENGEMBANGAN MODEL PENGARUH CUSTOMER REVIEW DAN EMOTIONAL DESIGN TERHADAP CUSTOMER INTENTION UNTUK MELAKUKAN REPEAT PURCHASE PADA ONLINE STORE
HENDRA SAPUTRA 2513 204 201 DOSEN PEMBIMBING Dr. Adithya Sudiarno, S.T., M.T. Dyah Santhi Dewi, S.T., M.Eng.Sc., Ph.d PROGRAM MAGISTER BIDANG KEAHLIAN MANAJEMEN REKAYASA JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2017
TESIS TI142307
MODEL DEVELOPMENT EFFECT OF EMOTIONAL DESIGN AND ONLINE CUSTOMER REVIEWS ON CUSTOMER INTENTION TOWARD REPEAT PURCHASE IN ONLINE STORE
HENDRA SAPUTRA 2513 204 201 Supervisors : Dr. Adithya Sudiarno, S.T., M.T. Dyah Santhi Dewi, S.T., M.Eng.Sc., Ph.d
MAGISTER PROGRAM FIELD OF STUDY ERGONOMIC AND INDUSTRIAL SAFETY DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING FACULTY OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2017
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN TESIS
Saya yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : Hendra Saputra NRP
: 2513 204 201
Program Studi : Magister Teknik Industri ITS Surabaya Menyatakan bahwa isi sebagian maupun keseluruhan tesis saya yang berjudul: Pengembangan Model Pengaruh Customer Review dan Emotional Design terhadap Customer Intention untuk melakukan Repeat Purchase pada Online Store Adalah benar-benar hasil karya intelektual mandiri, diselesaikan tanpa menggunakan materi-materi yang tidak di izinkan, dan bukan merupakan karya pihak lain yang saya akui sebagai karya pribadi. Semua referensi yang dikutip maupun dirujuk telah penulis cantumkan secara lengkap pada daftar pustaka. Apabila ternyata pernyataan ini tidak benar, saya bersedia menerima sanksi sesuai peraturan yang berlaku. Surabaya, 24 Januari 2017 Yang membuat pernyataan,
Hendra Saputra NRP. 2513 204 201
MODEL DEVELOPMENT EFFECT OF EMOTIONAL DESIGN AND ONLINE CUSTOMER REVIEWS ON CUSTOMER INTENTION TOWARD REPEAT PURCHASE IN ONLINE STORE Name: Hendra Saputra NRP: 2513 204 201 Supervisor: Dr. Adithya Sudiarno, S.T., M.T. Dyah Santhi Dewi, S.T., M.Eng.Sc., Ph.d
The increase of internet users in Indonesia since 2005 to 2014 has reach 88.1 million from 16 million internet users. Survey conducted by APJII shows internet usage has cover 34.9% of total population in Indonesia. This condition led to a shift of trend from conventional trade into online trade, based on prediction by the year of 2020 the number of online consumers will continue to increase significantly in Indonesia. This condition not only a great chance for business but also for academic research. Emotional design on the online store proved a positives effect on trust, which is led to a customer intention. Customer intention also positively affected by online customer review, as the customer review known as electronic word of mouth (eWOM) written by consumer based on their experience of vendor or product. This research propose model development effect from emotional design to customer intention, but also add customer review as an exogenous latent variable and repeat purchase as an endogenous latent variable. Objective of this model development is to find out effect from each emotional design and customer review toward repeat purchase. Online questionnaires were distributed randomly and filled voluntarily through google link forms. From 187 respondents only 162 respondents who has made a purchase on online store and understands about customer review, thus data processed through SPSS19 and AMOS22. The study revealed customer reviews has a very significant effect toward repeat purchase, CR3 known as objectives and factual reviews led to repeat purchase. Emotional design shows a significant effect toward repeat purchase, PV1 knows as visually attractive led to repeat purchase. Keywords: customer intention, emotional design, online store, online customer reviews, , repeat purchase, structural equation modeling.
PENGEMBANGAN MODEL PENGARUH CUSTOMER REVIEW DAN EMOTIONAL DESIGN TERHADAP CUSTOMER INTENTION UNTUK MELAKUKAN REPEAT PURCHASE PADA ONLINE STORE Nama Mahasiswa NRP Dosen Pembimbing Dosen Co-Pembimbing
: Hendra Saputra : 2513 204 201 : Dr. Adithya Sudiarno, S.T., M.T. : Dyah Santhi Dewi, S.T., M.Eng.Sc. Ph.D.
ABSTRAK
Pengguna internet di Indonesia mengalami peningkatan sejak tahun 2005 sampai dengan tahun 2014 dimana terdapat peningkatan sebanyak 88,1 juta dari 16 juta pengguna. Hal ini juga terlihat dari survei yang dilakukan oleh APJII yang menunjukkan bahwa penggunaan internet telah mencapai 34,9% dari total penduduk di Indonesia. Kondisi ini menyebabkan pergeseran tren dari perdagangan konvensional ke dalam perdagangan online dan berdasarkan prediksi pada tahun 2020 jumlah konsumen online akan terus meningkat secara signifikan di Indonesia. Kondisi ini juga tidak hanya memberi peluang besar dalam berbisnis tetapi juga untuk penelitian akademis. Untuk mendapatkan pembelian secara online, masyarakat Indonesia dapat dengan mudah mengakses berbagai Online Store baik yang disediakan oleh pelaku bisnis dalam negeri maupun luar negeri. Berdasarkan pada penelitian terdahulu Emotional Design pada Online Store memilki efek positif pada kepercayaan customer yang mana efek ini menyebabkan tumbuhnya Customer Intention dalam melakukan pembelian. Selain itu online customer review juga memiliki efek positif terhadap Customer intention, dimana online customer review diketahui sebagai electronic word of mouth (eWOM) yang ditulis oleh konsumen berdasarkan pengalaman pembelian konsumen sebelumnya. Penelitian ini menawarkan pengembangan model pengaruh Customer Review dan Emotional Design terhadap Customer Intention untuk dapat melakukan Repeat Purchase pada Online Store dengan menggunakan metode SEM (Structutural Equation Model). Tujuan dari pengembangan model ini adalah untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing indikator Emotional Design dan Customer Review terhadap Repeat Purchase. Alat yang dipergunakan pada penelitian ini dalam pengumpulan datanya adalah kuesioner online. Kuesioner online tersebut didistribusikan secara acak dan diisi secara sukarela melalui google link forms. Dari 187 responden hanya 162 responden yang telah melakukan pembelian pada Online Store dan mengerti tentang apa itu Customer Review. Pengolahan data diproses melalui software SPSS19 dan AMOS22. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwaan Customer Review dimana indikator berupa testimony review (CR3) memiliki efek yang sangat signifikan terhadap repeat purchase dan Emotional Design yang indikatornya berupa tampilan yang menarik (PV1) menunjukkan dampak yang signifikan terhadap Repeat Purchase. Kata kunci: customer intention, emotional design, online store, online customer reviews, , repeat purchase, structural equation modeling. iii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT, karena berkat rahmat dan karuniaNya sehingga penulis dapat menyelesaikan thesis yang berjudul “Pengembangan Model Pengaruh Customer Review dan Emotional Design terhadap Customer Intention untuk melakukan Repeat Purchase” ini. Penyusunan thesis ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister pada Program Studi teknik Industri, Konsentrasi Ergonomi dan Keselamatan Industri. Dalam penyusunan thesis ini, berbagai pihak telah banyak memberikan kontribusi baik berupa motivasi, dorongan, bantuan serta masukan sehingga dalam kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada: 1. Bapak Dr. Adithya Sudiarno, S.T., M.T. selaku Dosen Pembimbing Utama dan Ibu Dyah Santhi Dewi S.T., M.Eng.Sc., Ph.d selaku Dosen KoPembimbing yang telah banyak meluangkan waktu untuk membimbing, berdiskusi, memberi arahan, dan memberikan semangat serta motivasi untuk menyelesaikan tesis ini pada waktu yang tersedia. 2. Orang tua dan adik tercinta yang telah memberikan doa, motivasi, semangat, dan dukungan baik secara moril maupun materil. 3. Bapak Dr.Eng. Erwin Widodo S.T., M.Eng. dan Ibu Ratna Sari Dewi S.T., M.T. selaku tim dosen penguji sidang tesis yang telah banyak memberikan masukan untuk perbaikan tesis ini. 4. Bapak Dr.Eng. Erwin Widodo ST., M.Eng. selaku Ketua Program Studi Magister Pasca Sarjana Teknik Industri ITS, yang telah banyak memberikan arahan dan motivasi dalam menyelesaikan berbagai kendala selama kuliah. 5. Sahabat-sahabat Pasca Sarjana Teknik Industri Angkatan 2013 Genap, mas agung karim henaulu, suhu bagus naufal, isnaini umam adot, mas danu, sony ardian, cak nidhom, mbak ratih, mbak prita, mbak ika, mbak della, dan mbak sofi, yang sama-sama menempuh perkuliahan magister meskipun wisudanya berbeda-beda.
iii
6. Neng Risma dan Mbak Maeka yang sama-sama berjuang menyelesaikan tesis dan selalu setia menemani serta mengajarkan berbagai ilmu bermanfaat kepada penulis. 7. Teman-teman Pasca Sarjana Teknik Industri ITS yang ikut meramaikan residen, terutama teman-teman di angkatan 2016 ganjil yang bersamasama mengambil mata kuliah riset operasional lanjut. 8. Mbak Rahayu, Mbak Fitri, dan seluruh staf di Teknik Industri ITS sebagai pihak yang membantu dan memberi kemudahan dalam segala urusan administrasi akademik sehingga proses pelaksanaan seminar sampai sidang tesis ini dapat terlaksana. 9. Sahabat-sahabat dari alumni teknik K3 PPNS angkatan 2008 dan 2009, yang diantaranya tyo, pak pres, aditya yudha, satrya kusumananda, mahardika, lintang veallyndri, maria carolina, dan lainnya yang tak dapat disebutkan satu per satu yang ikut serta memberikan masukan dan bantuan dalam proses penyelesaian thesis 10. Dan seluruh pihak lainnya yang tidak dapat disebutkan satu persatu. Besar harapan penulis agar penelitian Tesis ini dapat dikembangkan dalam penelitian selanjutnya. Akhir kata dengan segala kerendahan hati penulis berharap penelitian ini dapat bermanfaat untuk seluruh pihak untuk pengembangan keilmuan Teknik Industri ke depannya. Aamiin Ya Robbal Alamin…
Surabaya, 24 Januari 2017
Penulis
iv
DAFTAR ISI Halaman
ABSTRAK…..................................................................................................
i
ABSTRACT…..................................................................................................
i
KATA PENGANTAR….................................................................................
ii
DAFTAR ISI…………………………………………………………………
iv
DAFTAR GAMBAR…………………………………………………………
viii
DAFTAR TABEL…………………………………………………..………..
x
DAFTAR LAMPIRAN…….….......................................................................
xii
BAB 1 1.1
Latar Belakang……………………………………………………
1
1.2
Perumusan Masalah………………………………………………
6
1.3
Tujuan Penelitian…………………………………………………
6
1.4
Manfaat Penelitian……………………………………………..…
7
1.5
Ruang Lingkup dan Batasan Peneitian……………………………
7
1.6
Sistematika Penulisan……………………………………………..
8
BAB 2 2.1
2.2
PENDAHULUAN
LANDASAN TEORI Cognitive Ergonomic 2.1.1 Emotional Design……………………………………………
11
2.1.2 Desain Situs….………………………………………………
13
Online Store 2.2.1 Internet terhadap Online Store………………………………..
15
2.2.2 Konsep e-commerce………………………………………….
16
2.2.3 Online Customer Reviews (OCRs)……………………………
25
iv
2.3
2.4
2.5
2.6
2.3.1 Customer Intention………………………………..…………
26
2.3.2 Keputusan Pembelian dan Repeat Purchase………..……….
28
Uji Statistik Penelitian 2.4.1 Validitas……………………………………………….…….
31
2.4.2 Reliabilitas…………………………………………….…….
32
Technology Acceptance Model (TAM) 2.5.1 Persepsi Kemanfaatan……………………………………….
33
2.5.2 Persepsi Kemudahan Penggunaan…………………………..
34
2.5.3 Sikap Penggunaan………………………………………….
34
2.5.4 Penggunaan Aktual………………………………………...
34
Strucutral Equation Modeling (SEM) 2.5.1 Teknik Analisis Data dan Hipotesis………………………….
35
2.5.2 Bagian-bagian dalam SEM…………………………………...
37
2.5.3 Proses analisis SEM………………..…………………………
37
2.7
Penelitian terdahulu dan posisi penelitian………………………….
40
2.8
Pengembangan Model…………………...………………………….
41
BAB 3 3.1
3.2
3.3
Perspektif Konsumen
METODOLOGI PENELITIAN Tahap Identifikasi Awal 3.1.1 Identifikasi Masalah………………..…………………….
45
3.1.2 Penetapan Rumusan, Tujuan, dan Manfaat Penelitian..…
46
3.1.3 Studi Literatur……………………..…………………….
46
Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data 3.2.1 Pengumpulan Data..………………..…………………….
46
3.2.2 Pengolahan Data………………………………………….
47
Tahap Analisis dan Interpretasi Data 3.3.1 Analisis………………..…………………………………...
47
3.3.2 Interpretasi Data………………..………………………….
47
v
3.4
3.5 BAB 4
3.4.1 Kesimpulan………………..………………………..……...
48
3.4.2 Saran………………..………………………………….......
48
Diagram Alir Penelitian………………..………………………...
48
MODEL PENELITIAN
4.1
Model Penelitian……………..…………..……………………..
51
4.2
Identifikasi Variabel dan Indikator Penelitian……………..……
54
4.3
Penyusunan Kuisioner……………………….………………….
54
4.4
Responden dan Instrumen Penelitian……………………………
59
BAB 5 5.1
5.2
5.3
Tahap Kesimpulan dan Saran
PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS HASIL Hasi Pengujian Kuisioner………………..…………………….
63
5.1.1 Uji Validitas………………....……..……………………
66
5.1.2 Uji Reliabilitas Kuisioner………………..………………
69
Pengujian Asumsi 5.2.1 Uji Normalitas Multivariat..………………..…………….
71
5.2.2 Uji Korelatsi antar Variabel………………………………
72
Pengujian Konstruk pada Structural Equation Models (SEM) 5.3.1 Variabel Customer Review (CR)...………………..…...….
73
5.3.2 Variabel Perceived Visual Appeal (PV)…………….……
76
5.3.3 Variabel Perceived Usefulness (PU)..………………….…
78
5.3.4 Variabel Perceived Ease of Use (PE)……………………
81
5.3.5 Variabel Customer Intention (CI)..………………..……...
84
5.3.6 Variabel Repeat Purchase (RP)…………………….……
88
5.3.7 Pengujian Model Full SEM..………………..…………….
91
vi
5.4
Interpretasi Hasil Pemodelan 5.4.1 Interpretasi H1 Perceived Usefulness terhadap Customer Intention..………………..……………....
95
5.4.2 Interpretasi H2 Perceived Ease of Use terhadap Perceived Usefulness..……….……..……...………
97
5.4.3 Interpretasi H3 Perceived Visual Appeal terhadap Perceived Ease of Use..……………….…………..
99
5.4.4 Interpretasi H4 Perceived Visual Appeal terhadap Perceived Usefulness..………………..……………
100
5.4.5 Interpretasi H5 Customer Review terhadap Perceived Usefulness..………………..……………………….
100
5.4.6 Interpretasi H6 Customer Intention terhadap Repeat Purchase..………………..…………………………
102
5.4.7 Interpretasi H7 Perceived Visual Appeal terhadap Repeat Purchase..………………..…………….….....
103
5.4.8 Interpretasi H8 Customer Review terhadap Repeat Purchase..………………..…………………………. BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1
Kesimpulan……………………………..…………………….
105
6.2
Saran………………………..…………………………………
106
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
103
vii
DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 1.1
Diagram peningkatan pengguna internet di Indonesia……..
1
Gambar 1.2
Diagram pengguna internet berdasarkan usia………………
2
Gambar 1.3
Diagram alasan warga Surabaya enggan belanja di Online store……………………………………...................
3
Gambar 2.1
Model Perilaku Konsumen…………………………………
27
Gambar 2.2
Model Lima Tahap Proses Membeli……………………….
30
Gambar 2.3
Kerangka Model Technology Acceptance Model (TAM)….
33
Gambar 2.4
Alur Pengembangan Model……………………………….
42
Gambar 2.5
Analisa Posisi Penelitian…………………………………..
43
Gambar 3.1
Diagram Alur Penelitian…………………………………...
49
Gambar 4.1
Pengembangan Model……………………………………...
52
Gambar 5.1
Diagram Responden Kuisioner Online…………………….
63
Gambar 5.2
Diagram Gender Responden…………………….…………
64
Gambar 5.3
Diagram Pekerjaan Responden…………………….………
64
Gambar 5.4
Diagram Pendapatan per bulan responden…………………
65
Gambar 5.5
Diagram intensitas belanja di online store dalam satu tahun terakhir…………………….…………………….
Gambar 5.6
Diagram
Pemilihan
online
store
terbaik
65
oleh
responden…………………….………………………......
66
Gambar 5.7
Scatterplot Asumsi Normal Multivariate………………….
72
Gambar 5.8
Model CFA Customer Reviews (CR)………….……………
73
Gambar 5.9
Model CFA Customer Reviews (CR) tahap akhir…………
74
v
Gambar 5.10 Model CFA Perceived Visual Appeal (PV)……………….
76
Gambar 5.11 Model CFA Perceived Visual Appeal (PV) tahap akhir …
79
Gambar 5.12 Model CFA Perceived Usefulness (PU)…………………..
80
Gambar 5.13 Model CFA Perceived Usefulness (PU) tahap akhir……...
82
Gambar 5.13 Model CFA Perceived Ease of Use (PE)…………………..
83
Gambar 5.14 Model CFA Perceived Ease of Use (PE) tahap akhir……
85
Gambar 5.15 Model CFA Customer Intention (CI).................................
86
Gambar 5.16 Model CFA Customer Intention tahap satu.……...............
87
Gambar 5.17 Model CFA Customer Intention tahap akhir.….......…......
89
Gambar 5.18 Model CFA Repeat Purchase (RP)…………………..……
90
Gambar 5.19 Model CFA Repeat Purchase (RP) tahap akhir……….…
90
Gambar 5.20 Pengujian Keselurhan Konstruk Model…………….……
92
Gambar 5.21 Diagram alasan calon pembeli mempertimbangkan produk
yang
sama
di
online
store
lain…………………..
96
Gambar 5.22 Diagram alasan calon pembeli memilih online store sebagai
online
store
terbaik………….…………………..
98
Gambar 5.23 Beberapa alasan responden memberikan customer review
terhadap
store…………………..…………………..
online 101
vi
DAFTAR TABEL Halaman Tabel 2.1
Model Bisnis Internet…………………………………….....
17
Tabel 2.2
Perbandingan Pasar Conventional dan E-Commerce……….
23
Tabel 2.3
Tabel Letak Penelitian…..........…...........…...........…............
41
Tabel 4.1
Variabel Laten dan Indikator Kuisioner…………………….
54
Tabel 4.2
Variabel dan Indikator Penelitian………………..………….
56
Tabel 4.3
Definisi Indikator…………………………………………….
Tabel 5.1
59
Hasil uji validitas item pertanyaan untuk indikator pada variabel customer review (CR)…….………………………..
Tabel 5.2
Hasil uji validitas item pertanyaan untuk indikator pada variabel perceived visual appeal (PV)……………………...
Tabel 5.3
64
Hasil uji validitas item pertanyaan untuk indikator pada variabel customer intention (CI)……………………………
Tabel 5.6
64
Hasil uji validitas item pertanyaan untuk indikator pada variabel perceived usefulness (PU) …………………………
Tabel 5.5
64
Hasil uji validitas item pertanyaan untuk indikator pada varibael perceived ease of use (PE) ………………………..
Tabel 5.4
64
64
Hasil uji validitas item pertanyaan untuk indikator pada variabel Repeat Purchase (RP)……………………………..
65
Tabel 5.7
Nilai Alpha Cronbach’s……………………………………….
67
Tabel 5.8
Hasil Uji Reliabilitas………………….…………………….
67
Tabel 5.9
Hasil pengujian asumsi KMO dan Bartlett’s Test………….
69
Tabel 5.10
Estimasi Parameter CFA variabel Online Customer Reviews (CR) ………………………………..………………………..
vii
70
Tabel 5.11
Estimasi Parameter CFA variabel Online Customer Reviews tahap akhir setelah eliminasi (CR) ………………………….
72
Tabel 5.12
Uji Goodness of Fit (GOF) variabel CR.…….……………..
72
Tabel 5.13
Estimasi parameter CFA Perceived Visual Appeal (PV)……
73
Tabel 5.14
Estimasi parameter CFA Perceived Visual Appeal (PV) tahap akhir setelah eliminasi………………………………...
74
Tabel 5.15
Uji Goodness of Fit (GOF) variabel PV………….………….
75
Tabel 5.16
Estimasi parameter CFA Perceived Usefulness (PU)………
76
Tabel 5.17
Estimasi parameter CFA Perceived Visual Appeal (PV) tahap akhir setelah eliminasi………………………………...
77
Tabel 5.18
Uji Goodness of Fit (GOF) variabel PU………….………….
78
Tabel 5.19
Estimasi parameter CFA Perceived Ease of Use (PE)……..
78
Tabel 5.20
Estimasi parameter CFA Perceived Ease of Use (PE) tahap akhir setelah eliminasi………………………………............
80
Tabel 5.21
Uji Goodness of Fit (GOF) variabel PE………….………….
80
Tabel 5.22
Estimasi parameter CFA Customer Intention (CI)………….
81
Tabel 5.23
Estimasi parameter CFA Customer Intention (CI) tahap satu…………………………………………………………..
Tabel 5.24
83
Estimasi parameter CFA customer intention (CI) tahap akhir setelah eliminasi kedua……………………………….
84
Tabel 5.25
Uji Goodness of Fit (GOF) variabel CI………….…………..
84
Tabel 5.26
Estimasi parameter CFA Repeat Purchase (RP)……………
85
Tabel 5.27
Estimasi parameter CFA Repeat Purchase (RP) tahap akhir setelah eliminasi……………………………….....................
86
Tabel 5.28
Uji Goodness of Fit (GOF) variabel RP………….………….
87
Tabel 5.29
Hasil Pengujian Konstruk Utuh………..……………………
88
Tabel 5.30
Hasil Pengujian Goodness of Fit Model……….……………
89
Tabel 5.31
Goodness of Fit untuk RMSEA dan CFI……………………
90
Tabel 5.32
Interpretasi Hipotesis yang dibentuk…..……………………
90
viii
DAFTAR LAMPIRAN
LAMPIRAN 1
KUISIONER PENELITIAN
LAMPIRAN 2
HASIL MODEL FULL SEM
LAMPIRAN 3
DIAGRAM HASIL KUISIONER
BAB 1 PENDAHULUAN Pada Bab Pendahuluan ini berisi tentang hal-hal yang mendasari dilaksanakannya penelitian serta proses mengidentifikasi permasalahan yang akan diteliti. 1.1
Latar Belakang Kebutuhan akan layanan internet di Indonesia mengalami peningkatan pesat dari tahun ke tahun, seperti yang ditampilkan pada Gambar 1.1 yang menunjukkan terjadi peningkatan pengguna internet di Indonesia sejak tahun 2005 hingga tahun 2014. Pada tahun 2005 terdapat 16 juta pengguna internet kemudian mengalami peningkatan menjadi 88.1 juta pengguna internet pada tahun 2014. Survey yang dilakukan APJII menunjukkan pengguna internet telah mencakup 34.9% dari seluruh jumlah penduduk Indonesia (APJII, 2014). Hingga tahun 2019 angka pengguna internet akan terus mengalami peningkatan sebagai upaya dari pemerintah untuk pemerataan akses internet melalui program Pita Lebar (APJII, 2014)
Gambar 1.1 Diagram peningkatan pengguna internet di Indonesia (Sumber: Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, 2014)
1
Dengan melakukan kategorisasi berdasarkan usia, Gambar 1.2 menunjukkan persentase pengguna internet berdasarkan usia, dimana tiga besar dari pengguna internet berada pada rentang usia 18-45 tahun. Urutan pertama pengguna internet di Indonesia didominasi oleh digital naive (pengguna yang lahir bersama era teknologi internet) dengan persentase 49%, generasi yang juga disebut sebagai Millenial Generation telah membentuk tren tersendiri yang menjadikan internet sebagai alat bantu untuk melakukan pekerjaan. Pada urutan kedua yaitu pengguna internet dengan rentan usia 26-35 tahun dengan persentase 33.8%, dan urutan ketiga dengan persentase 14.6% ialah pengguna internet dengan rentan umur 36-45 tahun (APJII, 2014).
Gambar 1.2 Diagram pengguna internet berdasarkan usia (Sumber: APJII, 2014)
Melihat besarnya jumlah pengguna internet di Indonesia telah memicu pergeseran tren aktivitas transaksi, dimana masyarakat tak hanya terpaku pada aktivitas transaksi secara langsung di pusat perbelanjaan namun juga telah merambah pada transaksi nirkabel atau disebut juga online transaction. Aktivitas transaksi nirkabel yang terjadi pada toko nirkabel (online store) secara perlahan mulai mereduksi peran pasar tradisional (Gunarsih, 2011). Diprediksikan hingga tahun 2020 jumlah konsumen yang membelanjakan uang untuk membeli barang dan jasa secara online akan terus meningkat secara signifikan di Indonesia (Godjali et al., 2012). Untuk dapat melakukan pembelian secara online, masyarakat Indonesia dapat dengan mudah mengakses berbagai online store baik yang disediakan
2
oleh pelaku bisnis dalam negeri maupun luar negeri. Beberapa contoh online store yang dapat diakses di Indonesia ialah Tokopedia, Bukalapak, OLX, Blibli.com, FJB Kaskus, Lazada, Berniaga, eBay Indonesia, Amazon Indonesia, MatahariMall.com, Elevania, dan Zalora. Sebagian besar dari online store yang ada di Indonesia masuk dalam kategori virtual storefront, dimana pembelian dilakukan secara digital selanjutnya pengiriman dilakukan secara tradisional (Laundon & Laudon, 2000). Jenis dari virtual storefront sendiri dibagi berdasarkan karakteristik transaksinya, B2C (Business to Customer), B2B (Business to Business), C2B (Customer to Business), dan C2C (Customer to Customer) (Kotler, 2003). Meskipun telah banyak online store yang beroperasi di indonesia, survey yang dilakukan APJII pada tahun 2014 mencatat hanya 27% diantara sampel survey yang pernah berbelanja secara online dan 34% diantaranya hanya mencari informasi di internet mengenai produk yang akan dibeli.
