ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERILAKU BELANJA KONSUMEN SECARA ONLINE DI KOTA BATAM

Golan Hasan - Linda

Abstrak

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku belanja konsumen secara online yang mungkin menjadi salah satu isu yang paling penting dalam e-commerce dan bidang pemasaran. Namun, pengetahuan mengenai perilaku belanja online konsumen sangatlah terbatas karena merupakan fenomena sosio-teknis yang rumit dan melibatkan banyak faktor. Salah satu tujuan dari penelitian ini adalah untuk menutupi kekurangan penelitian sebelumnya yang tidak meneliti faktor-faktor utama yang mempengaruhi perilaku belanja konsumen secara online.

Tujuan penelitian ini telah diikuti dengan menggunakan model untuk meneliti dampak perceived risks dan trust pada Attitude terhadap belanja online, serta dampak Domain Specific Innovativeness, Subjective Norms, Perceived Behavioral Control, dan Attitude terhadap perilaku belanja konsumen secara online dimana dijadikan sebagai hipotesis dalam penelitian. Untuk menyelidiki hipotesis tersebut 500 kuesioner telah disebarkan ke 4 universitas swasta di Batam: Universitas Internasional Batam, Universitas Putera Batam, Universitas Batam dan Universitas Riau Kepulauan. Responden kuisioner adalah konsumen toko online. Pada akhirnya analisis regresi digunakan untuk menguji hipotesis penelitian.

Kata Kunci: Online shopping, shopping behavior, consumer attitudes, perceived risks, trust, subjective norms, perceived behavioral control, domain specific innovativeness.

PENDAHULUAN

Perkembangan dalam dunia teknologi telah membawa banyak perubahan dan timbulnya hal-hal yang baru. Perkembangan ini didorong oleh semakin majunya teknologi informasi dan internet sebagai sumber dari segala informasi. Menurut survei Nielsen, penetrasi internet di Indonesia telah meningkat sejak tahun 2010. Sekitar sepertiga dari populasi di kota-kota besar Indonesia sudah memiliki akses ke internet (http://www.nielsen.com).

Setiap konsumen menggunakan internet untuk berbagai alasan dan tujuan seperti: Mencari fitur produk, harga atau ulasan, memilih produk dan layanan melalui internet, melakukan pesan, pembayaran, atau cara lain yang kemudian diikuti dengan pengiriman produk yang diperlukan melalui internet, dan yang terakhir adalah layanan penjualan melalui internet atau cara lainnya (Sinha, 2010).

Berdasarkan survei Visa, konsumen Indonesia memandang belanja online merupakan pilihan yang cerdas karena memudahkan mereka untuk menghemat uang dan waktu. Kenyamanan berbelanja kapan saja dan dimana saja merupakan faktor yang sangat mendorong perkembangan tren e-commerce di Indonesia. Tersedianya fasilitas untuk dapat membandingkan harga, belanja produk-produk terbaru, dan akses untuk mendapatkan penawaran promosi yang

menarik merupakan alasan utama mengapa konsumen Indonesia berbelanja secara online (http://bisniskeuangan.kompas.com).

Menurut Nielsen, konsumen digital Indonesia menikmati online shopping, khususnya membaca ulasan dan mencari informasi mengenai produk dan jasa secara online. Konsumen memandang internet sebagai sarana untuk mengecek produk atau jasa dan memberikan informasi sebelum mereka melakukan pembelian secara offline (http://www.nielsen.com).

Konsumen Indonesia dalam berbelanja online, didominasi oleh belanja jasa travel, bersama dengan jasa penjualan tiket acara seperti tiket bioskop, pertunjukan, pameran dan pertandingan olahraga. Produk dan jasa tersebut dikategorikan ke dalam urutan lima teratas yang ingin dibeli konsumen secara online. Sekitar setengah dari konsumen Indonesia berencana untuk membeli secara online tiket pesawat (55%) serta melakukan pemesanan hotel dan biro perjalanan (46%). Empat dari sepuluh konsumen (40%) berencana untuk membeli buku elektronik (ebook), hampir empat dari sepuluh konsumen berencana untuk membeli pakaian, aksesori atau sepatu (37%), dan lebih dari sepertiga konsumen merencanakan untuk membeli tiket acara (34%) secara online. (http://www.nielsen.com).

Namun, resiko saat berbelanja online masih menjadi kekhawatiran utama konsumen. Enam dari sepuluh konsumen (60%) mengatakan bahwa mereka tidak bersedia memberikan informasi kartu kredit mereka secara online. Konsumen juga khawatir akan menerima barang rusak (67%), khawatir barangnya tidak sampai (54%), biaya pengiriman (50%) dan kebingungan mengenai cara berbelanja di situs yang ada (49%). Berhubung kekhawatiran tersebut yang menjadi penghalang untuk berbelanja secara online, maka sangat penting bagi para peritel online untuk menjamin keamanan dan meraih kepercayaan konsumen (http://www.nielsen.com).