Gambar 1.3 Diagram alasan warga Surabaya enggan belanja di online store (Sumber: Deloitte Consumer Insights: Capturing Indonesia’s Latent Markets, 2015)
Terdapat tiga alasan utama mengapa masyarakat enggan untuk melakukan pembelian secara online (Deloitte, 2015). Pada Gambar 1.3 menunjukkan tiga alasan terbesar masyarakat di kota Surabaya enggan melakukan pembelian secara online. Pada urutan pertama dengan persentase 40% disebabkan oleh ‘tidak tahu bagaimana caranya’, pada bagian ini faktor gagap teknologi disertai proses pembelian yang tidak mudah dipahami ialah penyebab utama mengapa
3
masyarakat enggan melakukan pembelian secara online. Pada urutan kedua dengan persentase 33% disebabkan oleh rasa ‘tidak aman’ yang dirasakan calon pembeli ataupun pengunjung situs online store. Pada urutan terakhir dengan persentase 14% disebabkan akibat harga yang lebih mahal dari harga toko pada umumnya. Dengan melihat dua penyebab tertinggi masyarakat enggan melakukan pembelian secara online, maka penelitian ini menganggapnya sebagai potensi untuk melakukan kajian. Mengingat kedua penyebab tersebut terkait dengan tampilan antar muka dan juga fasilitas dari penyedia situs online store sendiri. Online Customer Review (OCR) merupakan bentuk dari electronic Word of Mouth (eWOM), dikenal sebagai customer review, testimony, ulasan, ataupun komentar elektronik pada suatu obyek ataupun subyek di dunia maya (Minnema et al., 2016). Kehadiran OCR dapat membantu untuk membentuk ekspektasi produk pada saat pembelian, hal tersebut juga dapat memberikan pengaruh pada peningkatan minat pembelian terhadap suatu produk. Ulasan suatu produk belakangan ini makin mudah ditemukan di berbagai online store. Rasa tidak aman tersebut dapat dikurangi dengan adanya OCR pada suatu online store (Minnema, 2016). Customer review terbagi menjadi 12 dimensi bila dikaji secara independen, dimana tiap dimensi memiliki indikator masingmasing (Gottschalk et al., 2017). Selain faktor OCR yang menjadi bagian dari online store yang mudah ditemui oleh pengunjung, faktor lain yang juga telah banyak diperhatikan oleh manajemen online store ialah bagaimana proses desain tampilan online store. Faktor kognitif seperti emotional design secara tidak langsung dapat memberikan pengaruh yang diinginkan perancang kepada orang yang melihat suatu rancangan tertentu. Faktor OCR
pada beberapa penelitian juga
menunjukkan adanya pengaruh terhadap customer intention untuk melakukan transaksi (Moriuchi, 2016; Minnema, 2016; Elwalda, 2016).
4
Emotional Design ialah bagian dari Human-Computer Interaction (HCI), model dari Emotional Design dapat dikategorikan menjadi tiga macam yaitu Affective, Cognitive, dan Reflective dinilai dari perspektif pengguna dalam memproses informasi. Aspek kognitif banyak mendapat perhatian dewasa ini untuk diteliti, penerapan emotional design dan technology acceptance model (TAM) untuk mencari pengaruhnya terhadap customer intention menunjukkan pengaruh positif (Pengnate, 2017). Pengembangan TAM diawali dengan memperkenalkan empat variabel kunci yaitu perceived ease of use, perceived usefulness, behavioral intention to use, dan actual system use (Davis, 1989). Empat variabel dalam TAM memiliki relevansi pusat untuk memprediksi sikap penerimaan pengguna terhadap teknologi komputer. Manfaat dari penerapan kognitif dapat membantu manajemen untuk merancang situs yang dapat dengan mudah dipahami oleh pengunjung, perolehan informasi dan kemudahan akses terhadap berbagai menu dari situs ialah indikator variabel dari kognitif ergonomi (Cyr, 2009; Garret, 2003). Emotional design dalam berbagai penelitian telah menunjukkan pengaruh kuat terhadap niat konsumen (customer intention) untuk melakukan transaksi (Kukay-kinney, 2009; Wang, 2011; Hasan, 2015; Pengnate, 2017; Gunawan, 2016; Gunarsih, 2012). Adanya minat konsumen untuk melakukan pembelian secara online tentunya merupakan peluang baik bagi pelaku usaha, dimana dengan terpenuhinya pembelian dapat membuka kemungkinan memperoleh pelanggan baru. Mengingat pelanggan lima kali lebih menguntungkan dibandingkan konsumen baru (Chiu et al., 2012), sehingga sangat penting bagi online store untuk memahami mengapa pembeli memiliki keinginan untuk kembali melakukan repeat purchase intention. Kepuasan dan tumbuhnya kepercayaan pada online store terbukti memiliki pengaruh terhadap pembelian secara berulang. Pembelian secara berulang atau repeat purchase intention dapat dikatakan bilamana konsumen melakukan pembelian yang sama lebih dari tiga kali, meskipun begitu repeat purchase intention dapat diwakilkan oleh
5
indikator-indikator yang menjadikannya variabel laten (Moriuchi, 2016). Berdasarkan literature review yang dilakukan dan besarnya potensi keuntungan dari repeat purchase intention, penelitian ini beranjak dari logic thinking beberapa penelitian terdahulu. Pertama, terdapat penelitian yang melakukan pengembangan model pengaruh antara rasa kepuasan konsumen, dan kesetiaan pembeli terhadap pembelian secara berulang (repeat purchase) pada Online Supermarket Trade di Jepang (Moriuchi, 2016). Kedua, Penelitian yang melakukan pengembangan model emotional design membuktikan adanya pengaruh signifikan terhadap rasa percaya dan niat konsumen untuk melakukan pembelian secara online (Pengnate, 2017). Ketiga, penelitian yang melakukan pengembangan model pengaruh antara kepercayaan konsumen dan pembelian berulang menunjukkan adanya pengaruh signifikan dari kedua variabel laten tersebut (Chiu et al., 2012). Terakhir dengan menggunakan kerangka TAM, penelitian melakukan analisis hubungan antara online customer review terhadap kepercayaan dan minat pembelian menunjukkan adanya pengaruh signifikan terhadap minat pembelian (Elwalda, 2016). Dengan
kembali
mempertimbangkan
adanya
pergeseran
minat
masyarakat terhadap online store telah menjadikan ranah baru penelitian, melihat adanya gap dari penelitian-penelitian sebelumnya. Penelitian ini mencoba melakukan pengembangan model pengaruh customer review dan emotional design terhadap niat beli konsumen untuk melakukan pembelian secara berulang (repeat purchase). Variabel laten yang digunakan pada penelitian ini ialah customer review, emotional design, perceived ease of use, perceived usefulness, customer intention, dan repeat purchase intention. Seluruh indikator yang digunakan ialah berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, meskipun beberapa penelitian lain menggunakan data dari server online store untuk melakukan pengolahan secara matematis (Moriuchi, 2016). namun cara yang lebih sesuai untuk digunakan bilamana menggunakan banyak atribut seperti yang dilakukan dapat dilakukan secara statistik dengan metode
6
Structural Equation Modeling (Elwalda, 2016; Pengnate et al., 2017; Minnema et al., 2016; Gottschalk, 2017; Chiu et al, 2012). 1.2
Perumusan Masalah Beranjak dari latar belakang, perumusan masalah pada penelitian ini adalah menganalisa pengaruh dari customer review yang dihubungkan dengan model penelitian emotional design beserta TAM terhadap niat pembelian konsumen untuk melakukan repeat purchase intention pada Online Store di Indonesia.
1.3
Tujuan Penelitian Dengan telah ditetapkannya perumusan masalah penelitian maka dapat dilakukan penyusunan tujuan penelitian yang juga dikaitkan terhadap latar belakang penelitian, diantaranya yaitu: 1.
Mengetahui indikator yang paling memberikan pengaruh terhadap variabel laten OCR pada online store.
2.
Mengetahui indikator yang paling memberikan pengaruh terhadap variabel emotional design pada online store.
3.
Mengetahui apakah terdapat pengaruh OCR terhadap repeat purchase intention pada online store.
4.
Mengetahui apakah terdapat pengaruh emotional design terhadap repeat purchase intention pada online store.
1.4
Manfaat Penelitian Dengan tercapainya tujuan penelitian dan diperolehnya hasil dari perumusan masalah, maka diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang bermanfaat berupa:
7
1.
Manfaat teoritis Mengetahui faktor-faktor yang memiliki pengaruh kuat terhadap keputusan pengunjung online store untuk melakukan pembelian termasuk keinginan untuk melakukan pembelian secara berulang di online store tersebut.
2.
Manfaat praktis a. Penelitian ini dapat dijadikan sebagai acuan dalam pengembangan online store, baik pada perancangan desain terkait emotional design ataupun perubahan pada aspek penyajian OCR. b. Diharapkan dapat menjadi masukan bagi Online Store di Indonesia agar dapat meningkatkan minat masyarakat untuk berbelanja secara online.
1.5
Ruang Lingkup dan Batasan Penelitian Penelitian ini dilaksanakan dengan mempertimbangkan beberapa kondisi baik dari sudut pandang Management Online Store maupun Customer, maka ruang lingkup dan batasan penelitian ialah sebagai berikut: 1.
Variabel yang digunakan pada penelitian ini mencakup OCR yang disebut sebagai customer review (Gottschalk, 2017), Emotional Design yang disebut sebagai perceived visual appeal (Pengnate, 2017), Perceived Ease of Use (Pengnate, 2017), Perceived Usefulness (Pengnate, 2017), Customer Intention (Pengnate, 2017), dan Repeat Purchase Intention (Hsu et al., 2012)
2.
Data primer yang digunakan dalam penelitian berupa kuesioner tanggapan ataupun perilaku pengunjung online store.
3.
Pengolahan data untuk mencari keterkaitan dan kuatnya hubungan variable menggunakan software AMOS 22 dengan tool SEM.
4.
Online Store yang dibahas disini dibatasi pada Tokopedia, Bukalapak, Elevenia, Lazada, Zalora, Mataharimall, OLX, FJB Kaskus, dan Rakuten.
8
Batasan dalam penelitian ini mencakup: Online store yang dilakukan penelitian ialah online store yang berlaku pada rentang penelitian bulan November 2016 – Januari 2017. 1.6
Sistematika Penulisan Penyusunan proposal thesis ini menggunakan kerangka dasar penelitian uji empiris yang diantaranya terdiri dari beberapa tahapan komposisi metodologi penelitian sebagai berikut: BAB 1 Pendahuluan Bab
Pendahuluan
ini
berisikan
mengenai
latar
belakang
yang
mendukungnya diangkatnya penelitian ini, dimana akan terdapat perumusan masalah hingga pada manfaat penelitian yang akan dicapai dengan dilaksanakannya penelitian ini BAB 2 Landasan Teori Bab Landasan Teori ini akan menyajikan literatur terkait penelitian yang akan dilaksanakan, hal tersebut tak terbatas hanya pada metode dan juga teori namun juga dilengkapi mengenai teori terkait emotional design dari cognitive ergonomic maupun pemahaman mengenai repeat purchase intention. BAB 3 Metodologi Penelitian Bab Metodologi Penelitian ini akan menyajikan alur penelitian secara detil dan terstruktur dimulai dari awal mula persiapan pelaksanaan penelitian hingga akhirnya diperolehnya hasil dari penelitian.
9
BAB 4 Model Penelitian Bab Model Penelitian akan menyajikan mengenai model penelitian terdahulu yang merupakan titik awal melakukan penelitian ini, dimana pada masing-masing variabel laten akan didefinisikan hingga setiap indikator pertanyaan. BAB 5 Pengolahan Data dan Analisis Hasil Bab Pengolahan Data dan Analisis Hasil akan menyajikan mengenai tahapan pengumpulan data hingga analisis teoritis berdasarkan hasil pengolahan data yang dilakukan. BAB 6 Kesimpulan dan Saran Bab Kesimpulan dan Saran merupakan tahap dimana peneliti menjawab rumusan masalah pada awal penelitian berdasarkan hasil yang diperoleh dari analisa data. DAFTAR PUSTAKA Pada bagian ini penulis menyertakan informasi mengenai penulis dan judul setiap penelitian yang digunakan sebagai dasar dan pendukung dari dilaksanakannya penelitian ini, baik berupa buku maupun berupa papers yang memiliki hubungan ataupun konsep yang serupa dalam pelansakaan penelitian.
10
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab landasan teori ini berisi tentang konten ilmiah yang menjadi dasar teori keilmuan dalam pelaksanaan penelitian ini, diantaranya dasar teori metode yang digunakan dan dasar teori dari penelitian serupa sebelumnya. 2.1
Cognitive Ergonomic 2.1.1 Emotional Design Dalam perancangan desain suatu situs toko online, faktor desain memegang peran kunci dalam mempengaruhi respon dan pengalaman pengunjung saat melakukan interaksi dengan situs (Nielsen & Loranger, 2006). Dalam hal ini aspek cognitive ergonomic dapat diterapkan pada desain situs online store, emotional design yang menjadi bagian dari cognitive ergonomic terdiri dari tiga macam konsep (Norman, 2004), yaitu: a.
Visceral Design Visceral desain ialah suatu desain yang terbentuk secara alami,
layaknya manusia yang berubah karena beradaptasi terhadap lingkungan, sesama manusia, hewan, tumbuhan, pemandangan, cuaca, dan juga fenomena alam. Contoh mudah dari implementasi pemahaman visceral design dapat ditemukan pada desain iklan, seni dan kerajinan rakyat, dan yang paling umum ialah mainan anak kecil. Layaknya mainan anak, pakaian, dan perlengkapan kamar, akan lebih sering menggambarkan prinsip visceral yaitu memiliki warna terang dengan kecerahan warna yang tinggi, hal tersebut bukanlah seni melainkan mata anak kecil akan lebih mudah mengenali dan akrab terhadap ciri khas warna tersebut. Pembentukan prinsip dari visceral design akan secara langsung terhubung dan konsisten terhadap kebiasaan orang dan juga budaya. Dengan menerapkan konsep desain ini maka suatu produk ataupun
11
situs akan dapat dengan mudah terlihat menarik bagi pengunjung, walaupun konsep tersebut akan mengakibatkan suatu desain terlihat sederhana. Dalam prinsip visceral design, fitur fisik seperti tampilan, rasa, dan
suara
akan
mendominasi,
karena
visceral
design
erat
hubungannya dengan reaksi awal. Untuk mempelajarinya dapat dengan mudah yaitu menunjukkan suatu desain di hadapan seseorang dan menunggu reaksinya. Rentetan reaksi yang diharapkan dari penerapan konsep visceral design ialah saat seorang pengunjung situs melihat suatu produk, orang tersebut akan langsung mengatakan “saya mau itu”, lalu “apa yang barang itu dapat lakukan?”, lalu akhirnya pengunjung akan menanyakan “dan berapa harga barang itu?”. Visceral design yang efektif akan membutuhkan kemampuan secara visual, grafik dan ahli bidang industri. Maka visceral design dapat dikatakan terkait segala hal tentang dampak emosional secara langsung (immediate emotional impact). b.
Behavioral Design Prinsip dari konsep ini secara keseluruhan ialah mengenai
penggunaan. Penampilan dan rasionalitas tidak akan diperhitungkan, namun performa yang akan memegang peran penting. Pada bagian inilah peran persepsi usability atau ease to use menjadi fokus utama. Komponen ataupun indikator suatu produk ataupun situs dapat dikatakan memiliki behavioral design yang bagus ialah: function, understandability, usability, dan physical feel. Dalam behavioral design, fungsi merupakan hal pertama yang perlu diperhatikan, dan pertanyaan yang erat hubungannya ialah: “What does a product do, what function does it perform?”. Test behavioral design paling utama dari suatu produk ialah produk tersebut harus dapat memenuhi fungsi utama dari tujuannya. c.
Reflective Design Prinsip dari konsep ini mencakup ranah yang cukup luas, hal
tersebut terkait dengan pesan, mengenai budaya, mengenai arti dari
12
suatu produk ataupun kegunaannya. Mengenai arti dari suatu benda, yang dapat memicu nuansa tertentu. Hal yang juga menjadi fokus dari reflective design ialah bagaimana suatu produk dapat memberikan kesan tertentu kepada pemakainya, dapat menimbulkan perasaan tertentu seperti rasa bangga. 2.1.2 Desain Situs Dalam proses perancangan situs, sangat penting bagi pemilik usaha ataupun bisnis untuk memperhatikan elemen-elemen penting agar dapat menarik minat pengunjung. Terdapat tiga elemen yang perlu diperhatikan, yaitu visual design, navigation design, dan informational design (Hasan, 2015). Bila lebih menitik beratkan pada visual design, maka situs tersebut perlu mengacu pada konsistensi, estetika, dan daya tarik dari penampilan situs termasuk gambar, warna, huruf, bentuk, animasi, dan tata letak (Cyr & Bonanni, 2005; Li & Yeh, 2010). Kualitas dari suatu situs dapat dilihat dari desain visualnya, hal tersebut juga dapat mempengaruhi pengalaman pengunjung saat sedang menggunakan ataupun berinteraksi pada situs tersebut. Pada beberapa penelitian sebelumnya, indikator visual design yang memiliki hubungan dengan perilaku pembelian online terdiri dari persepsi kemudahan dalam penggunaan, persepsi manfaat, persepsi rasa senang, dan kesediaan untuk melakukan belanja online (Kim & Stoel, 2004; Li & Yeh, 2010; Monsuwe, Dellaert, & De Ruyter, 2004). Visual design atau daya tarik visual pada suatu situs belanja online memegang peran penting karena dapat meningkatkan daya tarik pengunjung dan daya tarik emosional, hingga pada akhirnya dapat menumbuhkan kepuasan saat mengunjungi situs (Cyr et al., 2009). Kualitas dari desain visual suatu situs dapat memberikan pesan positif pada konsumen mengenai kualitas dari produk dan juga vendor (Wells et al., 2011).
13
Navigation design merupakan faktor kedua yang perlu diperhatikan, elemen ini terkait dengan bagaimana penataan dan struktur dari halaman situs dan juga konten. Desain navigasi dari situs memiliki dampak yang signifikan terhadap besarnya usaha yang dibutuhkan pengunjung untuk menjelajahi situs maupun mengakses konten. Desain navigasi yang efisien dari sebuah situs seharusnya menyediakan hierarki navigasi situs yang mudah diguanakan, sehingga pengunjung dapat dengan mudah dan cepat berpindah antar halaman ataupun konten suatu situs. Desain navigasi memegang peran penting dalam mempengaruhi pengunjung yang tidak menyukai tampilan halaman yang berlebihan dalam hal tautan, pilihan, ataupun jumlah klik. Konsumen online lebih menyukai navigasi yang simpel dan memiliki akses cepat yang dapat menghemat waktu mereka, sehingga proses pencarian barang yang mereka ingingkan dan proses transaksi dapat terselesaikan tanpa melalui banyak proses. Desain navigasi yang ambigu dan juga kurang jelas pada suatu situs dapat mengakibatkan gangguan pada konsumen akibat terlalu banyak proses, menghilangkan rasa ketertarikan pengunjung pada situs. Akibat
dari
buruknya
navigasi
berimbas
pada
pengunjung
meninggalkan situs tanpa adanya niat untuk membeli ataupun mengunjungi kembali. (Hasan, 2016). Informational Design merupakan faktor ketiga yang terkait dengan kemampuan dari situs untuk menyajikan informasi yang relevan, sesuai, dan bahasa informasi yang mudah dimengerti oleh pengunjung. Information design memiliki hubungan positif dengan persepsi kemudahan penggunaan, manfaat, dan kesediaan untuk melakukan belanja online. Transaksi pembelian secara online melibatkan beragam jumlah informasi terkait dengan produk, jasa, pembayaran, pengiriman, dan vendors. Pada beberapa penelitian, menyebutkan bahwa ketersediaan dan relevansi informasi yang dibutuhkan pada suatu situs jual beli dapat meningkatkan kepercayaan dan niat konsumen untuk melakukan transaksi.
14
2.2
Online Store 2.2.1 Internet terhadap Online Store Internet merupakan singkatan dari interconnection networking yang secara sederhana bisa diartikan sebagai ‘a global network of computer networks’. Memasuki era cyber internet dimana segala proses
perkembangan
teknologi
dalam
kondisi
akselerasi
hiperekponensial yang sulit dibayangkan. Dalam era dengan perkembangan
internet
saat
ini
dapat
dengan
mudahnya
berkomunikasi tanpa batas ras, bangsa, geografi, dan batasan-batasan lainnya. Internet adalah manifestasi material usaha manusia untuk terus menerus mencapai suatu era dimana induksi pengetahuan dan kebudayaan manusia mencapai suatu kesempurnaan alamiahnya, sehingga diperkirakan membawa dampak ledakan komunikasi dan ledakan besar aktivitas ekonomi antara negara yang dapat terjadi secara virtual. Diantara berbagai kemudahan yang diperoleh dari internet ialah konsep situs yang saat ini dapat dengan mudah diakses oleh berbagai kalangan. Sejatinya situs dapat diartikan sebagai kumpulan halaman yang menampilkan informasi data teks, data gambar diam atau gerak, data animasi, suara, video, dan atau gabungan dari semuanya, baik yang bersifat statis maupun dinamis yang membentuk satu rangkaian bangunan yang paling terkait dimana masing-masing dihubungkan dengan jaringan-jaringan halaman yang disebut hyperlink. Sifat dari situs pun dapat berbeda-beda, yang diketahui memiliki dua sifat, Bersifat statis apabila isi informasi situs tetap, jarang berubah, dan isi informasinya searah hanya dari pemilik situs. Bersifat dinamis apabila isi informasi situs selalu berubah-ubah, dan isi informasinya interaktif dua arah berasal dari pemilik serta pengguna situs. Contoh situs statis adalah berisi profil perusahaan, sedangkan situs dinamis adalah seperti Friendster, Multiply, dll. Dalam sisi pengembangannya, situs statis hanya bisa diupdate oleh pemiliknya saja, sedangkan situs dinamis bisa diupdate oleh pengguna maupun pemilik.
15
Meningkatnya pengguna internet saat ini merupakan kabar yang menggembirakan bagi banyak praktisi IT, jasa yang dapat mereka tawarkan kepada pelaku usaha ataupun bisnis yaitu perancangan situs. Situs banyak diperlukan untuk berbagai kepentingan berkaitan dengan penyampaian informasi mulai dari perusahaan besar, perusahaan kecil, lembaga pemerintahan, pendidikan, dunia hiburan dan masih banyak lagi. Situs merupakan sarana yang efektif untuk melakukan promosi produk dan jasa sehinggan cukup banyak perusahaan penjualan barang dan jasa yang membuat situs atau dapat disebut dengan istilah ecommerce. Situs juga terbukti menjadi media informasi yang diminati selain media informasi lainya. Hal ini disebabkan karena sifat situs yang interaktif, menarik, jangkauan global dan informasinya yang up to date. Untuk menganalisis keberhasilan sebuah situs, terdapat beberapa data yang diperlukan sebagai parameter yaitu: 1.
Frekuensi pengunjung
2.
Lamanya pengunjung berada di sebuah situs
3.
Lamanya pengunjung di tiap halaman situs
4.
Hal-hal yang diminati pengunjung
5.
Kode negara yang melakukan pemesanan
2.2.2 Konsep e-commerce Dewasa ini setiap aktivitas secara tidak langsung dituntut untuk serba cepat, diantaranya proses pemrolehan informasi dan pelaksanaan transaksi yang sudah seharusnya dapat dilakukan dimanapun. Hal ini sangat dipengaruhi oleh kemajuan infrastruktur Teknologi Informasi (TI) yang semakin hari semakin mengalami kemajuan pesat, dapat terlihat bahwa hingga saat ini hampir berbagai macam peralatan telah berbasis digital dan diantaranya berbagai aktivitas dalam berbisnis. Ecommerce ialah kumpulan dinamis anatara teknologi, aplikasi dan proses bisnis yang menghubungkan perusahaan, konsumen, dan komunitas tertentu melalui transaksi elektronik dan perdagangan, barang, pelayanan, dan informasi yang dilakukan melalui internet.
16
Pada penerapan kesehariannya, pemanfaatan e-commerce merupakan pemanfaatan internet untuk kepentingan bisnis. E-commerce telah menjadi suatu proses dan cara berbelanja ataupun berdagang secara online atau direct selling yang memanfaatkan fasilitas internet dimana terdapat situs yang dapat menyediakan layanan ‘get and deliver’. Tabel 2.1 Model Bisnis Internet (berlanjut halaman selanjutnya) KATEGORI Virtual storefront
DESKRIPSI
CONTOH
Menjual produk fisik atau jasa secara online.
Amazon.com
Pengiriman barang dan jasa
Virtual Vineyard
non-digital menggunakan
Security first
sarana-sarana tradisional
Network bank
(seperti jasa pos dan kurir) Information Brokers
Menyediakan informasi
Partnet
mengenai produk, harga dan
Travelocity
ketersediaanya.beberapa
Auto-by-Tel
diantaranya juga memfasilitasi transaksi,namun nilai utamanya adalah informasi yang disediakan. Marketplace Concentrator
Memusatkan informasi
Internet Mall
mengenai produk dan jasa
Dealernent
dari berbagai produsen pada
Industrial Marketplace
satu titik sentral.pembeli
Insure Market
dapat mencari, membandingkan dan kadang kala juga melakukan transaksi Pembelian Transaction Brokers
Pembeli dapat mengamati
E*trade
berbagai tarif dan syarat
Ameritrade
pembelian ,namun aktifitas bisnis utamanya adalah memfasilitasi transaksi Electronic Clearinghouse
Menyediakan suasana seperti
Bid.com
tempat pelelangan
OnSale
produk,dimana harga dan ketersediaan selalu berubah,
17
tergantung pada relasi konsumen Reverse Auction
Konsumen mengajukan
Priceline.com
tawaran kepada berbagai penjual untuk membeli barang dan jasa Digital Product Delivery
Menjual dan mengirim
Build-a-card
perangkat lunak,multimedia,
Photodisc
dan produk digital lainyan
Sonicnet
lewat internet Content Provider
Memperoleh pendapatan
wall street journal
loewat penyediaan
interactive
konten.pendapatan bisa
quote.com
dihasilkan dari biaya
tripod
berlangganan atau biaya akses,penjualan ruang iklan, atau biaya penempatan iklan dalam daftar terorganisasi pada searhable database Online Service Provider
Menyediakan layanan dan
Cyber media
dukungan bagi para pemakai
Tune up.com
perangkat lunak dan perangkat keras
Sumber: Laundon & Laudon, 2000
Proses yang ada dalam kegiatan e-commerce adalah sebagai berikut: 1.
Presentasi elektronis (pembuatan situs) untuk produk dan layanan
2.
Pemesanan secara lagnsung dan tersedianya tagihan
3.
Otomasi account pelanggan secara aman
4.
Pembayaran yang dilakukan secara langsung (online) dan penanganan transaksi Terdapat empat tipe bisnis yang dapat dilakukan dalam
komunitas bisnis elektronik dengan memanfaatkan fasilitas ecommerce yaitu:
18
a)
Open Market Komunitas ini merupakan versi elektronik dari pasar tradisional, dimana antara penjual dan pembeli bertemu langsung secara virtual di cyberspace, pihak penjual bebas menjual produknya dan jasa kepada pembeli, sementara pembeli dapat melakukan transaksi dengan penjual yang dipilihnya, sehingga secara prinsip penjual dan pembeli.
b)
Aggregation Komunitas ini biasanya berupa perusahaan yang berfungsi sebagai pemimpin atau mediator dalam proses transaksi elektronis yang terjadi antara penjual dan pembeli, perusahaan agregator tersebut biasanya mengadakan perjanjian kerjasama dengan perusahaan yang menawarkan produknya pada calon pembeli
c)
Allience Komunitas ini bersikap lebih liberal dibandingkan komunitas lainya karena sifatnya yang menginginkan segala jenis integrasi perdagangan yang mungkin diadakan di cyberspace secara virtual, tanpa menerapkan berbagai jenis peraturan yang mengikat. Untuk dapat berhasil dalam komunitas ini, sebuah perusahaan harus memiliki kreativitas yang tinggi dalam bentuk penemuan dan implementasi ide-ide baru.dalam komunitas ini terjadi prinsip kompetisi secara ‘collaborate to compete’ (berkompetisi dengan cara berkolaborasi untuk mendapat kekuatan lebih)
d)
Value Chain Pada komunitas ini seperti halnya pada komunitas aggregation, dimana sebuah perusahaan berfungsi sebagai pemimpin, hanya perbedaannya perusahaan tersebut berusaha sedemikian rupa agar terjadi urutan proses penciptaan produk dan jasa yang paling optimum dengan konsep competitive advantage.
19
Menurut Kotler (2003) e-business dan e-commerce terjadi pada empat rana (domain) utama internet: 1.
B2C (Business to Customer) Proses pertukaran dalam jaman informasi telah menjadi proses yang diprakarsai dan dikendalikan pelanggan. Para pemasar dan perwakilan mereka harus menunggu sampai pelanggan mengajak mereka untuk berpartisipasi dalam pertukaran.
bahkan
setelah
pemasar
memasuki
proses
pertukaran, pelanggan menetapkan aturan perjanjian dan melindungi diri mereka dari berbagai kemungkinan kerugian dengan bantuan agen dan. Pelanggan menetapkan informasi apa yang mereka butuhkan, tawaran apa yang menurut mereka menarik, dan harga berapa yang ingin mereka bayar. Business to consumer ecommerce memiliki karakteristik sebagai berikut: a)
Terbuka untuk umum, dimana informasi disebarkan ke umum.
b)
Servis yang diberikan bersifat umum (generic) dengan mekanisme yang dapat digunakan oleh khalayak ramai. Sebagai contoh, karena sistem situs sudah umum digunakan maka servis diberikan dengan menggunakan basis situs.
c)
Servis diberikan berdasarkan permohonan (on demand) . konsumer melakukan inisiatif dan produser harus siap memberikan respon sesuai dengan permohonan.
d)
Pendekatan client / server sering digunakan diamana diambil asumsi client (consumer) menggunakan sistem yang minimal (website based) dan processing (business procedure) pendekatan di sisi server. Business to Consumer (B2C) E-commerce pada umumnya
memiliki permasalahan berbeda. Mekanisme untuk mendekati consumer pada saat ini menggunakan bermacam-macam
20
pendekatan seperti misalnya dengan menggunakan ‘electronic shopping mall’. 1).
Electronic Shopping Mall mengguanakn situs untuk menjajakan produk dan servis. Para penjual produk dan servis membuat sebuah storefront yang menyediakan katalog produk dan servis yang diberikanya. Calon pembeli dapat melihat-lihat produk dan servis yang tersedia seperti halnya dalam kehidupan sehari-hari dengan melakukan window shopping bedanya (calon) pembeli dapat melakukan shopping ini kapan saja darimana saja dia berada tanpa dibatasi oleh jam buka toko.
2)
Konsep portal agak sedikit berbeda dengan Electronic Shopping Mall, dimana penyedia portal menyediakan semua servis di portalnya (yang biasanya berbasis web). Sebagai contoh, portal menyediakan email gratis yang berbasis web bagi para pelangganya sehingga diharapkan sang pelanggan selalu kembali ke portal tersebut.
2.
B2B (Business to Business) Dampak dari situs B2B adalah membuat pasar menjadi lebih efisisen.dahulu, pembeli harus bersusah payah bekerja keras dalam rangka mengumpulkan informasi tentang pemasok di seluruh dunia. Dengan internet, pembeli memiliki akses yang lebih besar untuk mendapatkan informasi ,pembeli dapat memperoleh onformasi dari : a. Situs situs pemasok b. Infomediary, pihak ketiga yang menambah nilai dengan mengumpulkan informasi tentang sejumlah alternatif c. Pelaku pasar, pihak ketiga yang menciptakan pasar yang menghubungkan pembeli dan penjual d. Komunitas pelanggan, tukar menukar cerita tentang produk dan jasa pemasok
21
3.
C2C (Customer to Customer) Para pengunjung online semakin banyak menciptakan informasi produk, bukan hanya mengkonsumsinya. Mereka bergabung dengan sejumlah kalompok minat internet untuk berbagi informasi, sehingga terciptakan perbincangan dari situs dan akhirnya menyebar dari mulut ke mulut.
4.
C2B (Customer to Business) Konsumen juga merasa lebih mudah berkomuikasi dengan perusahaan. perusahaan sering mendorong komunikasi dengan mengajak para calon dan pelanggan supaya mengirimkan pertanyaan, usulan, bahkan keluhan melalui e-mail. Sejumlah situs bahkan memasukan tombol call me, pelanggan mengklik tombol itu dan telponya berdering dan muncullah petugas pengurus pelanggan yang siap menjawab pertanyaan. Keuntungan yang dapat diperoleh dari transaksi E-Commerce
antara lain: 1.
Revenue
Stream
(aliran
pendapatan)
baru
yang
lebih
menjanjikan, yang tidak bisa ditemui di sistem transaksi tradisional . 2.
Meningkatkan Market Exposure (pangsa pasar)
3.
Menurunkan operating cost (biaya operasional)
4.
Melebarkan jangkauan (global reach)
5.
Meningkatkan Costumer Loyality.
6.
Meningkatkan suplier management.
7.
Memperpendek waktu produksi dan jankauan distribusi.
8.
Meningkatkan Value Chain (mata rantai pendapatan) dan kualitas pelayanan kepada pelanggan. Keuntungan yang dapat diperoleh dari transaksi e-commerce
(threats) adalah: 1.
System Penetration Orang-orang yang tidak berhak melakukan akses ke system computer dapat dan diperbolehkan melakukan segala sesuatu sesuai dengan keinginannya.
22
2.
Authorization Violation
Pelanggaran atau penyalahgunaan
wewenang legal yang dimiliki seseorang
yang berhak
mengakses sebuah sistim. 3.
Planting, memasukan sesuatu ke dalam sebuah system yang dianggap legal tetapi belum tentu legal di masa yang akan datang.
4.
Communications Monitoring, seseorang dapat memantau semua informasi rahasia dengan melakukan monitoring komunikasi sederhana di sebuah tempat pada jaringan komunikasi.
5.
Communications Tampering, segala hal yang membahayakan kerahasiaan informasi seseorang tanpa melakukan penetrasi, seperti mengubah infonnasi transaksi di tengah jalan atau membuat sistim server palsu yang dapat menipu banyak orang untuk memberikan infonnasi rahasia mereka secara sukarela
6.
Denial of service menghalangi seseorang dalam mengakses informasi, sumber, dan fasilitas-fasilitas lainnya.
7.
Repundation
menghalangi
seseorang
dalam
mengakses
informasi, sumber, dan fasilitas-fasilitas lainnya. e Tabel 2.2 Perbandingan Pasar Conventional dan E-Commerce SIKLUS PENJUALAN
PASAR KONVENSIONAL (MENGGUNAKAN BERBAGAI MEDIA)
E-COMMERCE (MENGGUNAKAN INTERNET)
Memeriksa ketersediaan barang dan harganya
Telepon,faksimili
Melakukan pemesanan
Surat, faksimili
e-mail
Mengirimkan pesanan Memeriksa barang di gudang Menjadwalkan pengiriman Membuat INVOICE mengirimkan pesanan Konfirmasi pesanan Mengirim dan menerima INVOICE
Surat,faksimili Bentuk tercetak,telepon ,faksimili Bentuk tercetak
e-mail, halaman web Basis data,halaman web Email, basis data
Bentuk tercetak ,pengirim
Basis data pengirim
Surat,telpon,faksimili
e-mail e-mail, EDI (electronic data interchange)
Mengirim dan menerima bukti pembayaran
Surat
Surat
Situs WEB
e-mail, EDI
(Sumber: Alba et al, 1997)
23
Dibandingkan dengan pemasaran tradisional. Hal ini bermakna, aktifitas-aktifitas pemasaran ini haruslah di desain ulang (redesign) ke dalam bentuk yang lebih sesuai dengan medium baru. Dalam pasaran dunia yang senantiasa berubah dengan cepat para pemasar harus mampu menjalankan organisasi untuk menghadapi tantangan dan mengeksploitasi peluang di dalam pemasaran yang semakin kompetitif. Sebelum jaman internet, satu-satunya cara agar konsumen dapat memperoleh barang dari pabrik adalah melalui sejumlah mata rantai distributor dan reseller. Kini konsumen dapat melakukan transaksi bisnis langsung dengan pabrik yang mau menyediakan penawaran
lewat
internet.
Sekarang
pabrik
manapun
dapat
menggunakan internet sebagai outlet mereka. Perbedaan-perbedaan yang ada pada pasar biasa dan ecommerce juga terletak pada elemen-elemen marketing seperti halnya marketing mix yang sebelumnya berorientasi pada pasar di dalam ecommerce berubah menjadi berorientasi kepada orang, disini maksudnya
adalah
pemasaran
dalam
dunia
digital
lebih
mengkhususkan kepada orang yang cakupanya lebih sempit daripada pasar yang cakupanya luas. Selain marketing mix yang berubah di dalam e-commerce elemen-elemen lain juga mengalami perubahan seperti halnya segmentation yang dimaksud disini adalah segmentasi pada e-commerce lebih ke arah membentuk suatu komunitas atau memanfaatkan komunitas yang ada, selain itu targeting di dalam era e-commerce
juga
berubah
menjadi
confirming
setelah
tadi
mengidentifikasi sejumlah komunitas kemudian selanjutnya adalah men-confirm komunitas yang akan di masuki, setelah itu targeting juga berubah menjadi clarifying jadi setelah memutuskan komunitas mana yang akan dimasuki selanjutnya adalah melakukan clarifying pada confirmed community.
24
2.2.3 Online Customer Reviews (OCRs) Online Customer Review adalah ulasan konsumen yang ditulis berdasarkan apa yang dirasakan oleh konsumen terkait produk ataupun jasa yang diperolehnya, customer review juga disebut sebagai electric word of mouth (eWOM). Layanan OCRs telah banyak ditemui di berbagai situs online store di Indonesia, tak hanya di FJB Kaskus yang dikenal dengan istilah Testimony. OCRs merupakan fasilitas yang mengijingkan konsumen untuk secara bebas dan mudah menulis komentar dan opini mereka secara online mengenai berbagai produk ataupun pelayanan, tipe dari OCRs ini dapat memberikan pengaruh besar terhadap purchase decision dari seorang pengunjung (Elwalda, 2016) OCRs kini hadir sebagai informasi tambahan pada setiap produk yang dijual oleh vendor, hal ini dilakukan untuk memberikan kemudahan pada pengunjung untuk memperoleh informasi tambahan penting lainnya dari sesama konsumen produk yang akan dibeli. OCRs merupakan sumber informasi produk yang kaya akan variasi, pengunjung situs online memiliki keinginan untuk membaca OCRs saat akan menentukan pilihan pembelian (Cheung, Lee, & Rabjohn, 2008). Kehadiran OCRs diharapkan dapat membentuk ekspektasi awal dari calon pembeli sebelum melakukan transaksi pembelian (Chen and Xie, 2008). Telah banyak penelitian yang mengangkat tentang pengaruh OCRs terhadap penjualan produk (Babic et al., 2016; Floyd et al., 2014; Elwalda; 2016). Efek dari OCRs dapat memberikan pengaruh terhadap kepercayaan pengunjung dan customer intention, atribut OCRs dapat disusun berdasarkan persepsi kegunaan/manfaat, persepsi kemudahan dalam penggunaan, persepsi rasa suka, dan persepsi kendali. (Elwalda et al., 2016). Berbeda dengan peneitian lainnya yang menggunakan data virtual kunjungan situs belanja dengan menjadikan atribut valance, volume, dan variance sebagai tolok ukur (Minnema, 2016; Moe & Trusov, 2011; Floh, Koller, & Zauner, 2013). Persepsi atribut dari OCRs dapat memberikan pengaruh pada customer’s intention,
25
atribut tersebut diantara lain persepsi usefulnss dan ease of use pada OCRs merupakan hal penting dalam menerapkan eWOM (Hsu, Lin, & Chian, 2012; Liang et al., 2013; Yang, 2013). Atribut lain yang juga secara signifikan mempengaruhi customer intention diantara lain ialah persepsi enjoyment dan persepsi control (Van Dolen, Dabholkar, & de Ruyter, 2007) 2.3
Perspektif Konsumen 2.3.1 Customer Intention Terbentuknya niat konsumen dalam melakukan transaksi dapat ditelusuri dari perilaku konsumen, pada dasarnya merupakan tindakan-tindakan individu yang secara langsung terlibat dalam usaha memperoleh, mengkonsumsi, dan menghabiskan produk atau jasa termasuk
di
dalamnya
proses
pengambilan
keputusan
yang
mendahului dan mengikuti tindakan-tindakan tersebut (Engel dkk, 1994). Maka dalam kehidupan sehari-hari, keputusan pembelian yang dilakukan oleh konsumen didasarkan pada pertimbangan yang berbeda-beda satu dengan yang lainnya. Sementara itu perilaku konsumen dapat dipengaruhi melalui pemasaran yang terampil karena hal ini dapat membangkitkan motivasi maupun perilaku apabila hal tersebut didukung dengan produk ataupun jasa yang didesain semenarik mungkin dan sedemikian rupa guna memenuhi kebutuhan pelanggan. Untuk mempelajari lebih lanjut perilaku konsumen, Assael dalam Sutisna (2003:6) menggambarkan model perilaku konsumen yang
membahas
faktor-faktor
yang
mempengaruhi
sebagai
penyempurnaan lebih lanjut dari pendapat lain sebelumnya. Dari Gambar 2.1, dapat dijelaskan terdapat tiga faktor yang mempengaruhi pilihan konsumen, yaitu: 1.
Kosumen secara individual Pilihan untuk membeli suatu produk atau jasa dengan merek tertentu dipengaruhi oleh hal-hal yang ada pada diri konsumen. Seperti persepsi karateristik merek, sikap konsumen,
26
kondisi geografis, gaya hidup, dan karateristik kepribadian akan mempengaruhi pilihan individu terhadap berbagai alternatif merek yang tersedia. 2.
Lingkungan yang mempengaruhi konsumen Pilihan konsumen terhadap merek dipengaruhi oleh lingkungan yang mengitarinya. Ketika konsumen membeli sesuatu
merek
produk,
mungkin
disadari
oleh
banyak
pertimbangan seperti meniru teman ataupun anggota keluarga lainnya yang telah membeli terlebih dahulu. Jadi interaksi sosial turut mempengaruhi pada pilihan merek produk yang dibeli. 3.
Strategi Pemasaran Pemasar berusaha untuk mempengaruhi konsumen dengan menggunakan stimulus-stimulus pemasaran, hal ini dilakukan agar
konsumen
bersedia
memilih
merek
produk
yang
ditawarkan.
Gambar 2.1 Model Perilaku Konsumen (Sumber: Sutisna, 2003)
Berdasarkan ketiga poin yang disebutkan di atas, perusahaan hendaknya dapat segera menganalisis tanggapan konsumen setelah mereka
membuat
suatu
keputusan
27
dari
tiga
faktor
yang
mempengaruhinya. Konsumen akan bereaksi melakukan pembelian berulang atau menghentikannya jika merasa tidak puas, dan peran strategi pemasaran dalam hal ini berperan penting sebagai ujung tombak dalam mempengaruhi keputusan konsumen. 2.3.2 Keputusan Pembelian dan Repeat Purchase Intention Keputusan untuk membeli yang dilakukan oleh konsumen sebenarnya merupakan kumpulan dari sejumlah keputusan, dimana setiap untuk keputusan tersebut mempunyai suatu struktur sebanyak tujuh komponen (Kotler, 1996). Tujuh komponen tersebut yaitu: 1.
Keputusan Tentang Jenis Produk Dalam hal ini konsumen dapat mengambil keputusan tentang produk apa yang akan dibelinya untuk memenuhi dan memuaskan kebutuhan.
2.
Keputusan Tentang Bentuk Produk Konsumen dapat mengambil keputusan untuk membeli suatu produk dengan bentuk tertentu sesuai dengan seleranya.
3.
Keputusan Tentang Merek Konsumen harus mengambil keputusan tentang merek mana yang akan dibeli karena setiap merek mempunyai perbedaan-perbedaan tersendiri.
4.
Keputusan Tentang Penjualnya Konsumen dapat mengambil keputusan dimana produk yang dibutuhkan tersebut akan dibeli.
5.
Keputusan Tentang Jumlah Produk Konsumen dapat mengambil keputusan tentang seberapa banyak produk yang akan dibeli.
6.
Keputusan Tentang Waktu Pembelian Konsumen dapat mengambil keputusan tentang kapan dia harus melakukan pembelian. Oleh karena itu perusahaan atau pemasar pada khususnya terus mengetahui faktor-faktor yang
28
mempengaruhi keputusan konsumen dalam menentukan waktu pembelian. 7.
Keputusan Tentang Cara Pembayaran Konsumen harus mengambil keputusan tentang metode atau cara pembayaran produk yang dibeli, apakah secara tunai atau kredit. Keputusan tersebut akan mempengaruhi keputusan tentang penjualan dan jumlah pembeliannya. Untuk dapat mengetahui sejauh mana poses pembelian
konsumen, kiranya perlu adanya upaya seperti: apakah konsumen membutuhkan informasi tentang produk yang akan dibeli, atau mungkin perlu didorong untuk melakukan pembelian. Melalui dukungan sistem informasi yang tersedia dapat pula mendorong seseorang untuk melakukan suatu keputusan termasuk didalamnya dalam hal pembelian. Hal ini dipertegas dengan pendapat Engel (1994) pada umumnya seseorang sangat rasional dalam memanfaatkan informasi yang tersedia serta mempertimbangkan implikasi dari tindakan tersebut sebelum memutuskan untuk terlibat atau tidak dalam perilaku tersebut, dengan kata lain disini informasi berperan penting. Dimensi untuk mengukur keputusan pembelian yang diambil oleh konsumen antar lain (Sutisna, 2003): 1.
Benefit Association Kriteria benefit association menyatakan bahwa konsumen menemukan manfaat dari produk yang akan dibeli dan menghubungkannya
dengan
karakteristik
merek.
Kriteria
manfaat yang bisa diambil adalah kemudahan mengingat nama produk ketika dihadapkan dalam keputusan membeli produk. 2.
Prioritas dalam membeli Prioritas untuk membeli terhadap salah satu produk yang ditawarkan bisa dilakukan oleh konsumen apabila perusahaan menawarkan produk yang lebih baik dari produk pesaingnya.
29
3.
Frekuensi pembelian Ketika konsumen membeli produk tertentu dan ia merasa puas dengan kinerja produk tersebut, maka ia akan sering membeli
kembali
produk
tersebut
kapanpun
ia
membutuhkannya. Kotler (1996) mencatat terdapat beberapa tahapan dalam proses keputusan pembelian yang dilakukan pelanggan dapat dilihat pada Gambar 2.2. Pada tahap penilaian alternatif, konsumen akan membentuk pilihan mereka diantara beberapa merek yang tergabung dalam perangkat pilihan konsumen, juga akan membentuk suatu rasa maksud-beli. Rasa percaya diri konsumen juga turut serta dalam mempengaruhi proses pengambilan keputusan atas pembelian. Menurut Aaker (1991) dalam Astuti & Cahyadi (2007) menyatakan rasa percaya diri pelanggan atas keputusan pembelian dapat disebabkan karena kedekatan oleh faktor iklan, kredibilitas produsen serta pengalaman sesame pelanggan atas merek tersebut.
Gambar 2.2 Model Lima Tahap Proses Membeli (Sumber: Manajemen PemasaranL Analisis, Perencanaan, Implementasi, dan Pengendalian, Kotler, 1996)
30
Menurut Engel et al. (1994) dapat dibedakan beberapa peranan yang mungkin dimainkan seseorang dalam sebuah keputusan membeli suatu produk: 1.
Pencetus (Initiator) Pencetus adalah orang yang pertama-tama menyarankan atau memikirkan gagasan membeli produk atau jasa tertentu.
2.
Pemberi Pengaruh (Influencer) Seseorang yang memberikan pengaruh adalah orang yang pandangannya atau nasihatnya diperhitungkan dalam membuat keputusan akhir.
3.
Pembuat keputusan (Decider) Pembuat keputusan merupakan seseorang yang pada akhirnya
menentukan
sebagian
besar
atau
keseluruhan
keputusan membeli: apakah jadi membeli, apa yang dibeli, bagaimana membeli atau dimana membeli. 4.
Pembeli (Buyer) Merupakan seseorang yang melakukan pembelian yang sebenarnya pada suatu produk.
5.
Pemakai (User) Pemakai merupakan seseorang atau beberapa orang yang menikmati atau memakai produk atau jasa. Sebuah perusahaan perlu mengenali peranan-peranan tersebut
karena hal tersebut memepengaruhi dalam kaitan merancang produk, menentukan pesan dan mengalokasikan biaya anggaran promosi. Dengan mengetahui pelaku utama dan peranan yang mereka mainkan akan membantu para pemasar menyelaraskan program pemasaran yang tepat dengan para pembeli (Kotler, 1996). 2.4
Uji Statistik Penelitian 2.4.1 Validitas Uji Validitas dilakukan untuk mengukur keandalan data yang diperoleh setelah pengumpulan data, apakah data dapat dikatakan
31
valid sesuai dengan instrument (kuisioner) yang digunakan (Hair et al., 2009). Metode yang digunakan adalah dengan membandingkan antara nilai korelasi atau r (hitung) dari variabel penelitian dengan nilai r (tabel). Pengujian validitas dalam penelitian ini menggunakan bantuan software SPSS (Statistic Package and Social Science) versi 19.0 for windows. Kriteria dalam menentukan validitas suatu kuisioner adalah sebagai berikut: a.
Jika r (hitung) > r (tabel) maka pertanyaan dinyatakan Valid.
b.
Jika r (hitung) < r (tabel) maka pertanyaan dinyatakan tidak Valid.
2.4.2 Reliabilitas Uji reliabilitas digunakan untuk instrumen yang digunakan menunjukkan konsistensi di dalam mengukur gejala yang sama (Hair et al., 2009). Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan bantuan software SPSS (Statistic Package and Social Science) versi 19.0 for windows. Pertanyaan yang telah dinyatakan valid dalam uji validitas, maka akan ditentukan reliabilitasnya dengan kriteria sebagai berikut: a.
jika r alpha positif atau > dari r alpha maka pertanyaan dinyatakan reliable.
b.
jika r alpha negatif atau < dari r alpha maka pertanyaan dinyatakan reliable
2.5
Technology Acceptance Model (TAM) Technology Acceptance Model (TAM) dikembangkan oleh Davis (1989) yang memperkenalkan dua variabel kunci, yang persepsi kemudahan pengguna dan persepsi kemanfaatan pengguna yang memiliki relevansi pusat untuk memprediksi sikap penerimaan pengguna (Acceptance of IT) terhadap teknologi computer. Davis (1989) dalam 2 penelitian yang melibatkan 152 pengguna dan 4 buah aplikasi program menemukan adanya dua variabel penting yang menentukan penerimaan terhadap teknologi informasi yakni kebermanfaatan dan kemudahan. Selain itu Davis (1989)
32
menemukan bahwa faktor kebermanfaatan secara signifikan berhubungan dengan penggunaan sistem saat ini dan mampu memprediksi penggunaan yang akan datang. Gambar 2.3 menunjukkan kerangka dasar dari TAM.
Gambar 2.3 Kerangka Model Technology Acceptance Model (TAM) (Sumber: Diadaptasi dari Davis, 1989)
2.5.1 Persepsi Kemanfaatan Persepsi kemanfaatan adalah sejauh mana pengguna percaya bahwa
dengan
menggunakna
teknologi
dapat
membantu
meningkatkan kinerja tugasnya. Davis (1989) dan Gardner & Amoroso (2004) mendefinisikan persepsi kemanfaatan sebagai tingkatan sejauh mana seseorang yakin bahwa menggunakan sebuah sistem akan meningkatkan kinerjanya. Arti kata manfaat itu sendiri yaitu: kemampuan yang digunakan lebih menguntungkan. Ahlan (2014) dalam konteks organisasional, orang umumnya bekerja lebih baik dengan kenaikan gaji, promosi, bonus, dan penghargaanpenghargaan lainnya. Ada 6 hal dalam membangun persepsi kemanfaatan, yaitu bahwa suatu sistem membuat, Lund (2003): a. Bekerja lebih cepat b. Meningkatkan kinerja c. Meningkatkan produktivitas d. Lebih efektivitas. Pengertian efektivitas adalah seberapa baik pekerjaan yang dilakukan, sejauh mana orang menghasilkan keluaran sesuai dengan yang diharapkan. Ini berarti bahwa apabila suatu pekerjaan dapat diselesaikan dengan perencaan, baik dalam waktu, biaya maupun mutunya, maka dapat dikatakan efektif.
33
e. Memudahkan pekerjaan f. Bermanfaat dalam pekerjaan. 2.5.2 Persepsi Kemudahan Penggunaan Persepsi kemudahan penggunaan yang dedefinisikan oleh Gardner & Amoroso (2004) adalah sebagai suatu tingkat keperacyaan pengguna bahwa dengan menggunakan teknologi akan membawa mereka terbebas dari usaha secara fisik dan mental. Definisi dari mudah itu sendiri yatu kebebasan dan kesulitas atau usaha yang keras. Usaha merupakan suatu sumber daya yang terbatas yang dia tanggung. Menurut Adam et al. (1992) intensitas penggunaan dan interaksi antara pengguna (user) dengan sistem juga dapat menunjukkan kemudahan penggunaan. Sistem yang lebih sering digunakan menunjukkan bahwa sistem tersebut lebih dikenal, lebih mudah dioperasikan dan lebih mudah digunakan oleh penggunanya. 2.5.3 Sikap Penggunaan Sikap penggunaan dalam TAM dikonsepkan oleh Davis (1993) sebagai sikap pada penggunaan sistem yang terbentuk penerimaan atau penolakan sebagai dampak bila seseorang menggunakan suatu teknologi dalam pekerjaannya. Menurut Davis et al (1989) sikap penggunaan merupakan cermin perasaan suka atau tidak suka terhadap sistem. Penjelasan Azwar (2009) sikap merupakan penentu yang penting dalam tingkah laku manusia karena pembentukan sikap tidak terjadi dengan sendirinya atau dengan semabrangan saja, tetapi pembentukannya senantiasa berlangsung dalam interaksi manusia dan berkenaan dengan alternatif yaitu senang atau tidak senang, mendukung atau tidak mendukung, menjauhi atau tidak menjauhi. 2.5.4 Penggunaan Aktual Penggunaan aktual adalah kondisi aktual penggunaan teknologi. Di konsepkan dalam bentuk pengukuran terhadap frekuensi dan durasi
34
waktu penggunaan teknologi. Seseorang akan puas menggunakan sistem jika mereka meyakini bahwa sistem tersebut mudah digunakan dan akan menignkatkan produktivitas mereka, yang tercermin dari kondisi nyata penggunaan (Nugroho, 2012). 2.6
Structural Equation Modeling (SEM) Teknik analisis data menggunakan Structural Equation Modeling (SEM), dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh hubungan antar variabel yang ada dalam penelitian. SEM digunakan bukan untuk merancang suatu teori, tetapi lebih ditujukan untuk memeriksa dan membenarkan suatu model. Oleh karena itu Santoso (2011), syarat utama menggunakan SEM adalah membangun suatu model hipotesis yang terdiri dari model struktural dan model pengukuran dalam bentuk diagram jalur yang berdasarkan justifikasi teori. SEM adalah merupakan sekumpulan teknik-teknik statistik yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan. Hubungan itu dibangun antara satu atau beberapa variabel independen. SEM menjadi suatu teknik analisis yang lebih kuat karena mempertimbangkan pemodelan interaksi, nonlinearitas, variabel-variabel bebas yang berkorelasi (correlated independent), kesalahan pengukuran, gangguan kesalahan-kesalahan yang berkorelasi (correlated error terms), beberapa variabel bebas laten (multiple latent independent) dimana masingmasing diukur dengan menggunakan banyak variabel manifest, dan satu atau dua variabel tergantung laten yang juga masing-masing diukur dengan beberapa variabel manifest. Dengan demikian Byrne (2001) menurut definisi ini SEM dapat digunakan alternatif lain yang lebih kuat dibandingkan dengan menggunakan regresi berganda, analisis jalur, analisis faktor, analisis time series, dan analisis kovarian. Yamin (2009) mengemukakan bahwa di dalam SEM peneliti dapat melakukan tiga kegiatan sekaligus, yaitu pemeriksaan validitas dan reliabilitas instrumen (setara dengan analisis faktor konfirmatori), pengujian model hubungan antar variabel laten (setara dengan analisis path), dan
35
mendapatkan model yang bermanfaat untuk prediksi (setara dengan model struktural atau analisis regresi). Dua alasan yang mendasari digunakannya SEM adalah SEM mempunyai kemampuan untuk mengestimasi hubungan antar variabel yang bersifat multiple relationship. Hubungan ini dibentuk dalam model struktural (hubungan antara variabel dependen dan independen). SEM mempunyai kemampuan untuk menggambarkan pola hubungan antara variabel laten dan variabel manifest. Beberapa alasan menggunakan analisis SEM adalah sebagai berikut: 1.
Model yang dianalisis bertingkat dan relatif rumit, sehingga akan sangat sulit untuk diselesaikan dengan metode jalur analisis pada regresi linear.
2.
Mampu menguji hipotesis-hipotesis yang rumit dan bertingkat secara serempak.
3.
Kesalahan (error) pada masing-masing observasi tidak diabaikan tetapi tetap dianalisis, sehingga SEM lebih akurat untuk menganalisis data kuesioner yang melibatkan persepsi.
4.
Mampu menganalisis model hubungan timbal balik (recursive) secara serempak, di mana model ini tidak dapat diselesaikan dengan analisis regresi linear secara serempak.
5.
Terdapat fasilitas bootstrapping, di mana hal tersebut tidak dapat dilakukan dengan analisis regresi linear.
6.
Untuk jumlah sampel yang relatif besar (di atas 2000) terdapat metode asymtot distribution free (ADF) yang tidak memerlukan asumsi normalitas pada data.
7.
Peneliti dapat dengan mudah memodifikasi model dengan second order untuk memperbaiki model yang telah disusun agar lebih layak secara statistik.
2.4.1 Teknik analisis data dan pengujian hipotesis Pengujian
hipotesis
dilakukan
dengan
SEM
(Structural
Equation Modelling) dengan software AMOS 22. SEM merupakan sekumpulan teknik-teknik statistikal yang memungkinkan pengujian
36
sebuah rangkaian hubungan relatif rumit secara simultan. Yang dimaksud dengan model yang rumit adalah model-model simultan yang dibentuk melalui lebih dari satu variabel dependen yang dijelaskan oleh satu atau beberapa variabel independen dan dimana sebuah variabel dependen pada saat yang sama berperan sebagai variabel independen bagi hubungan berjenjang lainnya, seperti analisis regresi berganda, analisis faktor yang masih memiliki kelemahan yaitu keterbatasannya dalam menganalisis satu hubungan pada satu waktu (Ferdinand, 2000). Penggunaan SEM dalam penelitian ini didasarkan pada struktur hubungan antar variabel dalam TAM yang komplek, sehingga penggunaan alat analisis lain seperti regresi akan memperumit proses analisis. 2.4.2 Bagian-bagian dalam SEM Secara umum, sebuah model SEM dapat dibagi menjadi dua bagian utama, yaitu: 1.
Measurement Model Measurement model adalah bagian dari model SEM yang menggambarkan hubungan antara variabel laten dengan semua variabel manifest nya.
2.
Structural Model Structural
model
menggambarkan
hubungan
antar
variabel-variabel laten atau antar variabel eksogen dengan variabel laten. 2.4.3 Proses analisis SEM Menurut Hair et al (1995), ada 7 (tujuh) langkah yang harus dilakukan apabila menggunakan SEM yaitu: A.
Pengembangan model teoritis Dalam langkah pengembangan model teoritis, hal yang harus dilakukan adalah melakukan serangkaian eksplorasi
ilmiah
37
melalui
telaah
pustaka
guna
mendapatkan justifikasi atas model teoritis yang akan dikembangkan.
SEM
digunakan
bukan
untuk
menghasilkan sebuah model, tetapi digunakan untuk mengkonfirmasi model teoritis tersebut melalui data empirik. B.
Pengembangan diagram alur Dalam langkah kedua ini, model teoritis yang telah dibangun pada tahap pertama akan digambarkan dalam sebuah diagram alur, yang akan mempermudah untuk melihat hubungan kausalitas yang ingin diuji. Dalam diagram alur, hubungan antar variabel akan dinyatakan melalui anak panah. Anak panah yang lurus menunjukkan sebuah hubungan kausal yang langsung antara satu variabel lainnya. Sedangkan garis-garis lengkung antar variabel dengan anak panah pada setiap ujungnya menunjukkan korelasi antara variabel. Variabel yang dibangun dalam diagram alur dapat dibedakan dalam dua kelompok, yaitu : a.
Variabel eksogen (exogenous constructs), yang dikenal
juga
sebagai
source
variables
atau
independent variables yang akan diprediksi oleh variabel yang lain dalam model. Variabel eksogen adalah variabel yang dituju oleh garis dengan satu ujung panah. b.
Variabel
endogen
(endogen constructs),
yang
merupakan faktor-faktor yang diprediksi oleh satu atau beberapa variabel. Variabel endogen dapat memprediksi satu atau beberapa variabel endogen lainnya, tetapi variabel eksogen hanya dapat berhubungan kausal dengan variabel endogen.
38
C.
Evaluasi kriteria Goodness Of Fit Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model melalui telaah terhadap berbagai kriteria goodness of fit. Berikut ini beberapa indeks kesesuaian dan cut off value untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak menurut beberapa referensi: a.
CMIN/DF
adalah
The
Minimum
Sample
Discrepancy Function yang dibagi dengan Degree of Freedom. Bila nilai chi-square relatif kurang dari 2.0 atau 3.0 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data. (Ferdinand, 2000) b.
GFI (Goodness of Fit Index) adalah ukuran non statistikal yang mempunyai rentang nilai antara 0 (poor fit) sampai dengan 1.0 (perfect fit). Nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah better fit. Rekomendasi nilai GFI ≥0.90 dapat dikatakan Model Fit. Uji kecocokan absolut komponen GFI ini menggambarkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan, dihitung dari residual kuadrat dari model yang diprediksi dibandingkan dengan data yang sebenarnya (Ferdinand, 2000).
c.
AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index), dimana tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai ≥0.90. Merupakan pengembangan dari GFI yang telah disesuaikan dengan rasio dari Degree of Freedom (Ferdinand, 2000)
d.
CFI (Comparative Fit Index), dimana bila mendekati 1, mengindikasi tingkat fit yang paling tinggi. Nilai >0.95 memiliki arti Great, nilai >0.90 memiliki arti Traditional, Permissible.
39
dan
nilai
Merupakan
>0.80
memiliki
indeks
arti
kesesuaian
inkremental, indeks ini relatif tidak sensitive terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi oleh kerumitan model (Byrne, 2001). e.
RMSEA
(The Root Mean Square Error of
Approximation), yang menunjukkan goodness of fit yang dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model itu berdasarkan degrees of freedom. Nilai <0.05 memiliki arti Good, nilai 0.05 – 0.10 memiliki arti Moderate, dan nilai >0.10 memiliki arti Bad. Merupakan ukuran yang menggambarkan kecendrungan chi-square menolak model dengan ukuran sampel yang besar. (Byrne, 2001). D.
Interpretasi Proses SEM tentu tidak bisa dilakukan secara manual selain karena keterbatasan kemampuan manusia, juga karena kompleksitas model dan alat statistic yang digunakan. Walaupun banyak ahli yang sudah menyadari perlunya membuat model yang dapat menjelaskan banyak fenomena sosial dalam hubungan banyak variabel, namun mereka belum dapat menangani kompleksitas perhitungan matematisnya. Saat ini banyak software yang khusus digunakan untuk analisis model SEM, seperti LISREL, AMOS, EQS dan Mplus. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan AMOS sebagai alat analisisnya.
2.7
Penelitian terdahulu dan posisi penelitian Berikut pada Tabel 2.3 merupakan letak perbedaan dari aspek yang menjadi bahan penelitian, dimana pada masing-masing aspek memiliki atribut. Pada penelitian lainnya belum terdapat penelitian pengembangan
40
model pengaruh emotional design dan onlince customer reviews (OCRs) terhadap niat beli konsumen untuk melakukan pembelian secara berulang. Tabel 2.3 Tabel Letak Penelitian Online Customer Reviews ✓
Customer's Intention
Repeat Purchase
✓
✓
✓
✓
No
Author (Years)
Etc.
Emotional Design
1
(Moriuchi, 2016)
2
(Tun-Min, 2013)
3
(Minnema, 2016)
✓
✓
4
(Hasan, 2015)
Irritation
✓
5
(Pengnate, 2016)
✓
✓
6
(Koster, 2015)
✓
✓
7
(Gunawan, 2016)
✓
✓
8
(Andriyanti, 2012)
✓
✓
9
(Gunarsih, 2012)
✓
✓
10
(Elwalda, 2016)
trust
✓
✓
11
(Hsu et al., 2012)
✓
✓
12
(Chiu et al., 2012)
trust
13
Posisi Penelitian ini
2.8
✓
✓
✓ ✓
✓
Pengembangan model Berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu dan research gap yang ditemukan, selanjutnya adalah melakukan pengembangan model. Adapun alur pengembangan model diilustrasikan secara diagram alur pada Gambar 2.4. Sedangkan pada Gambar 2.5 menunjukkan analisa posisi penelitian yang dilakukan.
41
Gambar 2.4 Alur Pengembangan Model
42
Gambar 2.4 Analisa Posisi Penelitian
43
(HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN)
44
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Bab Metodologi Penelitiain ini terdiri dari penjelasan deskriptif hingga ilustrasi skema penelitian dalam bentuk diagram alur, yang dimana pada tiap bagiannya akan dijelaskan secara deskriptif sesuai dengan dasar teori yang ada. 3.1
Tahap Identifikasi Awal 3.1.1 Identifikasi Masalah Tahapan awal pada penelitian ini diawali proses literature review terhadap penelitian-penelitian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya, yang menggunakan terhadap Online Store, Online Customer Review, Customer Intention, Emotional Design dan juga Repeat Purchase Intention. Beberapa penelitian yang membahas mengenai online store dominan banyak membahas Initial Online Trust yang merupakan salah satu faktor yang dapat menunjang awal mula keberlangsungan online store. Penelitian yang dilakukan oleh Pengnate mencari pengaruh emotional design terhadap peningkatan trust dan customer intention dengan menggunakan model dasar dari Technology
Acceptance
Model
(TAM).
Minnema
dengan
penelitiannya yang mengangkat online customer review sebagai salah satu faktor pengaruh terhadap customer intention dan pembentukan ekspektasi produk pada pengunjung, baik pada penelitian lainnya hanya membahas pengaruh variabel laten terhadap customer intention. Disamping customer review, emotional design juga terbukti memiliki pengaruh terhadap customer intention seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Pengnate. Hingga kini belum terdapat penelitian yang memadukan model penelitian customer review dan repeat purchase intention, dimana keduanya berada pada dua model penelitian yang berbeda namun sama-sama memiliki model pengaruh terhadap
45
customer
intention.
Maka
penelitian
ini
bertujuan
untuk
mengembangkan model pengaruh emotional design dan customer review terhadap repeat purchase intention di toko online. Hasil identifikasi awal selanjutnya dijadikan acuan dalam penyusunan latar belakang penelitian dan juga perumusan masalah. 3.1.2 Penetapan Rumusan, Tujuan, dan Manfaat Penelitian Dalam
penetapan
rumusan
masalah,
penulis
melakukan
penyusunan poin-poin rumusan masalah berdasarkan apa yang menjadi fokus penelitian. Menjadikan pengaruh emotional design terhadap customer intention, customer review terhadap repeat purchase intention, dan apakah customer intention memiliki pengaruh terhadap repeat purchase intention. Pada tujuan penelitian dan juga manfaat penelitian, penulis menyusunnya ecara sistematis berdasarkan rumusan masalah yang telah ditetapkan sebelumnya dengan tetap mempertimbangkan kontribusi aktif terhadap bidang akademis terkait penelitian ini. 3.1.3 Studi Literatur Penelitian berjalan pada skema empiris statistik yang didasari pada beberapa penelitian serupa mengenai online store. Telah terdapat banyak penelitian yang melakukan kajian terhadap online store, dengan mencari hubungan maupun pengaruh dari kedua sisi baik dari perspektif online store maupaun perspektif pengunjung online store. 3.2
Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data 3.2.1 Pengumpulan Data Proses pengumpulan data dilakukan melalui Online Survey, dengan memanfaatkan bantuan dari layanan Google Documents Forms (https://docs.google.com/forms) yang dapat diakses dari berbagai tempat, penyebaran link kuessionaire dilakukan secara online kepada pengguna media sosial. Beberapa media sosial yang digunakan untuk
penyebaran
kuisioner
online ialah
Facebook, Twitter,
Instagram, dan Path. Setiap indikator dari masing-masing variabel
46
mengacu
pada
penelitian-penelitian
yang
telah
dilaksanakan
sebelumnya. 3.2.2 Pengolahan Data Hasil pengumpulan data yang diperoleh akan dilakukan pengujian dan analisa Structural Equation Modeling (SEM) melalui software AMOS, langkah penyusunan SEM adalah: 1.
Identifikasi Variabel Exogenous (X) dan Endogenous (Y), atribut data yang digunakan dalam model sebagai variabel bebas yaitu exogenous (X) dan variabel terikat yaitu endogenous (Y).
2.
Variabel Exogenous (X) ialah customer review (CR), perceived visual appeal (PV), perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PE), Customer Intention (CI) sedangkan
variabel
Endogenous (Y) ialah repeat purchase intention (RP). 3.3
Tahap Analisis dan Interpretasi Data 3.3.1 Analisis Dalam proses analisa hasil pengolahan data kembali merujuk pada bab 2 landasan teori, hal ini dilakukan untuk memperkuat hasil temuan data dengan adanya pembuktian dari literatur lainnya yang menyatakan hal serupa ataupun senada dengan apa yang diperoleh pada hasil pengolahan data. Nilai yang diperoleh dari masing-masing pengaruh akan dihubungkan dengan teori psikologi ataupun perilaku konsumen yang ada, dan tentunya akan dikaitkan dengan bidang ilmu kognitif ergonomi terhadap perilaku pengunjung situs toko online dengan melihat respon terhadap estetika desain toko online. Sikap pembeli yang melanjutkan proses belanja menuju proses transaksi akan dijadikan faktor analisa terkait dengan hasil pengolahan data yang ditemukan. 3.3.2 Interpretasi Data Dalam interpretasi data terdapat proses deskriptif secara ilmiah terhadap nilai pengaruh suatu variable terhadap niat konsumen untuk melakukan pembelian secara berulang. Pengembangan model
47
hubungan terhadap apakah kehadiran emotional design dan repeat purchase intention akan memberikan pengaruh terhadap niat konsumen untuk kembali berkunjung dan melakukan pembelian berulang. 3.4
Tahap Kesimpulan dan Saran 3.4.1 Kesimpulan Dalam
penyusunan
kesimpulan,
penulis
kembali
menghubungkan kepada perumusan masalah yang telah dibahas pada bab sebelumnya. Kesimpulan yang ingin dicapai oleh penulis yaitu apakah dengan meningkatnya kualitas emotional design suatu toko online akan meningkatkan minat konsumen untuk berkunjung kembali pada online store tersebut. Pengaruh dari jumlah dan kalimat yang digunakan pada OCRs apakah akan memberikan pengaruh pada niatan konsumen untuk melanjutkan pada tahapan transaksi. Hingga pada perumusan masalah akhir, apakah kedua faktor tersebut akan memberikan pengaruh terhadap niat konsumen untuk melakukan pembelian secara berulang pada toko online tersebut. 3.4.2 Saran Penulis berharap dengan terlaksananya penelitian ini maka dapat dicapai beberapa saran terkait dengan online store, diantaranya dapat dijadikan acuan bagi toko online store di Indonesia. Saran yang dihasilkan dari penelitian diharapkan dapat meningkatkan intensitas dari pembelian secara berulang dengan menjadikan faktor emotional design dan juga kemudahan pembeli untuk mengakses online customer review pada website. 3.6
Diagram Alir Penelitian Secara sistematis, alur penelitian ini tertuang pada Gambar 3.1 dimulai dari tahap awal hingga akhir penelitian. (Pada halaman selanjutnya)
48
Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian
49
(HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN)
50
BAB 4 MODEL PENELITIAN Bab ini akan menjelaskan mengenai model yang akan digunakan dalam penelitian dimana model penelitian ini adalah pengembangan model dari penelitian yang sudah ada sebelumnya. Bab ini akan menjelaskan lebih lanjut mengenai model penelitian yang berisi tentang desain penelitian, teknik pengukuran, skala pengukuran, identifikasi variabel dan definisi pada masing-masing indikator penelitian. 4.1
Model Penelitian Pada tahapan ini, diawali dengan penentuan model dasar dari penelitian melalui proses studi literatur sebelumnya. Hal tersebut merupakan titik awal untuk melakukan pengembangan model penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini. Pada penelitian yang dilakukan oleh Pengnate (2017) mencoba melakukan model pengaruh apakah emotional design yang diwakilkan dengan variabel laten perceived visual appeal dapat memberikan pengaruh terhadap customer intention yang dihantarkan oleh trust. Model yang digunakan mengadopsi model Davis (1989) yaitu Technology Acceptance Model (TAM). Variabel laten eksogen pada penelitian yaitu perceived visual appeal yang tidak dipengaruh oleh variabel manapun, sedangkan customer intention sebagai variabel laten endogen. Gottschalk (2017) menyusun dimensi online customer review menjadi 12 dimensi dengan masing-masing dimensi memiliki indikator pertanyaan, dari 12 dimensi tersebut dilakukan pengujian konstruk dan model utuh yang terhubung antar dimensi. Dengan menjadikan model pengaruh Pengnate (2017) sebagai model pengaruh dasar dengan mengambil variabel laten perceived visual appeal, perceived ease of use, perceived usefulness, dan customer intention, penelitian ini bertujuan untuk mencari model pengaruhnya terhadap repeat purchase intention oleh penelitian yang dilakukan oleh C-M Hsu (2012). Customer review sebagai variabel laten
51
eksogen yang juga diuji coba mencari pengaruhnya terhadap repeat purchase intention. Pengembangan model yang dilakukan diilustrasikan pada Gambar 4.1 yang menunjukkan garis hipotesa yang akan dilakukan pengujian berdasarkan kuisioner yang akan disebarkan secara online.
Gambar 4.1 Pengembangan Model Penelitian Model penelitian ini menggunakan 6 variabel laten yang masingmasing merujuk pada penelitian-penelitian sebelumnya, yang diantaranya memiliki definisi mengacu pada masing-masing penelitian: a.
Customer Review berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Gottschalk (2017); Elwalda (2016); Minnema (2016), menyebutkan Online Customer Review dengan variabel customer review. Online Customer Review sendiri merupakan bentuk dari electronic word of mouth (eWOM), hadir dalam bentuk elektronik testimoni, komentar, ataupun ulasan terhadap suatu produk yang dituliskan secara deskriptif.
52
b.
Perceived Visual Appeal berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Pengnate (2016); Hasan (2015); Gunawan (2016); Gunarsih (2012), menyebutkan bahwa emotional design merupakan bagian dari humancomputer interaction (HCI), dimana pada penelitian sebelumnya menggunakan istilah perceived visual appeal untuk mewakili emotional design. Emotional design merupakan suatu pendekatan perancangan sebuah produk ataupun online store yang dititik beratkan pada perspektif pengguna (pengunjung) dalam memproses informasi.
c.
Perceived Usefulness berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Davis (1989); Gardner & Amoroso (2004); Pengnate (2016); Hasan (2015); Gunawan (2016); Gunarsih (2012); menyebutkan bahwa persepsi kemanfaatan adalah sejauh mana pengguna (pengunjung) percaya bahwa
dengan
menggunakan
teknologi
dapat
membantu
meningkatkan kinerja tugasnya. Arti kata manfaat sendiri yaitu kemampuan yang digunakan lebih menguntungkan pengguna. d.
Perceived Ease of Use berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Pengnate (2016); Hasan (2015); Gunawan (2016); Gunarsih (2012); menyebutkan bahwa persepsi kemudahan penggunaan adalah sebagai suatu tingkat kepercayaan pengguna bahwa dengan menggunakan teknologi akan membawa mereka terbebas dari usaha secara fisik dan mental.
e.
Customer Intention berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Moriuchi, (2016); Tun-Min (2013); Minnema (2016); Pengnate (2016); Koster, (2015); Gunawan (2016); Andriyanti (2012); Gunarsih (2012); Elwalda, (2016); menyebutkan bahwa minat konsumen atau yang juga disebut sebagai customer intention merupakan perilaku dimana konsumen memilih untuk melakukan pembelian, pada beberapa penelitian juga digunakan istilah purchase intention.
f.
Repeat purchase intention berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Moriuchi, (2016); Tun-Min (2013); Koster (2015); Andriyanti (2012); C-M Hsu et al. (2012); menyebutkan bahwa pembelian secara berulang atau juga disebut sebagai repeat purchase intention
53
merupakan suatu kondisi dimana konsumen memilih untuk melakukan pembelian produk secara berulang ataupun melakukan pembelian di online store serupa lebih dari tiga kali. 4.2
Identifikasi Variabel dan Indikator Penelitian Skema model pada Gambar 4.1 terdiri dari beberapa indikator pada masing-masing variabel, diantaranya sebagai berikut pada Tabel 4.2 berikut ini.
Tabel 4.1 Variabel dan Indikator Penelitian Variabel
Indikator Jumlah testimoni (CR1) Testimoni relevan (CR2)
Customer Review (CR)
Testimoni obyektif (CR3) Fokus evaluasi testimoni (CR4) Testimoni terbaru (CR5) Tampilan menarik (PV1)
Perceived Visual Appeal (PV)
Penyajian informasi menarik (PV2) Nyaman dipandang (PV3) Suka dengan tampilan (PV4) Mudah digunakan (PE1)
Perceived Ease of Use (PE)
Mudah untuk menguasai (PE2) Mudah dipelajari (PE3) Interaksi fleksibel (PE4)
Perceived Usefulness (PU)
Interaksi jelas dan mudah dipahami (PE5) Berguna mencari yang dibutuhkan (PU1) Meningkatkan kinerja (PU2)
54
Referensi S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017)
Menemukan produk secara cepat (PU3) Menghemat waktu (PU4) Memudahkan menemukan produk (PU5) Mempertimbangkan membeli di online store (CI1) Memesan dari online store (CI2) Customer Intention (CI)
Memiliki ekspektasi terhadap online store (CI3) Mengutamakan online store (CI4) Bersedia merekomendasikan (CI5)
Repeat purchase intention (RP)
S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017)
Melanjutkan berbelanja (RP1)
C-M. Chiu et al.,( 2012)
Berencana di kemudian hari (RP2)
C-M. Chiu et al.,( 2012)
Besar kemungkinan kembali berbelanja (RP3)
C-M. Chiu et al.,( 2012)
Keinginan untuk kembali (RP4)
C-M. Chiu et al.,( 2012)
Mengutamakan di online store serupa (RP5)
C-M. Chiu et al.,( 2012)
Indikator-indikator yang telah ditentukan dan model pengembangan dari variabel tersebut, maka dapat disusun hipotesis untuk penelitian ini. Hipotesis yang ditetapkan diantaranya ialah: o H1: Perceived Usefulness memiliki pengaruh terhadap Customer Intention. (Model pengaruh hubungan H1 mengacu pada Pengnate, 2016) o H2: Perceived Ease of Use memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness. (Model pengaruh hubungan H2 mengacu pada Pengnate, 2016) o H3: Perceived Visual Appeal memiliki pengaruh terhadap Perceived Ease of Use. (Model pengaruh hubungan H3 mengacu pada Pengnate, 2016)
55
o H4: Perceived Visual Appeal memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness. (Model pengaruh hubungan H4 mengacu pada Pengnate, 2016) o H5: Customer Review memiliki pengaruh terhadap Perceived Usefulness. (Variabel
laten
customer review diambil
dari
Gottschalk (2017), model pengaruh yang ditawarkan penelitian ini) o H6: Customer Intention memiliki pengaruh terhadap Repeat purchase intention. (Variabel laten repeat purchase intention diambil dari C-M Hsu et al. (2012), model pengaruh yang ditawarkan penelitian ini) o H7: Perceived Visual Appeal memiliki pengaruh terhadap Repeat purchase intention. (Variabel laten repeat purchase intention diambil dari C-M Hsu et al. (2012), model pengaruh yang ditawarkan pada penelitian ini) o H8: Customer Review memiliki pengaruh terhadap Repeat purchase intention. (Variabel laten customer review diambil dari Gottschalk (2017), model pengaruh yang ditawarkan pada penelitian ini) Hipotesis tersebut akan dilakukan pengujian secara statistik melalui data yang dioleh menggunakan SEM melalalui software AMOS versi 22. Berikut pada Tabel 4.2 akan menjelaskan definisi dari tiap-tiap indikator yang digunakan. Tabel 4.2 Definisi Indikator Variabel
Customer Review (CR)
Indikator Jumlah testimoni (CR1) Testimoni relevan (CR2)
Definisi Indikator ini menitik beratkan pada jumlah terhitung ulasan ataupun testimoni yang diberikz`an pada suatu produk ataupun vendor. Indikator ini menitik beratkan pada kualitas ulasan ataupun testimoni yang diberikan apakah sesuai dengan produk ataupun vendor
56
Referensi S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017)
Testimoni obyektif (CR3)
Fokus evaluasi testimoni (CR4)
Testimoni terbaru (CR5)
Tampilan menarik (PV1)
Perceived Visual Appeal (PV)
Penyajian informasi menarik (PV2) Nyaman dipandang (PV3) Suka dengan tampilan (PV4) Mudah digunakan (PE1)
Mudah untuk menguasai (PE2)
Perceived Ease of Use (PE)
Mudah dipelajari (PE3)
Interaksi fleksibel (PE4)
Interaksi jelas dan mudah dipahami (PE5)
Indikator ini menitik beratkan pada kualitas ulasan ataupun testimoni apakah bersifat obyektif dan tidak dinilai dari sudut pandang individu Indikator ini menunjukkan perilaku pengunjung yang secara fokus memperhatikan ulasan ataupun testimoni dari segi kualitas Indikator ini menunjukkan perilaku pengunjung yang secara sadar lebih memperhatikan ulasan ataupun testimoni berdasarkan yang terbaru Indikator ini menitik beratkan persepsi pengunjung secara subyektif apakah tampilan online store terlihat menarik ataupun tidak Indikator ini menitik beratkan persepsi pengunjung secara subyektif penyajian informasi di online store tersusun dengan cara yang menarik Indikator ini menitik beratkan persepsi pengunjung secara subyektif apakah situs online store terasa nyaman dipandang Indikator ini menitik beratkan persepsi pengunjung secara subyektif apakah menyukai tampilan online store secara keseluruhan Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa fitur yang disediakan mudah untuk digunakan Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa tampilan dan penataan pilihan di online store mudah dipahami Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa segala fitur di online store mudah untuk dipelajari Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa interaksi yang terjadi di online store dalam semua fiturnya terjadi secara fleksibel Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa setiap arahan dan instruksi yang disediakan dirasakan jelas dan mudah untuk dipahami
57
S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S.A. Gottschalk, A. Mafael (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017)
Berguna mencari yang dibutuhkan (PU1)
Meningkatkan kinerja (PU2) Perceived Usefulness (PU)
Menemukan produk secara cepat (PU3)
Menghemat waktu (PU4)
Memudahkan menemukan produk (PU5) Mempertimbangkan membeli di online store (CI1) Memesan dari online store (CI2)
Customer Intention (CI)
Memiliki ekspektasi terhadap online store (CI3)
Mengutamakan online store (CI4) Bersedia merekomendasikan (CI5) Repeat purchase intention (RP)
Melanjutkan berbelanja (RP1)
Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa online store berguna dalam mencari produk maupun informasi produk yang dibutuhkan Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa terjadi peningkatan kinerja bilamana ingin melakukan pembelian di online store Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa dapat menemukan produk secara cepat Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa aktivitas pencarian di online store lebih hemat waktu dalam mencari produk yang dibutuhkan Indikator ini mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa fitur dari online store memudahkan untuk menemukan produk yang dibutuhkan Indikator ini mewakili perilaku dalam berbelanja seorang konsumen dimana akan ikut mempertimbangkan untuk berbalanja di online store Indikator ini mewakili perilaku dalam berbelanja seorang konsumen dimana ada keinginan untuk melakukan pemesanan di online store Indikator ini mewakili perilaku dalam berbelanja dimana konsumen memiliki ekspektasi terhadap apa yang akan diperoleh melalui pembelian di online store Indikator ini mewakili perilaku dalam berbelanja dimana konsumen akan lebih mengutamakan untuk melakukan pembelian di online store Indikator ini mewakili perilaku dalam berbelanja dimana konsumen memiliki kesediaan untuk merekomendasikan online store kepada orang lain Indikator ini mewakili perilaku konsumen dalam berbelanja secara online dimana konsumen bersedia untuk melanjutkan berbelanja di online store yang sama
58
S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) S. Pengnate, R. Sarathy (2017) C-M. Chiu et al.,( 2012)
Berencana di kemudian hari (RP2) Besar kemungkinan kembali berbelanja (RP3)
Keinginan untuk kembali (RP4) Mengutamakan di online store serupa (RP5)
4.3
Indikator ini mewakili perilaku konsumen dalam berbelanja secaraonline dimana konsumen memiliki rencana di kemudian hari untuk kembali melakukan pembelian Indikator ini mewakili perasaan subyektif konsumen apakah di kemudian hari memiliki kemungkinan besar untuk kembali berbelanja di online store yang sama Indikator ini mewakili perasaan subyektif konsumen apakah memiliki keinginan untuk kembali melakukan pembelian di online store Indikator ini mewakili perilaku konsumen dalam berbelanja secara online dimana konsumen akan lebih mengutamakan berbelanja di online store yang serupa
C-M. Chiu et al.,( 2012)
C-M. Chiu et al.,( 2012)
C-M. Chiu et al.,( 2012)
C-M. Chiu et al.,( 2012)
Penyusunan Kuisioner Atribut penelitian yang digunakan mengacu pada penelitianpenelitian sebelumnya. Masing-masing variabel laten menggunakan skala 6-point Likert Scale. terhadap setiap kuisioner yang disebarkan. Sangat setuju (SS)
skor = 6
Setuju (S)
skor = 5
Cukup setuju (CS)
skor = 4
Cukup tidak setuju (CTS)
skor = 3
Tidak setuju (TS)
skor = 2
Sangat tidak setuju (STS)
skor = 1
Pada Tabel 4.1 menunjukkan variabel dan indikator yang digunakan dalam kuisioner, kuisioner tersebut mengacu pada penelitian-penelitian sebelumnya. Tabel 4.3 Variabel Laten dan Indikator kuisioner Variabel
Kuisioner
Kode
Customer Review (CR)
Saya secara sadar lebih memperhatikan jumlah testimoni pada suatu produk
CR1
59
Perceived Visual Appeal (PV)
Perceived Ease of Use
Perceived Usefulness (PU)
Saya menemukan jumlah testimoni yang telah ditulis dari suatu produk dijelaskan dengan relevan
CR2
Dalam penentuan keputusan, saya secara sadar lebih memperhatikan testimoni yang bersifat obyektif dan berdasarkan kenyataan Saya secara sadar fokus dalam mengevaluasi apakah testimoni pada suatu produk dituliskan secara tepat
CR3
Saya secara sadar lebih memperhatikan testimoni terbaru dari suatu produk
CR5
Online store secara tampilan terlihat menarik
PV1
Cara online store menyajikan informasi produk terasa menarik
PV2
Secara keseluruhan tampilan, saya meras aonline store terlihat nyaman dipandang
PV3
Saya suka dengan tampilan online store
PV4
Situs online store mudah untuk digunakan
PE1
Terasa mudah bagi saya untuk menguasai penggunaan fitur di online store
PE2
Berajar untuk mengoperasikan fitur dari online store terasa mudah
PE3
Bagi saya situs online store terasa fleksibel untuk berinteraksi pada berbagai fitur
PE4
Interaksi saya dengan situs online store terasa jelas dan dapat dimengerti
PE5
Situs online store berguna untuk mencari produk yang saya butuhkan
PU1
Situs online store meningkatkan kinerja saya dalam mencari produk yang saya butuhkan
PU2
Situs online store memungkinkan saya untuk menemukan produk yang saya butuhkan lebih cepat
PU3
Situs online store menghemat waktu saya dalam menemukan waktu yang saya butuhkan
PU4
60
CR4
Customer Intention (CI)
Repeat purchase intention (RP)
Situs online store memudahkan saya untuk menemukan produk yang saya butuhkan
PU5
Jika saya ingin membeli suatu produk, saya akan mempertimbangkan untuk membeli di online store
CI1
Jika saya ingin membeli suatu produk, saya akan melakukan pemesanan produk dari online store
CI2
Jika saya ingin membeli suatu produk, saya memiliki ekspektasi terhadap online store
CI3
Jika saya ingin membeli suatu produk, saya lebih mengutamakan untuk mencarinya terlebih dahulu di Online Store Saya bersedia untuk merekomendasikan online store tempat saya berbelanja kepada orang lain
CI4 CR5
Jika saya mau, saya akan melanjutkan berbelanja di online store untuk membeli produk
RP1
Saya berencana untuk melanjutkan menggunakan online store untuk membeli produk di kemudian hari
RP2
Besar kemungkinan saya akan melanjutkan pembelian produk di online store kemudian hari
RP3
Saya memiliki keinginan untuk kembali melakukan pembelian di Online Store
RP4
Saya lebih mengutamakan melakukan pembelian di online store yang sama
RP5
Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua bagian yaitu bagian I terdiri dari pertanyaan terbuka mengenai nama, umur responden dan informasi sekunder lainnya, sedangkan bagian II terdiri dari pertanyaan-pertanyaan tertutup terkait variabel penelitian. Pada penelitian yang dilakukan oleh Elwalda (2016) mencoba mencari pengaruh indikator dari OCRs terhadap purchase intention disertai varibel trust sebagai variabel intervening pada model pengaruh. Sedangkan model pengaruh emotional design terhadap trust oleh Pengnate (2017) melakukan pengujian masing-masing indikator emotional design terhadap trust. Penelitian lain mencoba melakukan
61
pengembangan model pengaruh trust terhadap repeat purchase intention yang dilakukan oleh Chao-Min Chiu (2012), model pengaruh yang digunakan ialah setiap variabel customer intention terhadap variabel repeat purchase intention. Baik pada penelitian tersebut maupun penelitian lainnya belum terdapat penelitian yang melakukan kajian pengembangan model pengaruh emotional design dan OCRs terhadap repeat purchase intention. 4.4
Responden dan Instrument Penelitian 1.
Dalam penelitian ini yang menjadi responden ialah pengguna internet yang pernah melakukan pembelian secara online. Untuk mencari tahu hubungan tiap variabel penelitian, dibutuhkan kuisioner berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya. Penentuan jumlah responden tidak dapat dilakukan menggunakan metode Slovin (1960) mengingat tidak terdapat angka pasti berapa jumlah pengguna yang mengakses online store. Penentuan jumlah sampel responden didasari Supranto (2001), menyatakan ukuran sampel yang baik dapat ditentukan dengan cara jumlah pertanyaan kuisioner dikali lima (5) sampai sepuluh (10). Maka penentuan jumlah responden pada penelitian ini adalah 29 pertanyaan x 5 = 145, maka sampel penelitian yang digunakan ialah sebanyak 145 sampel. Perlu diperhatikan juga bahwa penentuan pelaksanaan pengambilan sampel berdasarkan keterbatasan waktu yang dimiliki.
2.
Instrumen penelitian ini adalah kuisioner yang terdiri dari indikatorindikator
dalam
variabel
terkait.
Pengujian
kuisioner
awal
menggunakan 162 sampel untuk membuktikan bahwa kuisioner tersebut
berisi
pertanyaan
yang
valid
dan
reliable
untuk
dipertanyakan. Setelah kuisioner disebarkan secara online, maka dilakukan uji normalitas, validitas, dan reliabilitas data hasil kuisioner tersebut. Proses tersebut bertujuan untuk memastikan variabel terukur dapat digunakan dengan tepat pada pengembangan model.
62
BAB 5 PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS HASIL Bab ini akan menjelaskan mengenai pengolahan data dan analisis hasil yang telah diperoleh. Kumpulan data yang diperoleh diolah secara kuantitatif mulai dari pengujian kuisioner online yang dilakukan, pemodelan melalui SEM untuk menganalisis variabel-variabel maupun indikatorindikator yang berpengaruh terhadap customer intention untuk melakukan repeat purchase intention. 5.1
Hasil Pengujian Kuesioner Kuisioner yang dibagikan secara online menggunakan fitur Google Forms melalui link yang telah diserbarkan melalui berbagai sosial media, yang diantaranya ialah Facebook, Twitter, dan Path. Data yang terkumpul melalui Google Forms secara otomatis dapat diubah menjadi data Microsoft excel untuk kemudian dilakukan pengolahan data. Pada Gambar 5.1 menunjukkan usia responden kuisioner, pada urutan pertama didominasi generasi millennial sebanyak 81 responden berumur 18-25 tahun. Pada urutan kedua yaitu responden yang berumur 26-35 tahun sebanyak 47 responden. Pada urutan ketiga yaitu responden yang berumur 36-45 tahun sebanyak 33 responden. Selebihnya yaitu mereka yang berumur di atas 55 tahun dan juga yang berumur di bawah 18 tahun.
Gambar 5.1 Diagram Responden Kuisioner Online
63
Diagram Gambar 5.2 menunjukkan responden penelitian paling banyak diikuti oleh perempuan, dimana 55.5% atau 91 responden ialah perempuan. Sedangkan 44.5% atau 73 responden ialah ialah laki-laki.
Gambar 5.2 Diagram Gender Responden Selain usia responden dan gender yang didominasi oleh millennial generation berkisar antara 18 – 25 tahun dan perempuan, kuisioner online juga menyertakan pertanyaan mengenai pekerjaan dari responden seperti pada Gambar 5.3. Pada urutan pertama, responden paling banyak ialah pelajar atau mahasiswa sebanyak 65 responden, hal ini terdiri dari responden yang masih berusia atau berkisar antara 18-25 tahun. Pada urutan kedua responden yang bekerja sebagai pegawai swasta sebanyak 31 responden. Pada urutan ketiga yaitu mereka yang bekerja sebagai wiraswasta sebanyak 22 responden. Selebihnya ialah mereka yang bekerja sebagai pegawai BUMN/BUMD dan juga PNS.
Gambar 5.3 Diagram Pekerjaan Responden
64
Gambar 5.4 Diagram Pendapatan Per Bulan Responden Diagram pada Gambar 5.4 menunjukkan pendapatan per bulan responden dimana pada urutan pertama responden yang berpenghasilan antara Rp.2.000.000 hingga Rp.4.000.000 sebanyak 55 responden. Pada urutan kedua mereka yang berpenghasilan antara Rp.4.000.000 hingga Rp. 7.000.000 sebanyak 53 responden. Pada urutan ketiga yaitu mereka yang berpenghasilan di bawah dari Rp.2.000.000 per bulan sebanyak 37 responden. Selebihnya ialah responden yang berpenghasilan di atas Rp.7.000.000 per bulan.
Gambar 5.5 Diagram intensitas belanja di online store dalam satu tahun terakhir Beranjak dari pendapatan per bulan responden penelitian, Gambar 5.5 menunjukkan intensitas responden dalam satu tahun kali melakukan transaksi di online store. Pada urutan pertama responden yang melakukan pembelian di Online Store sebanyak 51% melakukan pembelian kurang dari 5 kali dalam satu tahun terakhir. Pada urutan kedua sebanyak 39% responden melakukan pembelian 5 hingga 10 kali dalam satu tahun terakhir.
65
Pada urutan terakhir yaitu responden yang telah melakukan pembelian lebih dari 10 kali dalam satu tahun sekali sebanyak 10%. Penyebaran
kuisioner
yang
dilakukan
melalui
media
sosial
memperoleh hasil yang dapat diolah sebanyak 162 responden, Gambar 5.6 menunjukkan pilihan online store terbaik menurut responden. Pada urutan pertama sebanyak 33.5% responden menyatakan Tokopedia merupakan online store terbaik. Pada urutan kedua sebanyak 25.6% responden menyatakan Lazada merupakan online store terbaik. Pada urutan ketiga sebanyak 16.5% menyatakan Bukalapak merupakan online store terbaik. Pada urutan selanjutnya disusul oleh OLX, Zalora, MatahariMall, FJB Kaskus, dan yang terakhir ialah Elevania.
Gambar 5.6 Diagram Pemilihan Online Store terbaik oleh Responden 5.1.1 Uji Validitas Uji validitas data merupakan pengujian yang dilakukan untuk menunjukkan ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur, pada penelitian ini alat ukur yang digunakan ialah kuisioner. Uji validitas yang dilakukan pada penelitian ini dapat menunjukkan item pertanyaan kuisioner yang mana yang dianggap tidak relevan, sehingga harus dilakukan penggantian atau dihapus agar kuisioner tetap memiliki kerangka konsep yang benar. Teknik yang digunakan untuk mengukur validitas kuisioner ialah dengan cara melihat nilai korelasi pada setiap pertanyaan tiap indikator-indikator suatu variabel,
66
pada penelitian ini uji validitas dilakukan pada hasil kuisioner dengan Online Customer Reviews dengan variabel customer review (CR) dari Gottschalk (2017), Emotional Design dengan variabel perceived visual appeal (PV) dari Pengnate (2017), perceived ease of use (PE) dari Pengnate (2017), perceived usefulness (PU) dari Pengnate (2017), Customer Intention (CI) dari Pengnate (2017), dan Repeat purchase intention (RP) dari C-M Hsu et al. (2012). Uji validitas menggunakan program SPSS dengan pengujian yang sering digunakan untuk uji validitas. Untuk mengetahui apakah pertanyaan kuisioner tersebut ialah valid dapat dilihat bila r hitung ≥ r tabel dengan uji 2-tailed signifikansi 0.05 maka instrument atau item-item pertanyaan yang berkorelasi dinyatakan valid (Hair et al., 2009). Nilai minimum dapat dilihat dari tabel r statistik dengan jumlah 162 responden, tingkat signifikansi untuk uji 2 arah bernilai α 0.05 yaitu 0.153 untuk dapat dinyatakan valid. Tabel 5.1 Hasil Uji Validitas Item Pertanyaan untuk Indikator pada Variabel Customer Review (CR) CR1 CR1 CR2 CR3 CR4 CR5
CR2
CR3
CR4
CR5
1 .433
**
.515
**
.360
**
.438
**
.542
**
.509
**
.499
**
1 1 .544
**
.533
**
1 .496
**
1
**= menunjukkan nilai signifikan pada α = 0.05
Tabel 5.2 Hasil Uji Validitas Item Pertanyaan untuk Indikator pada Variabel Perceived Visual Appeal (PV) PV1 PV1 PV2 PV3 PV4
PV2
PV3
PV4
1 .521
**
.694
**
.567
**
.677
**
.557
**
1 1 .622
**
1
**= menunjukkan nilai signifikan pada α = 0.05
67
Tabel 5.3 Hasil Uji Validitas Item Pertanyaan untuk Indikator pada Variabel Perceived Ease of Use (PE) PE1 PE1
PE2
.438
**
PE3
.565
**
.522
**
.571
**
PE5
PE4
PE5
1
PE2 PE4
PE3 1
.658
**
.521
**
.471
**
.602
**
.619
**
1 1 .477
**
1
**= menunjukkan nilai signifikan pada α = 0.05
Tabel 5.4 Hasil Uji Validitas Item Pertanyaan untuk Indikator pada Variabel Perceived Usefulness (PU) PU1 PU1 PU2 PU3 PU4 PU5
PU2
PU3
PU4
PU5
1 .476
**
.534
**
.605
**
.475
**
.629
**
.535
**
.586
**
1 1 .521
**
.651
**
1 .570
**
1
**= menunjukkan nilai signifikan pada α = 0.05
Tabel 5.5 Hasil Uji Validitas Item Pertanyaan untuk Indikator pada Variabel Customer Intention (CI) CI1 CI1 CI2 CI3 CI4 CI5
CI2
CI3
CI4
CI5
1 .526
**
.550
**
.559
**
.457
**
.616
**
.465
**
.448
**
1 1 .444
**
.425
**
1 .449
**
1
**= menunjukkan nilai signifikan pada α = 0.05
Tabel 5.6 Hasil Uji Validitas Item Pertanyaan untuk Indikator pada Variabel Repeat purchase intention (RP) RP1 RP1
RP2
RP3
**
RP3
.700
**
.551
**
RP4
.659
**
.746
**
.610
**
.519
**
RP5
RP5
1 .593
RP2
RP4
1 1 .669
**
.521
**
1 .471
**
**= menunjukkan nilai signifikan pada α = 0.05
68
1
Uji validasi yang dilakukan menggunakan bantuan software SPSS 19 per variabel laten menunjukkan bahwa nilai per indikator berada di atas r-table (≥0.153). Tabel 5.1 indikator CR3 – CR2 menunjukkan nilai terendah dalam validasi dimana nilai r 0.360 ≥ 0.153, namun nilai tersebut masih memenuhi persyaratan validasi sehingga tak dilakukan eliminasi. Tabel 5.2 indiktor PV2 – PV1 menunjukkan nilai terendah dalam validasi dimana nilai r 0.521 ≥ 0.153, namun nilai tersebut masih memenuhi persyaratan validasi sehingga tak dilakukan eliminasi. Tabel 5.3 indiktor PE2 – PE1 menunjukkan nilai terendah dalam validasi dimana nilai r 0.438 ≥ 0.153, namun nilai tersebut masih memenuhi persyaratan validasi sehingga tak dilakukan eliminasi. Tabel 5.4 indiktor PU2 – PU1 menunjukkan nilai terendah dalam validasi dimana nilai r 0.476 ≥ 0.153, namun nilai tersebut masih memenuhi persyaratan validasi sehingga tak dilakukan eliminasi. Tabel 5.5 indiktor CI5 – CI3 menunjukkan nilai terendah dalam validasi dimana nilai r 0.425 ≥ 0.153, namun nilai tersebut masih memenuhi persyaratan validasi sehingga tak dilakukan eliminasi. Tabel 5.6 indiktor RP5 – RP4 menunjukkan nilai terendah dalam validasi dimana nilai r 0.471 ≥ 0.153, namun nilai tersebut masih memenuhi persyaratan validasi sehingga tak dilakukan eliminasi. Berdasarkan uji validitas yang dilakukan terhadap 6 variabel laten penelitian yang digunakan melalui software SPSS menunjukkan bahwa seluruh item pertanyaan yang digunakan pada kuisioner telah memenuhi persyaratan uji validitas, dengan masing-masing item pertanyaan memiliki tingkat relevansi yang sesuai dengan persyaratan dan berada pada kerangka konsep yang benar. 5.1.2 Uji Reliabilitas Kuisioner Sistematika uji statistik yang dilakukan setelah uji validitas alat ukur penelitian adalah uji reliabilitas, pengujian dilakukan terhadap
69
alat ukur penelitian yang digunakan sebagai item kuisioner. Pengujian reliabilitas dengan software SPSS dengan hipotesis sebagai berikut: H0: hasil pengukuran tidak konsisten (tidak reliabel) H1: hasil pengukuran konsisten (reliabel) Hasil dari uji reliabilitas tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai alpha cronbach’s pada Tabel 5.7 yang menunjukkan nilai Alpha Cronbach’s sebeagai acuan apakah pengukuran konsisten atau tidak. Tabel 5.7 Nilai Alpha Cronbach’s No
Nilai alpha
Keterangan
cronbach’s 1
0,00 – 0,2
Tidak Reliabel
2
0,21 – 0,4
Kurang Reliabel
3
0,41 – 0,6
Cukup Reliabel
4
0,61 – 0,8
Reliabel
5
0,81 – 1,0
Sangat Reliabel
Sumber: Anggoro (2012) Dengan bantuan software SPSS, diperoleh hasil nilai alpha cronbach’s pada Tabel 5.8 dengan masing-masing variabel kuisioner. Seluruh variable yang dilakukan pengujian reliabilitas berada pada kategori ‘Sangat Reliabel’ dengan nilai di atas 0.81 hingga 1.00 untuk masing-masing variabel (Hair et al., 2009). Tabel 5.8 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Customer Review
Cronbach's Alpha 0.825
Jumlah Item 5
Perceived Visual Appeal
0.861
4
Perceived Ease of Use
0.857
5
70
Keterangan Sangat Reliabel Sangat Reliabel Sangat Reliabel
Perceived Usefulness
0.863
5
Customer Intention
0.827
5
Repeat purchase intention
0.862
5
Sangat Reliabel Sangat Reliabel Sangat Reliabel
Kondisi seluruh indikator pada konstruk laten merupakan kategori sangat reliable (konsisten) untuk digunakan sebagai alat ukur, nilai crobach’s alpha pada seluruh variabel berkisar dari 0.825 untuk Customer Review hingga 0.863 untuk perceived usefulness. Berdasarkan hasil uji validitas dan uji reliabilitas yang telah dilakukan sebelumnya, maka disimpulkan bahwa indikator-indikator yang dijadikan alat ukur masing-masing variabel laten telah memenuhi syarat validitas dan reliabilitas. 5.2
Pengujian Asumsi Sebelum data yang diperoleh dapat diolah menggunakan software AMOS untuk metode SEM, perlu dilakukan uji normalitas apakah variabel yang digunakan memenuhi persyaratan pengolahan SEM. 5.2.1 Uji Normalitas Multivariat Pengujian asumsi normal multivariate dilakukan untuk mendukung validasi, pengujian dilakukan dengan mencari tahu apakah sebaran data penelitian bersifat distribusi normal (probability density function). Persentase yang diperoleh dari jarak mahalanobis ( d 2j ) yang kurang dari
χ (2p,0.5) sebesar 53,62% dimana lebih besar dari 50% yang berarti sudah memenuhi asumsi distribusi normal. Gambar 5.7 menunjukkan scatterplot ataupun penyebaran berada pada pola garis yang sama, yang berarti responden melakukan pengisian kuisioner sepemikiran dan tak dilakukan secara acak.
71
Scatterplot of q vs dd 50
q
40
30
20
10 0
20
40
60 dd
80
100
120
Gambar 5.7 Scatterplot Asumsi Normal Multivariate 5.2.2 Uji Korelasi antar Variabel Asumsi data yang telah dinyatakan memiliki distribusi Multivariate Normal hanya merupakan salah satu dari dua persyaratan, selanjutnya asumsi yang juga harus terpenuhi yaitu adanya korelasi antara variabel dalam pembentukan faktor yang ada. Pelaksanaan faktor analisis diperlukan untuk melihat korelasi antar variabel dan uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) disertai Uji Bartless’s. Tabel 5.9 Hasil pengujian asumsi KMO dan Bartlett’s Test KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
.916 2906.963
df
406
Sig.
.000
Hasil pengujian yang diperoleh melalui software SPSS seperti pada Tabel 5.9 menunjukkan nilai KMO sebesar 0.952 dan signifikansi pada uji Bartlett’s sebesar 0.000. Mengacu kepada ketentuan Hair (2006) yang menyatakan bahwa nilai KMO yang diperoleh lebih dari 0.6 dapat dinyatakan bahwa sampel yang dimiliki telah mencukupi persyaratan. Jumlah sampel yang telah mencukupi memiliki keterkaitan dengan nilai signifikansi yang diperoleh,
72
semakin besar sampel yang dimiliki maka dapat diperoleh tingkat sensitivitas yang tinggi. Uji Bartlett’s yang dilakukan melalui bantuan software SPSS dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya hubungan antar variabel, pada Tabel 5.9 menunjukkan nilai signifikansi 0.000 yang dimana lebih kecil daripada α=0,05. Dengan kondisi p-value < α maka dapat disimpulkan bahwa antara koefisien korelasi observasi dengan koefisien korelasi variabel telah sesuai dimana terdapat hubungan antar variabel. 5.3
Pengujian Konstruk pada Structural Equation Models (SEM) Dalam pelaksanaan pengujian konstruk, tiap konstruk dilakukan pengujian terlebih dahulu dan tahap ini disebut sebagai Confirmatory Factor Analysis (CFA). Pengujian tersebut dilakukan terhadap masing-masing konstruk terhadap indikator, pengujian masing-masing indikator terhadap sub-indikatornya. Pengujian dimulai dengan urutan customer review (CR), perceived visual appeal (PV), perceived ease of use (PE), perceived usefulness (PU), customer intention (CI), dan repeat purchase intention (RP). 5.3.1
Variabel Customer Review (CR) CR yang digunakan pada penelitian ini memiliki 5 indikator sebagai alat ukur, dimana CR1 mewakili indikator ‘jumlah testimoni’, CR2 mewakili indikator ‘testimoni relevan’, CR3 mewakili indikator ‘testimoni obyektif’, CR4 mewakili ‘fokus evaluasi testimoni’, dan CR5 mewakili ‘testimoni terbaru’.
Gambar 5.8 Model CFA Variabel Customer Reviews (CR)
73
Tabel 5.10 Estimasi Parameter CFA variabel Online Customer Reveiws (CR) Estimate ≥0.70 CR1 CR2 CR3 CR4 CR5
<--<--<--<--<---
CR CR CR CR CR
,672 ,649 ,709 ,726 ,736
t-value ≥1.96 8,838 8,457 9,473 9,765 9,946
Tabel 5.11 menunjukkan seluruh nilai T-value dari masingmasing indikator lebih besar dari 1.96 untuk pembobotan dengan significance level 0.05 (Byrne, 2001). Dapat disimpulkan bahwa indikator CR5 yang memiliki pengaruh terbesar terhadap variabel CR, maka ‘testimoni terbaru’ merupakan kontribusi terbesar. Pada Gambar 5.8 pengujian konstruk CFA yang dilakukan dengan bantuan software AMOS 22 dapat dinyatakan bahwa item CR1 dan CR2 memiliki nilai estimate <0.70 yang berarti kurang fit untuk digunakan dalam model utuh SEM (Byrne, 2001). Tingkat pengaruh tiap indikator dapat diurutkan sebagai berikut dimulai dari yang paling memiliki pengaruh dengan angkat terbesar. Pada urutan pertama, CR5 dengan nilai sebesar 0.74 yang merupakan indikator testimoni terbaru. Pada urutan kedua, CR4 dengan nilai sebesar 0.73 yang merupakan indikator fokus evaluasi testimoni. Sedangkan pada urutan terakhir, CR3 dengan nilai sebesar 0.71 yang merupakan indikator testimoni obyektif. Indikator yang tidak memenuhi persyaratan minimal estimate dieliminasi sehingga hanya tedapat CR3, CR4, dan CR5. Gambar 5.9 menunjukkan CFA variabel CR setelah dilakukan eliminasi, dimana setiap indikator memenuhi persyaratan estimate >0.70.
Gambar 5.9 Model CFA Variabel Customer Reviews (CR) tahap akhir
74
Setelah melakukan eliminasi terhadap indikator CR1 dan CR2, diketahui pada Tabel 5.11 bahwa terjadi perubahan besaran nilai indikator yang memberikan kontribusi terhadap variabel CR. Sebelum dilakukan eliminasi, indikator CR5 sebesar 0.74 berupa ‘testimoni terbaru’ yang merupakan indikator kontribusi terbesar pada variabel CR. Namun setelah eliminasi, CR3 merupakan indikator kontribusi terbesar dengan nilai estimate 0.77 dimana CR3 adalah ‘testimoni obyektif’. Indikator CR3 memiliki arti bahwa pengunjung menitik beratkan pada kualitas ulasan ataupun testimony, apakah bersifat obyektif dan tidak dinilai dari sudut pandang individu. Pada beberapa kasus yang ditemui pada online store, sangat mudah bagi para pengunjung online store menemui ulasan untuk tiap vendor ataupun produk. Namun dalam kondisi ini, hasil pengolahan data menunjukkan bahwa responden lebih menitik beratkan pada ulasan yang bersifat obyektif. Setelah seluruh nilai estimate telah memenuhi persyaratan, maka pengujian goodness of fit dilakukan per variabel. Tabel 5.11 Estimasi Parameter CFA variabel Online Customer Reveiws (CR) Tahap Akhir setelah Eliminasi
CR3 CR4 CR5
<--<--<---
CR CR CR
Estimate ≥0.70 ,765 ,711 ,701
t-value ≥1.96 9,385 8,759 8,602
Pengujian goodness of fit variabel CR ditunjukkan pada Tabel 5.12 dimana setiap persyaratan telah terpenuhi. Maka dapat dikatakan bahwa indikator CR3 telah sesuai untuk dinyatakan sebagai indikator yang paling memberikan pengaruh terhadap customer review.
75
Tabel 5.12 Uji Goodness of Fit (GOF) variabel CR Nilai
Syarat
Keterangan
Referensi
CMIN/DF
2.41
≤3.0
Acceptable Fit
Ferdinand, 2000
GFI
0.968
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
AGFI
0.905
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
CFI
0.964
≥0.95
Great
Byrne, 2001
RMSEA
0.019
≤0.05
Good
Byrne, 2001
5.3.2
Variabel Perceived Visual Appeal (PV) PV yang digunakan pada penelitian ini memiliki 4 indikator sebagai alat ukur, dimana PV1 mewakili indikator ‘tampilan menarik, PV2 mewakili indikator ‘penyajian informasi menarik’, PV3 mewakili indikator ‘nyaman dipandang, dan CR4 mewakili ‘suka dengan tampilan’.
Gambar 5.10 Model CFA Variabel Perceived Visual Appeal (PV) Tabel 5.13 Estimasi Parameter CFA variabel Perceived Visual Appeal (PV)
PV1 PV2 PV3 PV4
<--<--<--<---
PV PV PV PV
Estimate ≥0.70 ,839 ,668 ,815 ,794
t-value ≥1.96 12,349 9,047 11,863 11,435
Tabel 5.13 menunjukkan seluruh nilai T-value dari masingmasing indikator lebih besar dari 1.96 untuk pembobotan dengan significance level 0.05 (Byrne, 2001). Dapat disimpulkan bahwa
76
indikator PV1 yang memiliki pengaruh terbesar terhadap variabel PV, maka ‘tampilan menarik’ merupakan kontribusi terbesar. Pengujian
validitas
yang
telah
dilakukan
sebelumnya
menunjukkan bahwa variabel PV valid untuk tiap kuisioner, angka Alpha Cronbach’s sebesar 0.861 termasuk kategori sangat reliabel atau konsisten dengan jumlah 4 item indikator (Anggoro, 2012). Pada Gambar 5.10 pengujian konstruk CFA yang dilakukan dengan bantuan software AMOS 22 dapat dinyatakan bahwa item PV2 memiliki nilai estimate <0.70 yang berarti kurang fit untuk digunakan dalam model utuh SEM (Byrne, 2001). Tingkat pengaruh tiap indikator dapat diurutkan sebagai berikut dimulai dari yang paling memiliki pengaruh dengan angkat terbesar. Pada urutan pertama, indikator PV1 yang merupakan ‘tampilan menarik’ memiliki nilai estimate sebesar 0.839. Pada urutan kedua, indikator PV3 yang merupakan ‘nyaman dipandang’ memiliki nilai estimate sebesar 0.815. Pada urutan terakhir, indikator PV4 yang merupakan ‘suka dengan tampilan’ memiliki nilai estimate sebesar 0.794. Indikator yang tidak memenuhi persyaratan minimal estimate dieliminasi sehingga hanya tedapat PV1, PV3, dan PV4. Gambar 5.11 menunjukkan CFA variabel PV setelah dilakukan eliminasi, dimana setiap indikator memenuhi persyaratan estimate >0.70.
Gambar 5.11 Model CFA Variabel Perceived Visual Appeal (PV) Tahap Akhir Setelah melakukan eliminasi terhadap indikator PV2, diketahui pada Tabel 5.14 bahwa terjadi perubahan besaran nilai indikator yang memberikan kontribusi terhadap variabel PV. Sebelum dilakukan eliminasi, indikator PV1 sebesar 0.84 berupa ‘tampilan menarik’ yang merupakan indikator kontribusi terbesar pada variabel CR. Namun
77
setelah eliminasi, PV1 berubah nilai menjadi 0.87 yang berarti lebih besar. Indikator PV1 memiliki arti bahwa pengunjung online store secara subyektif menitik beratkan pada bagaimana tampilan yang digunakan, tak hanya terlepas pada pemilihan warna namun juga pemilihan ilustrasi. Setelah seluruh nilai estimate telah memenuhi persyaratan, maka pengujian goodness of fit dilakukan per variabel. Tabel 5.14 Estimasi Parameter CFA variabel Perceived Visual Appeal (PV) Tahap Akhir setelah Eliminasi
PV3 PV1 PV4
<--<--<---
PV PV PV
Estimate ≥0.70 ,798 ,869 ,779
t-value ≥1.96 11,304 12,596 10,958
Pengujian goodness of fit variabel PV ditunjukkan pada Tabel 5.15 dimana setiap persyaratan telah terpenuhi. Maka dapat dikatakan bahwa indikator PV1 telah sesuai untuk dinyatakan sebagai indikator yang paling memberikan pengaruh terhadap customer review. Tabel 5.15 Uji Goodness of Fit (GOF) variabel PV Nilai
Syarat
Keterangan
Referensi
CMIN/DF
1.329
≤3.0
Model Fit
Ferdinand, 2000
GFI
0.989
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
AGFI
0.943
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
CFI
0.993
≥0.95
Great
Byrne, 2001
RMSEA
0.079
0.05 – 0.10
Moderate
Byrne, 2001
5.3.3
Variabel Perceived Usefulness (PU) PU yang digunakan pada penelitian ini memiliki 5 indikator sebagai alat ukur seperti pada Gambar 5.12, dimana PU1 mewakili indikator ‘berguna mencari yang dibutuhkan’. PU2 mewakili indikator
78
‘meningkatkan kinerja’, PU3 mewakili indikator ‘menemukan produk secara tepat’, PU4 mewakili indikator ‘menghemat waktu’, PU5 mewakili indikator ‘memudahkan menemukan produk’.
Gambar 5.12 Model CFA Variabel Perceived Usefulness (PU) Uji confirmatory factor analysis pada variabel perceived usefulness menunjukkan PU1 memiliki nilai estimate <0.70 yang berarti tak dapat disertakan pada uji model utuh SEM selanjutnya.
Tabel 5.16 Estimasi Parameter CFA variabel Perceived Usefulness (PU)
PU1 PU2 PU3 PU4 PU5
<--<--<--<--<---
PU PU PU PU PU
Estimate ≥0.70 ,657 ,773 ,784 ,729 ,795
t-value ≥1.96 8,838 11,010 11,239 10,143 11,455
Tabel 5.16 menunjukkan seluruh nilai T-value dari masingmasing indikator lebih besar dari 1.96 untuk pembobotan dengan significance level 0.05 (Byrne, 2001). Dapat disimpulkan bahwa indikator PU5 merupakan indikator terbesar dengan nilai 0.795 yang diwakilkan oleh ‘memudahkan menemukan produk’. Pengujian
validitas
yang
telah
dilakukan
sebelumnya
menunjukkan bahwa variabel PU valid untuk tiap kuisioner, angka Alpha Cronbach sebesar 0.863 termasuk kategori sangat reliabel atau
79
konsisten dengan jumlah 5 item indikator (Anggoro, 2012). Pada pengujian konstruk CFA yang dilakukan dengan bantuan software AMOS 22 dapat dinyatakan bahwa item PU1 memiliki nilai estimate <0.70 yang berarti kurang fit untuk digunakan dalam model utuh SEM (Byrne, 2001). Tingkat pengaruh tiap indikator dapat diurutkan sebagai berikut dimulai dari yang paling memiliki pengaruh dengan angka terbesar. Pada urutan pertama, indikator PU5 dengan nilai estimate sebesar 0.795 mewakili ‘memudahkan menemukan produk’. Pada urutan kedua, indikator PU3 dengan nilai estimate sebesar 0.784 mewakili ‘menemukan produk secara tepat’. Pada urutan ketiga, indikator PU2 dengan nilai estimate sebesar 0.773 mewakili ‘meningkatkan kinerja‘. Pada urutan terakhir, indikator PU4 dengan nilai estimate sebesar 0.729 mewakili ‘menghemat waktu’. Indikator yang tidak memenuhi persyaratan minimal estimate dieliminasi sehingga hanya tedapat PU2, PU3, PU4, dan PU5. Gambar 5.13 menunjukkan CFA variabel PU setelah dilakukan eliminasi, dimana setiap indikator memenuhi persyaratan estimate >0.70 sehingga telah memenuhi persyaratan (Byrne, 2001).
Gambar 5.13 Model CFA Variabel Perceived Usefulness (PU) tahap akhir Setelah melakukan eliminasi terhadap indikator PU1, diketahui pada Tabel 5.17 bahwa terjadi perubahan besaran nilai indikator yang memberikan kontribusi terhadap variabel PU. Sebelum dilakukan eliminasi, indikator PU5 sebesar 0.795 berupa ‘memudahkan menemukan produk’ yang merupakan indikator kontribusi terbesar pada variabel PU. Namun setelah eliminasi, PU2 merupakan indikator kontribusi terbesar dengan nilai estimate 0.788 dimana PU2 adalah
80
‘meningkatkan kinerja’. Indikator PU2 mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa online store berguna dalam mencari produk maupun informasi produk yang dibutuhkan. Setelah seluruh nilai estimate telah memenuhi persyaratan, maka pengujian goodness of fit dilakukan per variabel. Tabel 5.17 Estimasi Parameter CFA variabel Perceived Usefulness (PU) Tahap Akhir setelah Eliminasi
PU3 PU2 PU4 PU5
<--<--<--<---
PU PU PU PU
Estimate ≥0.70 ,775 ,788 ,734 ,786
t-value ≥1.96 10,897 11,157 10,123 11,115
Pengujian goodness of fit variabel PU ditunjukkan pada Tabel 5.18 dimana setiap persyaratan telah terpenuhi. Maka dapat dikatakan bahwa indikator PU2 telah sesuai sebagai indikator yang paling memberikan pengaruh terhadap customer review. Tabel 5.18 Uji Goodness of Fit (GOF) Perceived Usefulness (PU) Nilai
Syarat
Keterangan
Referensi
CMIN/DF
2.21
≤3.0
Acceptable Fit
Ferdinand, 2000
GFI
0.978
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
AGFI
0.935
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
CFI
0.989
≥0.95
Great
Byrne, 2001
RMSEA
0.069
0.50 – 0.10
Moderate
Byrne, 2001
5.3.4 Variabel Perceived Ease of Use (PE) PE yang digunakan pada penelitian ini memiliki 5 indikator sebagai alat ukur pada Gambar 5.14, dimana PE1 mewakili indikator ‘mudah
digunakan’,
PU2
mewakili
indikator
‘mudah
untuk
menguasai’, PU3 mewakili indikator ‘mudah dipelajari’, CR4
81
mewakili ‘interaksi fleksibel’, dan CR5 mewakili ‘interaksi jelas dan mudah dipahami’.
Gambar 5.14 Model CFA Variabel Perceived Ease of Use (PE) Tabel 5.19 Estimasi Parameter CFA variabel Perceived Ease of Use (PE)
PE1 PE2 PE3 PE4 PE5
<--<--<--<--<---
PE PE PE PE PE
Estimate ≥0.70 ,689 ,768 ,810 ,641 ,778
t-value ≥1.96 9,390 10,882 11,722 8,557 11,082
Tabel 5.19 menunjukkan seluruh nilai T-value dari masingmasing indikator lebih besar dari 1.96 untuk pembobotan dengan significance level 0.05 (Byrne, 2001). Dapat disimpulkan bahwa indikator PE3 yang memiliki pengaruh terbesar terhadap variabel PE, maka ‘mudah dipelajari’ merupakan kontribusi terbesar. Pengujian
validitas
yang
telah
dilakukan
sebelumnya
menunjukkan bahwa variabel CR valid untuk tiap kuisioner, angka Alpha Cronbach’s sebesar 0.857 termasuk kategori sangat reliabel atau konsisten dengan jumlah 5 item indikator (Anggoro, 2012). Pada pengujian konstruk CFA yang dilakukan dengan bantuan software AMOS 22 dapat dinyatakan bahwa item PE1 dan PE4 memiliki nilai estimate <0.70 yang berarti kurang fit untuk digunakan dalam model utuh SEM (Byrne, 2001). Tingkat pengaruh tiap indikator dapat diurutkan sebagai berikut dimulai dari yang paling memiliki pengaruh dengan angka terbesar. Pada urutan pertama, PE3 dengan nilai sebesar 0.810 yang merupakan indikator ‘mudah dipelajari’. Pada urutan
82
kedua, PE5 dengan nilai sebesar 0.778 yang merupakan indikator ‘interaksi jelas dan mudah dipahami’. Sedangkan pada urutan terakhir, PE2 dengan nilai sebesar 0.768 yang merupakan indikator ‘mudah untuk menguasai’. Indikator yang tidak memenuhi persyaratan minimal estimate dieliminasi sehingga hanya tedapat PE2, CR3, dan CR5. Gambar 5.15 menunjukkan CFA variabel PE setelah dilakukan eliminasi, dimana setiap indikator memenuhi persyaratan estimate >0.70.
Gambar 5.15 Model CFA Variabel Perceived Ease of Use (PE) tahap akhir Setelah melakukan eliminasi terhadap indikator PE1 dan PE4, diketahui pada Tabel 5.20 bahwa terjadi perubahan besaran nilai indikator yang memberikan kontribusi terhadap variabel PE. Sebelum dilakukan eliminasi, indikator PE3 sebesar 0.810 berubah menjadi 0.823. Sehingga dapat dinyatakan indikator PE3 merupakan kontribusi terbesar pada variabel PE3 yang mewakili ‘mudah dipelajari’. PE3 sendiri memiliki arti bahwa indikator PE3 mewakili persepsi pengunjung online store dimana pengunjung merasa segala fitur di online store mudah untuk dipelajari. Hal tersebut tak terbatas pada bagaimana tampilan menu, namun juga urutan dalam proses transaksi yang dapat dengan mudah dipelajari oleh pengunjung saat melakukan pembelian secara online. Setelah seluruh nilai estimate telah memenuhi persyaratan, maka pengujian goodness of fit dilakukan per variabel.
83
Tabel 5.20 Estimasi Parameter CFA variabel Perceived Ease of Use (PE) Tahap Akhir setelah Eliminasi
PE3 PE2 PE5
<--<--<---
PE PE PE
Estimate ≥0.70 ,823 ,799 ,753
t-value ≥1.96 11,372 10,995 10,248
Pengujian goodness of fit variabel PE ditunjukkan pada Tabel 5.21 dimana setiap persyaratan telah terpenuhi. Maka dapat dikatakan bahwa indikator PE3 telah sesuai untuk dinyatakan sebagai indikator yang paling memberikan pengaruh terhadap perceived ease of use. Tabel 5.21 Uji Goodness of Fit (GOF) variabel Perceived Ease of Use (PE) Nilai
Syarat
Keterangan
Referensi
CMIN/DF
2.39
≤3.0
Acceptable Fit
Ferdinand, 2000
GFI
0.964
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
AGFI
0.893
≥0.90
Not Fit
Ferdinand, 2000
CFI
0.965
≥0.95
Great
Byrne, 2001
RMSEA
0.122
≥0.10
Bad
Byrne, 2001
5.3.5
Variabel Customer Intention (CI) Variabel CI yang digunakan pada penelitian ini memiliki 5 indikator sebagai alat ukur seperti pada Gambar 5.16, dimana CI1 mewakili indikator ‘mempertimbangkan membeli di online store’, CI2 mewakili indikator ‘memesan dari online store’, CI3 mewakili indikator ‘memiliki ekspektasi terhadap online store’, CI4 mewakili ‘mengutamakan
online
store’,
dan
CI5
mewakili
‘bersedia
merekomendasikan’. Tabel 5.22 menunjukkan seluruh nilai T-value dari masingmasing indikator lebih besar dari 1.96 untuk pembobotan dengan significance level 0.05 (Byrne, 2001). Dapat disimpulkan bahwa indikator CI2 yang memiliki pengaruh terbesar terhadap variabel CI,
84
maka ‘memesan dari online store’ merupakan kontribusi terbesar pada variabel CI.
Gambar 5.16 Model CFA Variabel Customer Intention (CI) Tabel 5.22 Estimasi Parameter CFA variabel Customer Intention (CI)
CI1 CI2 CI3 CI4 CI5
<--<--<--<--<---
CI CI CI CI CI
Estimate ≥0.70 ,699 ,795 ,703 ,709 ,608
t-value ≥1.96 9,382 11,122 9,452 9,554 7,863
Pengujian
validitas
yang
telah
dilakukan
sebelumnya
menunjukkan bahwa variabel CI valid untuk tiap kuisioner, angka Alpha Cronbach’s sebesar 0.827 termasuk kategori sangat reliabel atau konsisten dengan jumlah 5 item indikator (Anggoro, 2012). Pada pengujian konstruk CFA yang dilakukan dengan bantuan software AMOS 22 dapat dinyatakan bahwa item CI5 memiliki nilai estimate <0.70 yang berarti kurang fit untuk digunakan dalam model utuh SEM (Byrne, 2001). Tingkat pengaruh tiap indikator dapat diurutkan sebagai berikut dimulai dari yang paling memiliki pengaruh dengan angkat terbesar. Pada urutan pertama, CI2 dengan nilai sebesar 0.795 yang merupakan indikator ‘memesan dari online store’. Pada urutan kedua, CI4 dengan nilai sebesar 0.709 yang merupakan indikator ‘mengutamakan online store’. Pada urutan ketiga, CI3 dengan nilai sebesar 0.703 yang merupakan indikator ‘memiliki ekspektasi
85
terhadap online store’. Sedangkan pada urutan terakhir, CI1 dengan nilai
0.699
dianggap
sebagai
0.70
merupakan
indikator
‘mempertimbangkan membeli di online store’. Indikator yang tidak memenuhi persyaratan minimal estimate dieliminasi sehingga hanya tedapat CI5. Gambar 5.17 menunjukkan CFA variabel CI setelah dilakukan eliminasi, masih terdapat CI1 yang tidak memenuhi persyaratan >70, sehingga perlu dilakukan running process tahap satu.
Gambar 5.17 Model CFA Variabel Customer Intention (CI) tahap satu Setelah melakukan eliminasi tahap satu terhadap indikator CI5, diketahui pada Tabel 5.23 bahwa terjadi perubahan besaran nilai indikator yang memberikan kontribusi terhadap variabel CI. Sebelum dilakukan eliminasi, CI2 yang awalnya sebesar 0.795 berubah menjadi 0.821 untuk indikator ‘memesan dari online store’. Mengingat CI1 masih belum memenuhi persyaratan >0.70 maka perlu dilakukan eliminasi CI1 sehingga hanya tersisa CI2, CI3 dan CI4. Tabel 5.23 Estimasi Parameter CFA variabel Customer Intention (CI) Tahap satu setelah Eliminasi pertama
CI2 CI3 CI4 CI1
<--<--<--<---
CI CI CI CI
Estimate ≥0.70 ,821 ,704 ,712 ,679
t-value ≥1.96 11,289 9,225 9,368 8,912
86
Indikator yang tidak memenuhi persyaratan minimal estimate tahap satu dieliminasi sehingga hanya tedapat CI2, CI3, dan CI4. Gambar 5.18 menunjukkan CFA variabel CI setelah dilakukan eliminasi, dimana setiap indikator memenuhi persyaratan estimate >0.70.
Gambar 5.18 Model CFA Variabel Customer Intention (CI) tahap akhir Setelah melakukan eliminasi terhadap indikator CI1 dan CI5, diketahui pada Tabel 5.24 bahwa terjadi perubahan besaran nilai indikator yang memberikan kontribusi terhadap variabel CI. Sebelum dilakukan eliminasi, indikator CI2 sebesar 0.821 berubah besaran estimate menjadi 0.881. Sedangkan pada CI4 dengan nilai 0.699 dibulatkan menjadi 0.70 yang berarti memenuhi persyaratan. Indikator CI2 mewakili indikator perilaku dalam berbelanja seorang konsumen dimana ada keinginan untuk melakukan pemesanan di online store. Berdasarkan lima tahap proses membeli (Kotler, 1996) maka indikator CI2 telah berada pada tahapan 4 dimana telah mencapai tahapan ‘keputusan membeli’. Setelah seluruh nilai estimate telah memenuhi persyaratan, maka pengujian goodness of fit dilakukan per variabel.
87
Tabel 5.24 Estimasi Parameter CFA variabel Customer Intention (CI) Tahap Akhir setelah Eliminasi kedua
CI2 CI3 CI4
<--<--<---
CI CI CI
Estimate ≥0.70 ,881 ,635 ,699
t-value ≥1.96 10,889 7,945 8,719
Pengujian goodness of fit variabel CI ditunjukkan pada Tabel 5.25 dimana setiap persyaratan telah terpenuhi. Maka dapat dikatakan bahwa variabel CI telah sesuai untuk dinyatakan sebagai indikator yang paling memberikan pengaruh terhadap customer intention. Tabel 5.25 Uji Goodness of Fit (GOF) variabel Customer Intention (CI) Nilai
Syarat
Keterangan
Referensi
CMIN/DF
2.40
≤3.0
Acceptable Fit
Ferdinand, 2000
GFI
0.977
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
AGFI
0.886
≥0.90
Not Fit
Ferdinand, 2000
CFI
0.976
≥0.95
Great
Byrne, 2001
RMSEA
0.127
≥0.10
Bad
Byrne, 2001
5.3.6
Variabel Repeat purchase intention (RP) RP yang digunakan pada penelitian ini memiliki 5 indikator sebagai alat ukur pada Gambar 5.19, dimana RP1 mewakili indikator ‘melanjutkan berbelanja’, RP2 mewakili indikator ‘berencana di kemudian hari’, RP3 mewakili indikator ‘besar kemungkinan kembali berbelanja’, RP4 mewakili ‘keinginan untuk kembali’, dan RP5 mewakili ‘mengutamakan di online store serupa’.
88
Gambar 5.19 Model CFA Variabel Repeat purchase intention (RP) Tabel 5.26 Estimasi Parameter CFA variabel Repeat purchase intention (RP)
RP1 RP2 RP3 RP4 RP5
<--<--<--<--<---
RP RP RP RP RP
Estimate ≥0.70 ,819 ,782 ,792 ,845 ,650
t-value ≥1.96 12,192 11,390 11,593 12,780 8,846
Tabel 5.26 menunjukkan seluruh nilai T-value dari masingmasing indikator lebih besar dari 1.96 untuk pembobotan dengan significance level 0.05 (Byrne, 2001). Dapat disimpulkan bahwa indikator RP1 yang memiliki pengaruh terbesar terhadap variabel RP, maka ‘melanjutkan berbelanja’ merupakan kontribusi terbesar pada repeat purchase intention. Pada pengujian konstruk CFA yang dilakukan dengan bantuan software AMOS 22 dapat dinyatakan bahwa item RP5 memiliki nilai estimate <0.70 yang berarti kurang fit untuk digunakan dalam model utuh SEM (Byrne, 2001). Tingkat pengaruh tiap indikator dapat diurutkan sebagai berikut dimulai dari yang paling memiliki pengaruh dengan angkat terbesar. Pada urutan pertama, RP4 dengan nilai sebesar 0.845 yang merupakan indikator ‘keinginan untuk kembali’. Pada urutan kedua, RP1 dengan nilai sebesar 0.819 yang merupakan indikator ‘melanjutkan berbelanja’. Pada urutan ketiga, RP3 dengan nilai sebesar 0.792 yang merupakan indikator ‘besar kemungkinan
89
kembali berbelanja’. Sedangkan pada urutan terakhir, RP2 dengan nilai sebesar 0.782 yang merupakan indikator ‘berencana di kemudian hari’. Indikator yang tidak memenuhi persyaratan minimal estimate dieliminasi sehingga hanya tedapat RP1, RP2, RP3, dan RP4. Gambar 5.20 menunjukkan CFA variabel RP setelah dilakukan eliminasi, dimana setiap indikator memenuhi persyaratan estimate >0.70.
Gambar 5.20 Model CFA Variabel Repeat purchase intention (RP) tahap akhir Setelah melakukan eliminasi terhadap indikator RP5, diketahui pada Tabel 5.27 bahwa terjadi perubahan besaran nilai indikator yang memberikan kontribusi terhadap variabel RP. RP4 yang awalnya memeiliki nilai estimate sebesar 0.845 berubah menjadi 0.886 yang mewakili ‘keinginan untuk kembali’. RP4 disini memiliki arti bahwa perasaan subyektif konsumen memiliki keinginan untuk kembali melakukan pembelian di online store. Tabel 5.27 Estimasi Parameter CFA variabel Repeat purchase intention (RP) Tahap Akhir setelah Eliminasi
RP1 RP2 RP3 RP4
<--<--<--<---
RP RP RP RP
Estimate ≥0.70 ,782 ,795 ,772 ,886
t-value ≥1.96 11,295 11,616 11,148 13,632
Pengujian goodness of fit variabel RP ditunjukkan pada Tabel 5.28 dimana setiap persyaratan telah terpenuhi. Maka dapat dikatakan
90
bahwa indikator RP4 telah sesuai untuk dinyatakan sebagai indikator yang paling memberikan pengaruh terhadap repeat purchase intention. Tabel 5.28 Uji Goodness of Fit (GOF) variabel Repeat purchase intention (RP) Nilai
Syarat
Keterangan
Referensi
CMIN/DF
2.41
≤3.0
Acceptable Fit
Ferdinand, 2000
GFI
0.940
≥0.90
Model Fit
Ferdinand, 2000
AGFI
0.698
≥0.90
Not Fit
Ferdinand, 2000
CFI
0.950
≥0.95
Great
Byrne, 2001
RMSEA
0.235
≥0.10
Bad
Byrne, 2001
5.3.7 Pengujian Model Full SEM Setelah dilakukan Confirmatory Factor Analysis (CFA) tiap variabel dan telah memenuhi syarat estimate, t-value, dan minimal tiga dari uji goodness of fit, maka tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian keseluruhan variabel konstruk penelitian. Pengujian dilakukan untuk mengidentifikasi besar kecilnya pengaruh antar variabel dan tingkat signifikansi antar variabel. Besar kecilnya pengaruh antar variabel dapat dilihat pada nilai estimate pada standardized estimates. Semakin besar nilai hubungan antar varibael maka pengaruh antar variabel semakin baik. Pada model SEM utuh terdapat parameter nilai yang harus terpenuhi yaitu construct reliability dengan nilai ≥0.70 dan average variance extracted dengan nilai ≥0.50 (Ghozali, I., 2011). Pengujian model utuh pada Gambar 5.21 menunjukkan standardized model yang telah dilakukan calculate estimate pada AMOS 22, indikator yang digunakan ialah yang telah memenuhi minimal estimate. Syarat yang harus terpenuhi pada model utuh ialah nilai estimate, construct reliability, dan average variance extracted, Tabel 5.28 menunjukkan bahwa model utuh telah memenuhi ketiga syarat tersebut. Hal ini memberikan arti bahwa reliabilitas dan validitas model telah sesuai dengan syarat SEM.
91
Gambar 5.20 Pengujian Keseluruhan Konstruk Model Tabel 5.28 Hasil Pengujian Konstruk Utuh Estimate ≥0.70
CR3 CR4 CR5 PV3 PV1 PV4 PE3 PE2 PE5 PU3 PU2 PU4 PU5 CI2 CI3 CI4 RP2 RP3 RP4 RP1
<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<---
CR CR CR PV PV PV PE PE PE PU PU PU PU CI CI CI RP RP RP RP
0,902 0,733 0,723 0,836 0,926 0,841 0,836 0,827 0,775 0,775 0,782 0,726 0,787 0,819 0,698 0,722 0,766 0,776 0,857 0,79
Construct Reliability ≥0.70
Average Variance Extracted ≥0.50
0,831
0.625
0,902
0.754
0,854
0.661
0,852
0.590
0,791
0.560
0,875
0.636
92
Dari Tabel 5.28 diketahui bahwa nilai construct reliability menunjukkan model reliable, dan average variance extracted berada di atas 0.50 sehingga model dikatakan valid (Ghozali, I., 2011). Setelah dilakukan pengujian construct reliability dan average variance extracted maka dapat dilakukan uji goodness of fit pada model utuh SEM. Tabel 5.29 menunjukkan pengujian goodness of fit model. a.
CMIN/DF (The minimum Sampel Discrepancy Function/Degree of Freedom) pada model ini bernilai sebesar 2.300 berada pada kriteria Acceptable Fit (Ferdinand, 2000).
b.
RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) pada model ini bernilai sebesar 0.090 berada pada kriteria Moderate, dengan rentang nilai 0.05 – 0.10 (Byrne, 2001).
c.
CFI (Comparative Fit Index) pada model ini bernilai sebesar 0.881 berada pada Permissible, dengan kategori >0.80 (Byrne, 2001).
d.
GFI (Goodness of Fit Index) meskipun nilai yang direkomendasikan oleh Ferdinand (2000) ialah lebih besar dari 0.90, namun pada rentang nilai yang mendekati angka 1 dapat dikatakan Fit. Pada model ini nilai GFI berada pada nilai 0.819 yang mendekati angka 1.
Tabel 5.29 Hasil Pengujian Goodness of fit Models Goodness of fit
Cut of
Hasil
Evaluasi model
Reference
index
value
model
CMIN/DF
≤3.0
2.300
Acceptable Fit
Ferdinand, 2000
RMSEA
0.05 –
0.090
Moderate
Byrne, 2001
0.10
5.4
CFI
≥ 0.80
,881
Permissible
Byrne, 2001
GFI
0-1
,819
Model Fit
Ferdinand, 2000
Interpretasi Hasil Pemodelan Setelah dilakukan pengolahan data maka diperoleh angka yang dapat dijadikan acuan keputusan. Interpretasi hasil pemodelan berdasarkan hasil
93
dari pengujian struktural model melalui running data yang diperoleh melalui software AMOS. Tabel 5.27 berikut ini menunjukkan interpretasi berdasarkan nilai t-value dan signifikan P-value. Tabel 5.30 Interpretasi Hipotesis yang dibentuk Hipotesis
t-value
P
Keputusan
***
Sangat
≥1.96 H1
Pengaruh Perceived Usefulness
2.936
terhadap Customer Intention H2
Signifikan
Pengaruh Perceived Ease of Use
4.732
***
terhadap Perceived Usefulness H3
Signifikan
Pengaruh Perceived Visual Appeal
3.020
***
terhadap Perceived Ease of Use H4
Sangat Sangat Signifikan
Pengaruh Perceived Visual Appeal
1.530
0.096
Not Significant
9.257
***
Sangat
terhadap Perceived Usefulness H5
Pengaruh Customer Review terhadap Perceived Usefulness
H6
Signifikan
Pengaruh Customer Intention terhadap
8.281
***
Repeat purchase intention H7
Signifikan
Pengaruh Visual Appeal terhadap
1.961
***
Repeat purchase intention H8
Sangat Sangat Signifikan
Pengaruh Customer Review terhadap
3.809
Repeat purchase intention
***
Sangat Signifikan
Hasil pengumpulan terhadap responden secara acak di Indonesia melalui sosial media dan pengolahan data yang dilakukan mencapai tahap akhir kesimpulan hipotesa, dari 8 hipotesa yang diajukan diperoleh 7 hipotesa yang memiliki nilai sangat signifikan terkecuali pada H4. Dalam penelitian ini menguji H4 dengan mencari pengaruh perceived usefulness terhadap perceived visual appeal namun hasil pengolahan menunjukkan nilai yang tidak signifikan dengan nilai t-value <1.96 (Byrne, 2001). 1.
Dengan adanya niat pengunjung untuk memberikan informasi yang dibutuhkan untuk mempermudah proses pencaharian
94
produk berdasarkan informasi pengunjung, seperti lokasi ataupun kategori produk yang diinginkan. 2.
Timbulnya niat pengunjung untuk merekomendasikan vendor ataupun online store kepada orang lain, hal ini akan menjadi keuntungan bagi pelaku usaha online store sebab Word of Mouth (WoM) ataupun eWOM (Electronic WoM) dapat berpindah dengan mudah dari mulut ke mulut pengunjung situs.
3.
Pengaruh yang terakhir yang dapat ditimbulkan dengan meningkatnya fitur online customer review dan tampilan yang mengutamakan
emotional
design
dapat
meningkatkan
kemungkinan pengunjung melanjutkan pada proses transaksi, hal ini dapat dilihat dari adanya pengaruh terhadap niat pengunjung untuk menggunakan kartu kredit ataupun uang untuk melakukan transaksi di online store. Pada H6 menunjukkan adanya pengaruh customer intention terhadap repeat purchase intention, repeat purchase intention mengacu pada kemungkinan subyektif bahwa pembeli akan melanjutkan pembelian produk ataupun pelayanan dari vendor ataupun online store yang sama di kemudian hari (Chiu et al., 2012). Perilaku pengunjung ataupun pembeli yang memberikan informasi diri dan memberikan rekomendasi memiliki hubungan positif terhadap repeat purchase intention. Penelitian lainnya menunjukkan bahwa satisfaction memiliki hubungan positif terhadap trust, selanjutnya trust memiliki hubungan yang positif terhadap repeat purchase intention (M.-H. Hsu et al., 2015). 5.4.1
Interpretasi H1 Perceived Usefulness terhadap Customer Intention Persepsi kemanfaatan atau disebut perceived usefulness pada penelitian ini memiliki arti yaitu sejauh mana pengguna (pengunjung online store) percaya bahwa dengan menggunakan teknologi dapat membantu meningkatkan kinerja tugasnya (Davis, 1989; Gardner & Amoroso, 2004; Pengnate, 2017; Hasan, 2015; Gunawan, 2016; Gunarsih, 2012). Pada kondisi hipotesa ini dengan nilai t-value >1.96 dan kriteria berada pada
95
kondisi sangat signifikan terhadap customer intention, merujuk pada model lima tahap proses membeli (Kotler, 1996) pada tahap II menunjukkan proses pencarian informasi merupakan bagian dari proses membeli. Sehingga dapat dinyatakan bahwa 49.4% responden penelitian berumur 18 – 25 tahun yang didominasi oleh perempuan yang mewakili 55.5% total responden secara sadar menyatakan: 1.
Sebanyak 33.5% responden memilih Tokopedia sebagai online store terbaik, yang dalam persepsi responden perceived usefulness dengan indikator ‘meningkatkan kinerja’ lebih terasa pada Tokopedia, hal ini tentunya memberikan keuntungan bagi pelaku usaha sebab secara penelitian
terbukti
memberikan
pengaruh
signifikan
terhadap
customer intention. Peningkatan kinerja disini dapat disebabkan oleh kemampuan Tokopedia dalam menyederhanakan proses transaksi dalam tahapan yang memudahkan calon pembeli, sehingga proses transaksi dapat diselesaikan tanpa memerlukan banyak effort. Hal ini juga didukung oleh alasan responden memilih online store tersebut yaitu faktor kemudahan yang berada pada posisi pertama dan disusul oleh faktor keamanan pada posisi kedua. Meskipun begitu, harga yang ditawarkan dapat menjadi pertimbangan berat bagi pengunjung online store. Responden menyatakan akan memilih produk sejenis dari online store lain bilamana pada terdapat harga yang bersaing. Pada Gambar 5.21 menunjukkan pertimbangan calon pembeli dalam memilih suatu produk yang sama pada online store yang berbedabeda.
96
Gambar 5.21 Diagram alasan calon pembeli mempertimbangkan produk yang sama di onlne store lain 2. Dengan persentase 25.6% menjadikan Lazada sebagai online store terbaik pada urutan kedua, dalam kondisi ini responden juga merasakan pengaruh peningkatan kinerja saat berbelanja di Lazada yang akhirnya mendorong responden untuk melakukan pemesanan secara online. 3. Dengan persentase 16.5% menjadikan Bukalapak sebagai Online Store terbaik pada urutan ketiga, hal serupa pada poin 2 juga terjadi pada Bukalapak. Dari poin-poin tersebut, maka penting bagi pelaku usaha online store untuk memprioritaskan faktor-faktor yang dapat meningkatkan kinerja bagi calon pembeli agar dapat menarik minat pembelian, hal ini merupakan pembuktian hipotesa H1 dimana dengan adanya ‘peningkatan kinerja’ akan mendorong pengunjung untuk melakukan ‘pemesanan secara online’. 5.4.2
Interpretasi H2 Perceived Ease of Use terhadap Perceived Usefulness Persepsi kemudahan penggunaan atau juga disebut sebagai perceived ease of use pada penelitian ini dapat diartikan sebagai suatu tingkat kepercayaan pengguna bahwa dengan menggunakan teknologi akan membawa mereka terbebas dari usaha secara fisik dan mental (Pengnate, 2017; Hasan, 2015; Gunawan, 2016; Gunarsih, 2012). Pada kondisi hipotesa H2 dengan nilai t-value >1.96 dan kriteria berada pada pengaruh yang sangat signifikan terhadap perceived usefulness. Responden penelitian yang pada urutan pertama didominasi oleh Pelajar atuapun mahasiswa sebesar 39.6%, urutan kedua oleh pegawai swasta sebesar 18.9%, selanjutnya wiraswasta sebesar 13.4%, dan selebihnya merupakan PNS, TNI/Polri, Pegawai
BUMN,
Pegawai
Swasta
dan
Progessional
(Konsultan/Dokter/Arsitek). Secara sadar menyatakan bahwa: 1.
Sebanyak 33.5% responden memilih Tokopedia sebagai online store terbaik, yang dalam persepsi responden perceived ease of use dengan
97
indikator ‘mudah dipelajari’ lebih dirasakan oleh responden pada Tokopedia, hal ini tentunya memberikan keuntungan bagi pelaku usaha sebab secara penelitian terbukti memberikan pengaruh signifikan terhadap perceived usefulness yang diwakili oleh ‘meningkatkan kinerja’. Dengan menitik beratkan desain online store yang mudah dipahami, dalam penelitian ini terbukti akan mendorong terjadinya peningkatan kinerja. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 5.22 menunjukkan alasan-alasan responden menjadikan online store pilihan mereka sebagai online store terbak, pada urutan pertama yaitu ‘faktor kemudahan’ yang erat hubungannya dengan persepsi kemudahan penggunaan pada penelitian ini.
Gambar 5.22 Diagram alasan calon pembeli memilih online store sebagai online store terbaik 2. Dengan persentase 25.6% menjadikan Lazada sebagai online store terbaik pada urutan kedua, dalam kondisi ini responden juga merasakan pengaruh kemudahan dalam memahami fitur online store sehingga meningkatkan kinerja. 3. Dengan persentase 16.5% menjadikan Bukalapak sebagai Online Store terbaik pada urutan ketiga, hal serupa pada poin 2 juga terjadi pada Bukalapak. Dari poin-poin tersebut, maka penting bagi pelaku usaha online store untuk memprioritaskan faktor-faktor yang dapat memudahkan bagi calon
98
pembeli agar dapat menarik minat pembelian, hal ini merupakan pembuktian hipotesa H2 dimana dengan online store yang ‘mudah dipahami’ akan ‘meningkatkan kinerja’. 5.4.3
Interpretasi H3 Perceived Visual Appeal terhadap Perceived Ease of Use Persepsi daya tarik visual atau juga disebut sebagai perceived visual appeal dalam penelitian ini merupakan pendekatan perancangan sebuah produk ataupun dalam kasus ini online store yang dititik beratkan pada perspektif pengguna (pengunjung) dalam memproses informasi, tujuan dari penerapan emotional design yaitu menyampaikan informasi oleh perancang kepada pengguna melalui alam bawah sadar seperti pemilihan tombol kaca pembesar untuk fungsi pencarian (Pengnate, 2017; Hasan, 2015; Gunawan, 2016; Gunarsih, 2012; Norman, 2004). Pada kondisi hipotesa ini dengan nilai t-value >1.96 dan kriteria berada pada kondisi sangat signifikan terhadap perceived ease of use, merujuk pada tujuan dari penerapan emotional design (Norman, 2004) yaitu bagaimana merancang suatu produk yang dapat secara alam bawah sadar menyampaikan informasi tertentu. Informasi yang ingin disampaikan oleh perancang umumnya bila pada suatu produk seperti pemilihan warna merah pada tombol remot TV, sedangkan contoh lainnya yaitu kehadiran celah tipis pada laptop sebagai tanda lokasi untuk membuka layar laptop. Dalam hipotesa penelitian ini perceived visual appeal yang diwakili oleh indikator ‘tampilan menarik’ memiliki pengaruh yang sangat signifikan terhadap perceived ease of use ‘mudah dipahami’, hal ini juga terbukti pada penelitian yang dilakukan oleh Pengnate (2017) yang mencoba melakukan pengembangan model Technology Acceptance Model (TAM) dengan menambahkan variabel perceived ease of use. Maka penting bagi pelaku usaha online store untuk memprioritaskan faktor-faktor yang dapat memudahkan pengunjung untuk memahami setiap fungsi dan tahapan dalam melakukan transaksi di online store mengingat peningkatan terhadap kinerja dapat meningkatkan minat konsumen untuk melakukan pembelian secara online.
99
5.4.4
Interpretasi H4 Perceived Visual Appeal terhadap Perceived Usefulness Persepsi daya tarik visual atau juga disebut sebagai perceived visual appeal dalam penelitian ini merupakan pendekatan perancangan sebuah produk ataupun dalam kasus ini online store yang dititik beratkan pada perspektif pengguna (pengunjung) dalam memproses informasi, tujuan dari penerapan emotional design yaitu menyampaikan informasi oleh perancang kepada pengguna melalui alam bawah sadar seperti pemilihan tombol kaca pembesar untuk fungsi pencarian (Pengnate, 2017; Hasan, 2015; Gunawan, 2016; Gunarsih, 2012; Norman, 2004). Pada kondisi hipotesa ini dengan nilai t-value <1.96 dan kriteria berada pada kondisi tidak signifikan terhadap perceived usefulness, hasil yang diperoleh berbeda dengan hasil penelitian Pengnate (2017) yang menunjukkan bahwa perceived visual appeal juga memberikan pengaruh terhadap perceived usefulnss. Perbedaan ini dapat terjadi mengingat sampel dan responden berbeda antar penelitian, maka pada penelitian ini hipotesa perceived visual appeal ‘tampilan menarik’ tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap perceived usefulness ‘meningkatkan kinerja’.
5.4.5
Interpretasi H5 Customer Review terhadap Perceived Usefulness Ulasan konsumen (customer review) atau juga sering disebut sebagai testimoni merupakan bentuk dari online customer review (OCR), customer review sendiri merupakan electronic Word of Mouth (eWOM yang hadir dalambentuk komentar elektronik, deskripsi, komentar, ataupun uulasan suatu produk yang dituliskan secara deskriptif baik subyektif maupun obyektif. (Gottschalk, 2017; Elwalda, 2016; Minnema, 2016). Pada kondisi hipotesa ini dengan nilai t-value >1.96 dan kriteria berada pada kondisi sangat signifikan terhadap perceived usefulness, Indikator customer review berupa ‘testimoni obyektif’ ialah yang memiliki pengaruh signifikan terhadap perceived usefulness dengan indikator ‘meningkatkan kinerja’. Sehingga responden penelitian ini secara sadar dalam sudut pandang melihat kehadiran testimoni yang dituliskan secara obyektif dapat meningkatkan kinerja kerja, peningkatan kinerja dalam kondisi ini baru dapat dikatakan
100
bilamana pengunjung tak perlu lagi melakukan evaluasi terhadap online store sebab sudah tersedianya testimoni yang obyektif.
Gambar 5.23 Beberapa alasan responden memberikan customer review terhadap online store Testimoni obyektif sendiri pada penerapannya dapat disertakan fitur poin dimana setiap pengunjung yang merasa testimoni bersifat obyektif dapat memberikan poin tersendiri, karena pada penerapannya beberapa dari testimoni dapat dituliskan oleh beragam pengunjung. Dari poin-poin tersebut,
maka
penting
bagi
pelaku
usaha
online
store
untuk
mempertimbangkan peningkatan fitur customer review pada masing-masing online store mengingat customer review memiliki pengaruh signifikan terhadap peningkatan kinerja oleh pengunjung.
101
5.4.6
Interpretasi H6 Customer Intention terhadap Repeat purchase intention Minat konsumen atau yang juga disebut sebagai custome rintention merupakan perilaku dimana konsumen memilih untuk melakukan pembelian, yang pada penelitian ini dimaksudkan ialah pembelian pada online store. Beberapa penelitian menggunakan istilah customer intention namun terdapat juga beberapa yang menggunakan istilah purcahse intention, namun kedua variabel maupun instrumen kedua variabel tersebut ialah sama (Moriuchi, 2016; Tun-Min, 2013; Minnema, 2016; Pengnate, 2017; Koster, 2015; Gunawan, 2016; Andriyanti, 2012; Gunarsih, 2012; Elwalda, 2016). Pada kondisi hipotesa ini dengan nilai t-value >1.96 dan kriteria berada pada kondisi sangat signifikan terhadap repeat purchase intention, dorongan pengunjung untuk melanjutkan pada indikator ‘melakukan pemesanan dari online store’ dapat memberikan kesempatan pada pelaku usaha untuk memperoleh pelanggan baru. Dalam hal ini kondisi dapat dikatakannya repeat purchase intention ialah bilamana telah terjadi pembelian sama dengan atau lebih dari 3 kali oleh konsumen yang sama (Moriuchi, 2016). Berdasarkan informasi responden yang diperoleh didominasi oleh mereka yang melakukan pembelian kurang dari lima kali (<5 kali) sebesar 51%, meskipun begitu jumlah responden yang telah melakukan pembelian antara 5 hingga 10 kali juga memiliki angka yang cukup tinggi yaitu 39%. Dengan responden yang didominasi memiliki uang jajan antara Rp. 2.000.000 hingga Rp. 4.000.000 menunjukkan bahwa minat responden cukup baik dimana lebih dari 50% responden telah melakukan pembelian kurang dari 5 kali. Sedangkan pada kondisi lainnya responden yang telah bekerja dengan penghasilan antara Rp.4.000.000 hingga Rp.7.000.000 sebanyak 32.3% memiliki intensitas pembelian 5 hingga 10 kali transaksi online store dalam satu tahun terakhir. Dalam kondisi ini, pelaku usaha memiliki peluang besar dari 32.3% yang telah melakukan pembelian antara 5 hingga 10 kali telah terdapat kemungkinan memperoleh pelanggan baru. Dari poin-poin tersebut, maka penting bagi pelaku usaha online store untuk
memprioritaskan
indikator-indikator
102
yang
dapat
mendorong
terjadinya seperti perceived usefulness pada Hipotesa 1, hal ini penting dipertimbangkan agar online store memperoleh pelanggan baru sehingga memiliki kemungkinan terjadinya pembelian lebih dari tiga kali oleh konsumen yang sama dalam satu tahun. 5.4.7
Interpretasi H7 Perceived Visual Appeal terhadap Repeat purchase intention Persepsi daya tarik visual atau juga disebut sebagai perceived visual appeal dalam penelitian ini merupakan pendekatan perancangan sebuah produk ataupun dalam kasus ini online store yang dititik beratkan pada perspektif pengguna (pengunjung) dalam memproses informasi, tujuan dari penerapan emotional design yaitu menyampaikan informasi oleh perancang kepada pengguna melalui alam bawah sadar seperti pemilihan tombol kaca pembesar untuk fungsi pencarian (Pengnate, 2017; Hasan, 2015; Gunawan, 2016; Gunarsih, 2012; Norman, 2004). Pada kondisi hipotesa ini dengan nilai t-value >1.96 dan kriteria berada pada kondisi sangat signifikan terhadap repeat purchase intention. Berdasarkan hubungan pengaruh model penelitian ini, peningkatan terhadap perceived visual appeal dapat mendorong kemudahan pemahaman oleh pengunjung yang selanjutnya mendorong untuk terjadinya peningkatan kinerja. Peningkatan kinerja yang diwakilkan oleh perceived usefulness memiliki pengaruh signifikan terhadap customer intention yaitu melakukan pemesanan pada online store. Rangkaian pengaruh dalam model penelitian ini tentunya memberikan keuntungan bagi pelaku usaha untuk dipertimbangkan dalam perancangan online store. Dari poin-poin tersebut, maka penting bagi pelaku usaha online store untuk memprioritaskan faktor-faktor yang dapat menarik minat pembelian pada online store,
5.4.8
Interpretasi H8 Customer Review terhadap Repeat purchase intention Ulasan konsumen (customer review) atau juga sering disebut sebagai testimoni merupakan bentuk dari online customer review (OCR), customer review sendiri merupakan electronic Word of Mouth (eWOM yang hadir
103
dalambentuk komentar elektronik, deskripsi, komentar, ataupun uulasan suatu produk yang dituliskan secara deskriptif baik subyektif maupun obyektif. (Gottschalk, 2017; Elwalda, 2016; Minnema, 2016). Pada kondisi hipotesa ini dengan nilai t-value >1.96 dan kriteria berada pada kondisi sangat signifikan terhadap repeat purchase intention. Customer review pada model penelitian ini merupakan variabel eksogen yang independen dan tak dipengaruhi oleh variabel lainnya, maka dalam kondisi ini indikator customer review yang diwakilkan oleh ‘testimoni obyektif’ pada penelitian ini secara signifikan memberikan pengaruh terhadap ‘keinginan untu kembali’ melakukan pembelian pada online store yang sama. Testimoni obyektif sendiri pada penerapannya dapat disertakan fitur poin dimana setiap pengunjung yang merasa testimoni bersifat obyektif dapat memberikan poin tersendiri, karena pada penerapannya beberapa dari testimoni dapat dituliskan oleh beragam pengunjung. Dari poin-poin tersebut,
maka
penting
bagi
pelaku
usaha
online
store
untuk
mempertimbangkan peningkatan fitur customer review pada masing-masing online store mengingat customer review memiliki pengaruh signifikan terhadap repeat purchase intention.
104
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
Pada bab ini akan dibahas mengenai kesimpulan dan saran dari seluruh rangkaian penelitian yang dilakukan. 6.1
Kesimpulan Berdasarkan tujuan penelitian yang dirumuskan dan hasil penelitian yang telah dilakukan, ada beberapa poin yang menjadi kesimpulan, diantaranya : 1.
Variabel customer review (CR) terdiri dari beberapa indikator, yaitu jumlah testimoni (CR1), testimoni relevan (CR2), testimoni objektif (CR3), focus evaluasi testimoni (CR4) dan testimoni terbaru (CR5). Dalam proses pengolahan tahap awal, nilai pengaruh indikator CR1 dan CR2 bernilai dibawah 0,7 yang artinya nilai estimasi kedua indikator tersebut tidak begitu kuat berpengaruh terhadap variabel customer review. Sehingga kedua indikator tersebut di reduksi dan dilakukan perhitungan ulang tahap kedua, dan pada tahap kedua ini, ketiga indikator lainnya ternyata sudah memiliki nilai estimasi yang besar, yaitu CR3 yang bernilai 0.90, CR4 yang bernilai 0.73, dan CR5 yang bernilai 0.72. sehingga tujuan pertama dalam penelitian ini adalah mengetahui indikator yang paling berpengaruh terhadap customer review adalah indikator CR3 yaitu testimoni objektif yang artinya kualitas ulasan ataupun testimoni yang diberikan sudah sesuai dengan produk ataupun vendor yang sedang di ulas.
2.
Tujuan penelitain berikutnya adalah mengetahui indikator yang paling berpengaruh terhadap variabel Perceived Visual Appeal (PV). Variabel Perceived Visual Appeal (PV) terdiri dari beberapa indikator, yaitu tampilan menarik (PV1), penyajian informasi menarik (PV2), dan nyaman di pandang (PV3). Dalam proses pengolahan tahap awal, nilai pengaruh indikator PV2 bernilai dibawah 0,7 yang artinya nilai estimasi indikator penyajian informasi menarik tidak begitu
105
mempengaruhi persepsi visual dari pengunjung. Sehingga indikator tersebut di reduksi dan dilakukan perhitungan ulang tahap kedua, dan pada tahap kedua ini, ketiga indikator lainnya ternyata sudah memiliki nilai estimasi yang besar, yaitu PV1 yang bernilai 0.87, PV3 yang bernilai 0.80, dan PV4 yang bernilai 0.78. sehingga dengan demikian dapat diketahui bahwa indikator yang paling berpengaruh terhadap Perceived Visual Appeal (PV) adalah indikator PV1 yaitu tampilan menarik yang artinya bahwa persepsi pengunjung amat dipengaruhi oleh tampilan online store yang menarik. 3.
Tujuan penelitian yang ketiga adalah mengetahui pengaruh Variabel customer review (CR) terhadap Repeat Purchase (RP). Berdasarkan hasil pengolahan, maka diperoleh bahwa variabel CR berpengaruh signifikan terhadap variabel RP dengan nilai estimasi sebesar 0.434 dan nilai critical ratio sebesar 6.985. dengan demikian berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa review yang diberikan oleh pengunjung online store mempengaruhi proses pembelian berulang yang dialkuakn oleh customer secara signifikan.
4.
Tujuan penelitian yang terakhir adalah menegtahui pengaruh Perceived Visual Appeal (PV) terhadap Repeat Purchase (RP). Dari hasil pengolahan yang telah dilakukan, diperoleh hasil estimasi hubungan pengaruh antara variabel PV dan RP adalah sebesar 0.207 dengan nilai critical ratio sebesar 3.581, yang artinya selain variabel review pengunjung yang telah di bahas pada poin 3 di atas, maka persepsi pengunjung pun memberikan pengaruh yang signifikan terhadap proses pembelian berulang.
6.2
Saran Saran dalam penelitian ini di antaranya: 1.
Berdasarkan hasil penelitian yang telah diperoleh, maka masih banyak variabel yang dapat di kembangkan untuk melihat pengaruhnya terhadap proses pembelian berulang diantaranya adalah dengan
106
menggabungkan variabel satisfaction, trust, price, dan value pada model ini. Dimana dengan menggabungkan 10 variabel laten tersebut dapat mengetahui secara lebih menyeluruh indikator yang dapat mendorong terjadinya repeat purchase dan purchase intention. 2.
Dari hasil penelitian di peroleh bahwa pentingnya testimoni yang obyektif merupakan hal penting dari fitur online customer review, sebab pengunjung akan lebih menitik beratkan pada konten ulasan dituliskan tanpa menitik beratkan pada pandangan pribadi. Sedangkan untuk emotional design diketahui bahwa tampilan menarik memegang peran penting untuk menarik minat pembelian oleh pengunjung dan dapat menghantarkan pada repeat purchase.
3.
Bagi pelaku usaha online store, dengan mengacu hasil penelitian yang dilakukan terhadap responden penelitian perlu menyediakan fitur pemberian poin terhadap ulasan yang bersifat obyektif kepada pengunjung online store.
107
DAFTAR PUSTAKA Adams, D.A., Nelson, R. R., & Todd, P.A. (1992). Perceived Usefulness, Ease of Use, and Usage of Information Technology: A Replication. MIS Quarterly, Vol. 16, No.2, p.227-247. Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (2014). Profil Pengguna Internet di Indonesia, Perpustakaan Nasional RI: Katalog Dalam Terbitan, Puspakom UI, Jakarta. ISBN 978-602-19596-1-9 Azwar, S. (2009). Sikap Manusia, Teori dan Pengukurannya, Jakarta: Pustaka Pengajar. Byrne, Barbara. M. (2001). Structural Equation Modeling With Amos: Basic Concepts, Applications, and Programming. London: Lawrence Erlbaum Associates Publishers Cheung, C.M., Lee, M.K.O., & Rabjohn, N, (2008). The Impact Of Electronic WordOf-Moutch: The Adoption Of Online Opinions In Online Customer Communities. Internet Research, 18(3), 229-247. Chen, Y., & XIe, J. (2008). Online Customer Review: Word-Of-Mouth As A New Element Of Marketing Communication Mix. Management Science, 54(3), 477491. Chiu, C.M., Hsu, M.H., Lai, H. & Chang, C.M. (2012). Re-examining the influence of trust on online repeat purchase intention: the moderating role of habit and its antecedents. Decision Support Systems 53, 835-845. Cur, D., & Bonanni, C. (2005). Gender And Website Design In E-Business. International of Electronic Business, 3, 565-582. Cyr, D. (2009). Modeling web site design across cultures: relationship to trust, satisfaction, and e-loyalty. Journal of Management Information Systems, 24 (4), 47-72. Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology.
Deloitte Consumer Insights (2015). Capturing Indonesia’s Latent Markets, Consumer Business. Van Dolen, W. M., Dabholkar, P.a., & de Ruyter, K. (2007). Satisfaction With Online Commercial Group Chat: The Influence Of Perceived Technology Attributes, Chat Group Characteristics, And Advisor Communication Style. Journal of Retailing, 83(3), 339-358. Elwalda, A., Lu, K., & Ali, M. (2016). Perceived derived attributes of online customer reviews. Computers in Human Behavior, 56, 306-319. Ferdinand, A. (2000). Structural Equation Modelling dalam Penelitian Manajemen. Semarang: Penerbit Universitas Diponegoro. Floh, A. Koller, M., & Zauner, A. (2013). Taking A Deeper Look At Online Reviews: The Asymmetric Effect Of Valence Intensity On Shopping Behavior. Journal of Marketing Management. 29(5-6), 656-670. Floyd, Kristopher, Freling R., Alhoqail S., Hyun Y. Cho and Freeling T. (2014). How online product reviews affect retail sales: a meta-analysis. Journal of Retailing. 90(2), 217-32. Gardner, C. & Amoroso, D.L. (2004). Development of an Instrument to Measure the Aceptance of Internet Technology by Consumer, Proceedings of the 37th Hawaii International Conference on System Science, USA. Garret, J. J. (2003). The elements of user experience: User-centered design for the web (first ed.). Indianapolis. IN: New Riders. Gunawan, I. H. (2016). Pengaruh e-store design quality pada pilihan konsumen (studi eksperimenL online shop tokopedia, mataharimall, dan jualo). Universitas Kristen Maranatha, Bandung. Gunawan, Sri (2011). Pengaruh desain website dalam pembentukan initial online trust serta implikasinya terhadap sikap dan niat beli pelanggan. Universitas Airlangga, Surabaya. Godjali, H., Wong, T.T., Marino, R., Sleigh, A., & Davarzani, L. (2012). ‘Ready for Indonesia’s Digital Future?’, Accenture Indonesia, Jakarta.
Gottschalk, Sabrina A. & Mafael, Alexander (2017). Cutting through the online review jungle – investigating selective eWOM processing. Journal of Interactive Marketing 37, 89 – 104. Gunarsih, Tri (2012). Pengaruh desain web dan kualitas informasi terhadap minat pembelian pada toko online. Universitas Teknologi Yogyakarta, Yogyakarta. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. & Anderson, R.E., (2009). Multivariate Data Analysis: Seventh Edition. Hasan, Bassam (2016). Perceived irritation in online shopping: the impact of website design characteristics. Computer in Human Behavior, 52, 224-230. Hsu, M-H., Chang, C-N., & Chuang, L-W. (2015). Understanding the determinants of online repeat purchase intention and moderating role of habit: the case of online
group-buying
in
Taiwan.
Internation
Journal
of
Information
Management 35, 45-56. Jai, T. M,, Burns, L. D., & King, N. J. (2013). The effect of behavioral tracking practices on consumer’s shopping evaluations and repurchase intention toward trusted online retailers. Computers in Human Behaviour, 29, 901-909. Kukar-Kinney, M. (2009). The relationship between consumer’s tendencies to buy compulsively and their motivations to shop and buy on the Internet. Journal of Retailing, 298-307. Koster, A., Matt, C., & Hess, T. (2016). Carefully choose your (payment) partner: How payment provider reputation influences m-commerce transactions. Electronic Commerce Research and Application, 15, 26-37. Kotler, P. (2003). Marketing Management. Prentice Hall, New Jersey, Laudon, K.C., & Laudon, J.P., (2000), Management Information Systems: Sixth Edition. Organization and Technology in The Networked Enterprise. Pearson. Li, Y. M., & Yeh, Y. S. (2010). Increasing trust in mobile commerce throught design aesthetics. Computers in Huma n Behavior, 26, 673-684.
Moriuchi, E., & Takahashi, I. (2016). Satisfaction trust and loyalty of repeat online customer within the Japanese online supermarket trade. Australasian Marketing Journal, 24, 146-156. Minnema, A., Bijmolt, T. H. A., Gensler, S., & Wiesel, T. (2016). To keep or not to keep: effects of online customer reviews on product returns. Journal of Retailing, 92, 253-267. Mudambi, S. M., & Schuff, D. (2010). What makes a helpful online review? A study of customer reviews on Amazon.com. MIS Quarterly, 34 (1), 185-200. Norman, D. A. (2004). Emotional design: Why We Love (or Hate) Everyday Things (first ed.). New York: Basic Books. Nielsen, J., & Loranger, H. (2006). Prioritizing web usability. CA: New Riders Press. Nugroho, E. (2012). Sistem Informasi Manajemen: Konsep, Aplikasi , dan Pengembangannya. Andi, Yogyakarta. Pengnate, S. F., & Sarathy, R. (2017). An experimental investigation of the influence of website emotional design features on trust in unfamiliar online vendors. Computers in Human Behavior, 67, 49-60. Semuel, Hatane (2007). Dampak Respon Emosi Terhadap Kecendrungan Perilaku Pembelian Impulsif Konsumen Online dengan Sumberdaya yang Dikeluarkan dan Orientasi Belanja Sebagai Variabel Mediasi. Universitas Kristen Petra Surabaya. Wang, Y. J. (2011). Aesthetics and the online shopping environment: understanding consumer responses. Journal of Retailing 87, 46-58.
1
1
Saya menemukan jumlah testimony yang telah ditulis dari suatu produk dijelaskan dengan relevan
2
SANGAT TIDAK SETUJU
Saya secara sadar lebih memperhatikan jumlah testimoni pada suatu produk
CUSTOMER REVIEW
PERTANYAAN
1
NO
2
2
TIDAK SETUJU
3
3
CUKUP TIDAK SETUJU
4
4
CUKUP SETUJU
JAWABAN
5
5
SETUJU
6
6
1
SANGAT SETUJU
jawaban yang saudara/saudari berikan. Atas partisipasi dan kerja samanya, saya ucapkan terima kasih banyak.
langkah verifikasi identitas hanya opsional bilamana diperlukan. Tidak ada penilaian salah atau benar terhadap
dari hasil pengisian kuisioner ini bersifat rahasia dan hanya akan dipergunakan untuk kepentingan akademisi,
mengisi kuisioner ini dengan lengkap dan seusai dengan apa yang dirasakan benar. semua informasi yang diterima
penelitian ini memiliki tingkat akurasi data yagn tinggi, maka saya mengharapkan partisipasi saudara/saudari untuk
Reviews Terhadap Customer Intention Melakukan Repeat Purchase Pada Online Store di Indonesia. Agar hasil
sedang melakukan penelitian dengan judul Pengembangan Model Pengaruh Emotional Design dan Online Customer
Saya Hendra Saputra, mahasiswa Magister Teknik Industri di Institut Teknologi Sepuluh Nopember yang
LAMPIRAN 1
SANGAT TIDAK SETUJU
5
PERCEIVED EASE OF USE
4 CUKUP SETUJU
3 CUKUP TIDAK SETUJU TIDAK SETUJU
SANGAT TIDAK SETUJU
4
4
2
Saya suka dengan tampilan online store
9
3
1
1
Secara keseluruhan tampilan, saya meras aonline store terlihat nyaman dipandang
8
2
3
2
3
1
Cara online store menyajikan informasi produk terasa menarik
7
CUKUP SETUJU
CUKUP TIDAK SETUJU
TIDAK SETUJU
4
4
4
4
3
3
3
2
1
Online store secara tampilan terlihat menarik
6
PERCEIVED VISUAL APPEAL
2
1
Saya secara sadar lebih memperhatikan testimoni terbaru dari suatu produk
4
2
1
Saya secara sadar fokus dalam mengevaluasi apakah testimoni pada suatu produk dituliskan secara tepat
3
2
1
Dalam penentuan keputusan, saya secara sadar lebih memperhatikan testimony yang bersifat obyektif dan berdasarkan kenyataan
SETUJU
5
5
5
5
SETUJU
5
5
5
2
SANGAT SETUJU
6
6
6
6
SANGAT SETUJU
6
6
6
TIDAK SETUJU
1
1 SANGAT TIDAK SETUJU
Bagi saya situs online store terasa fleksibel untuk berinteraksi pada berbagai fitur
Interaksi saya dengan situs online store terasa jelas dan dapat dimengerti
13
14
1
1
1
Situs online store berguna untuk mencari produk yang saya butuhkan
Situs online store meningkatkan kinerja saya dalam mencari produk yang saya butuhkan
Situs online store memungkinkan saya untuk menemukan produk yang saya butuhkan lebih cepat
15
16
17
PERCEIVED USEFULNESS
2
1
Berajar untuk mengoperasikan fitur dari online store terasa mudah
12
2
2
2
2
2
2
1
Terasa mudah bagi saya untuk menguasai penggunaan fitur di online store
11
2
1
Situs online store mudah untuk digunakan
10
3
3
4
4
4
CUKUP SETUJU
CUKUP TIDAK SETUJU 3
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
5
5
5
SETUJU
5
5
5
5
5
6
6
6
3
SANGAT SETUJU
6
6
6
6
6
TIDAK SETUJU
1
1
1 SANGAT TIDAK SETUJU
Jika saya ingin membeli suatu produk, saya memiliki ekspektasi terhadap online store
Jika saya ingin membeli suatu produk, saya lebih mengutamakan untuk mencarinya terlebih dahulu di Online Store
Saya bersedia untuk merekomendasikan online store tempat saya berbelanja kepada orang lain
22
23
24
REPEAT PURCHASE
2
1
Jika saya ingin membeli suatu produk, saya akan melakukan pemesanan produk dari online store
21
2
2
2
1
Jika saya ingin membeli suatu produk, saya akan mempertimbangkan untuk membeli di online store
20
2
TIDAK SETUJU
SANGAT TIDAK SETUJU
CUSTOMER INTENTION
2
1
Situs online store memudahkan saya untuk menemukan produk yang saya butuhkan
19
2
1
Situs online store menghemat waktu saya dalam menemukan waktu yang saya butuhkan
18
4 CUKUP SETUJU
CUKUP TIDAK SETUJU
4
4
4
3
3
3
3
4
CUKUP SETUJU
CUKUP TIDAK SETUJU 3
4
4
3
3
SETUJU
5
5
5
5
5
SETUJU
5
5
4
SANGAT SETUJU
6
6
6
6
6
SANGAT SETUJU
6
6
1
1
1
1
1
Jika saya mau, saya akan melanjutkan berbelanja di online store untuk membeli produk
Saya berencana untuk melanjutkan menggunakan online store untuk membeli produk di kemudian hari
Besar kemungkinan saya akan melanjutkan pembelian produk di online store kemudian hari
Saya memiliki keinginan untuk kembali melakukan pembelian di Online Store
Saya lebih mengutamakan melakukan pembelian di online store yang sama
25
26
27
28
29
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
5
5
5
5
5
6
6
6
6
6
5
LAMPIRAN 2
PE PU PU PU CI RP RP RP CR3 PE3 PE2 CI2 CI3 CI4 RP2 RP3 RP4 PU3 PU2 PV3 PV1 PV4 CR4 CR5 PU4 PU5 PE5 CI1 RP1
<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<---
PV CR PE PV PU CR PV CI CR PE PE CI CI CI RP RP RP PU PU PV PV PV CR CR PU PU PE CI RP
Estimate ,453 ,170 ,523 ,104 ,704 ,238 ,106 ,594 1,000 1,019 1,000 1,000 ,788 ,998 ,911 ,969 1,023 1,010 1,000 ,810 1,000 ,815 ,787 ,742 ,907 ,903 ,905 ,799 1,000
S.E. ,056 ,043 ,098 ,060 ,117 ,038 ,036 ,071
C.R. 8,139 3,958 5,316 1,740 6,013 6,289 2,952 8,370
P *** *** *** ,082 *** *** ,003 ***
,088
11,517
***
,085 ,112 ,087 ,092 ,087 ,101
9,247 8,935 10,422 10,558 11,811 9,979
*** *** *** *** *** ***
,053
15,230
***
,053 ,072 ,069 ,098 ,089 ,086 ,088
15,418 10,928 10,782 9,284 10,106 10,578 9,074
*** *** *** *** *** *** ***
Label
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
PE PU PU PU CI
<--<--<--<--<---
PV CR PE PV PU
Estimate ,659 ,278 ,588 ,170 ,563
RP RP RP CR3 PE3 PE2 CI2 CI3 CI4 RP2 RP3 RP4 PU3 PU2 PV3 PV1 PV4 CR4 CR5 PU4 PU5 PE5 CI1 RP1
<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<---
CR PV CI CR PE PE CI CI CI RP RP RP PU PU PV PV PV CR CR PU PU PE CI RP
Estimate ,378 ,169 ,720 ,895 ,837 ,827 ,789 ,724 ,702 ,769 ,777 ,850 ,773 ,783 ,834 ,927 ,839 ,742 ,735 ,725 ,782 ,775 ,712 ,789
Model Fit Summary CMIN
Model Default model Saturated model Independence model
NPAR 48 231 21
CMIN 429,546 ,000 2119,261
DF 183 0 210
P ,000
CMIN/DF 2,347
,000
10,092
RMR, GFI
Model Default model Saturated model
RMR ,125 ,000
GFI ,808 1,000
AGFI ,757
PGFI ,640
Model Independence model
RMR ,279
GFI ,227
AGFI ,150
PGFI ,206
NFI Delta1 ,797 1,000 ,000
RFI rho1 ,767
IFI Delta2 ,873 1,000 ,000
TLI rho2 ,852
Baseline Comparisons
Model Default model Saturated model Independence model
,000
,000
CFI ,871 1,000 ,000
Parsimony-Adjusted Measures
Model Default model Saturated model Independence model
PRATIO ,871 ,000 1,000
PNFI ,695 ,000 ,000
PCFI ,759 ,000 ,000
NCP 246,546 ,000 1909,261
LO 90 189,877 ,000 1765,270
NCP
Model Default model Saturated model Independence model
HI 90 310,926 ,000 2060,653
FMIN
Model Default model Saturated model Independence model
FMIN 2,668 ,000 13,163
F0 1,531 ,000 11,859
LO 90 1,179 ,000 10,964
HI 90 1,931 ,000 12,799
RMSEA
Model Default model Independence model
RMSEA ,091 ,238
LO 90 ,080 ,228
HI 90 ,103 ,247
AIC 525,546 462,000 2161,261
BCC 540,740 535,122 2167,908
PCLOSE ,000 ,000
AIC
Model Default model Saturated model Independence model
BIC 673,750 1175,235 2226,100
CAIC 721,750 1406,235 2247,100
ECVI
Model Default model Saturated model Independence model
ECVI 3,264 2,870 13,424
LO 90 2,912 2,870 12,530
HI 90 3,664 2,870 14,364
HOELTER
Model Default model Independence model Minimization: Miscellaneous: Bootstrap: Total:
,013 1,851 ,000 1,864
HOELTER .05 81 19
HOELTER .01 87 20
MECVI 3,359 3,324 13,465
LAMPIRAN 3 Berikut ini merupakan diagram hasil pertanyaan sekunder dari kuisioner penelitian.
Lampiran 3.1 Diagram Pendapatan Per Bulan Responden
Lampiran 3.2 Diagram Jarak Terakhir Berbelanja di Online Store oleh responden
Lampiran 3.3 Produk yang sering dibeli di Online Store
Lampiran 3.4 Online Store terbaik berdasarkan responden penelitian
Lampiran 3.5 Poin penting bagi responden untuk dipertimbangkan dalam memilih
Lampiran 3.6 Alasan responden memilih online store
BIODATA PENULIS Penulis yang bernama lengkap Hendra Saputra merupakan anak pertama dari dua bersaudara yang lahir pada Tahun 1991. Penulis telah menempuh pendidikan formal mulai dari TK Handayani Perumnas Antang Makassar, SD Negeri Sudirman IV Makassar, SMP Islam Athirah Bukit Baruga Makassar, SMA Negeri 9 Surabaya pada jurusan IPA, dan Teknik Keselamatan dan Kesehatan Kerja PPNS-ITS angkatan 2008, serta yang terakhir saat ini adalah Magister Teknik Industri dengan Konsentrasi Ergonomi dan Keselamatan Industri. Selama menjadi mahasiswa di PPNS-ITS, penulis tidak banyak terlibat secara aktif dalam organisasi kemahasiswaan, hanya mengikuti himpunan keluarga mahasiswa T.K3 tahun 2011-2012. Penulis lebih tertarik untuk membaur dengan lingkungan sekitar dan mempelajari hal baru di luar lingkungan kampus, kegiatan akademis yang rutin diikuti ialah English Debate Competition dan unit kegiatan mahasiswa penalaran. Penulis lulus Diploma 4 pada tahun 2013, dan pada bulan Januari 2017 penulis lulus sidang dari ITS dengan penelitian berjudul “Pengembangan Model Pengaruh Customer Review dan Emotional Design terhadap Customer Intention untuk melakukan Repeat Purchase pada Online Store”. Penulis yang memiliki hobi travelling, memanah dan fotografi ini memiliki ketertarikan pada materi yang berhubungan dengan ergonomi, manajemen bisnis, medis, dan materi teknik industri lainnya. Penulis dapat dihubungi melalui email
[email protected]