Resiko konsumen tersebut menjadi salah satu penghalang bagi tren belanja online untuk terus berkembang, sehingga peneliti berusaha untuk melakukan penelitian mengenai sikap konsumen saat berbelanja dengan mengkonsiderasikan resiko sebagai pengaruh utama. Berdasarkan latar belakang di atas, Berdasarkan latar belakang, maka permasalahan penelitian dapat dirumuskan sebagai berikut:

1) Bagaimana Perceived Risks (Financial Risks, Product Risks, Convenience Risks dan Non-Delivery Risks) berdampak pada Attitude terhadap belanja online?

2) Bagaimana variabel Trust berdampak pada Attitude terhadap belanja online?3) Bagaimana Subjective Norms, Perceived Behavioral Control dan Domain

Specific Innovativeness berdampak pada perilaku konsumen secara online?4) Bagaimana Attitude berdampak pada perilaku konsumen secara online?

Studi ini mencoba untuk mengembangkan penelitian untuk mempelajari pengaruh beberapa faktor utama yang diidentifikasi oleh penelitian sebelumnya pada perilaku belanja online. Penelitian ini meliputi Perceived Risks dan Trust pada Attitude terhadap belanja online, dampak Domain Specific Innovativeness, Subjective Norms, Perceived Behavioral Control, dan Attitude terhadap perilaku belanja konsumen secara online.

KERANGKA TEORITIS DAN PERUMUSAN HIPOTESIS

Perceived RiskPerceived Risk adalah risiko dalam hal ketidakpastiaan dan konsekuensi yang berkaitan

dengan tindakan konsumen (Bauer, 1960). Perceived Risk adalah sifat dan jumlah risiko yang dirasakan oleh konsumen dalam membuat keputusan dalam pembelian tertentu (Cox dan Rich, 1964). Perceived Risk diartikan sebagai risiko-risiko yang terkait dengan pengalaman pembelian

di internet dan kekhawatiran pembeli mengenai isu-isu privasi dan keamanan yang berkaitan dengan pembelian online (Miyazaki dan Fernandez, 2001).

Perceived Risk didefinisikan sebagai risiko yang dirasakan dalam pembelanjaan internet, dimana sebagai ekspektasi kerugian yang subjektif oleh internet shopper dalam mempertimbangkan suatu pembelian online tertentu (Forsythe dan Shi, 2003). Perceived Risk meningkat seiring dengan ketidakpastian dan besarnya konsekuensi negatif yang terkait (Lu, Hsu, dan Hsu, 2005). Risiko yang paling sering terkait dengan pembelanjaan online termasuk Financial Risk, Product Risk, Convenience Risk dan Non-Delivery Risk.

Pengaruh Financial Risk terhadap AttitudeFinancial Risk adalah risiko yang terlibat dalam melakukan transaksi keuangan melalui

internet (Sinha, 2010). Financial Risk didefinisikan sebagai kerugian dalam keuangan bagi pelanggan (Horton, 1976; Derbaix, 1983; Sweeney et al., 1999). Financial Risk didefinisikan sebagai potensi pengeluaran moneter yang terkait dengan pembelian harga awal serta biaya pemeliharaan produk, dan potensi kerugian keuangan karena penipuan (Cunningham, 1967; Roselius, 1971; Ingene dan Hughes, 1985; Stone dan Gronhaug, 1993).

Contoh dari Financial Risk adalah seperti hilangnya informasi kartu kredit, pencurian informasi kartu kredit, atau dikenakan biaya yang berlebihan (Bhatnagar, Misra, dan Rao, 2000; Forsythe dan Shi, 2003). Keengganan konsumen untuk memberikan informasi kartu kredit mereka melalui situs web telah dikutip sebagai suatu hambatan yang besar dalam pembelian secara online (Maignan dan Lukas, 1997). Banyak konsumen mempercayai bahwa informasi kartu kredit terlalu mudah untuk dicuri secara online (Caswell, 2000), sehingga sikap konsumen terhadap pembelian secara online akan dipengaruhi oleh risiko tersebut.

Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, Financial Risk telah diidentifikasikan sebagai alasan utama konsumen memilih untuk tidak berbelanja secara online (Miyazaki & Fernandez, 2001; Teo, 2002). Dan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Attitude (Forsythe dan Shi, 2003; Biswas dan Biswas, 2004; Crespo et al., 2009; Wiedmann et al., 2010; Habibabadi et al., 2012; Javadi et al,. 2012).

Pengaruh Product Risk terhadap AttitudeProduct Risk adalah risiko yang terkait dengan membuat keputusan pembelian yang

tidak bijaksana atau tidak tepat. Product Risk sering terkait dengan pembelian produk mahal, dikarenakan konsumen tidak mampu untuk membandingkan harga, tidak mampu dengan mudahnya mengembalikan produk, atau tidak menerima pengiriman pada produk yang telah dibeli (Jarvenpaa, Todd dan Bradd, 1997; Vijayasarathy dan Jones, 2000). Ketidakmampuan konsumen dalam menilai kualitas produk online yang mungkin dibatasi oleh hambatan untuk menyentuh, merasakan, dan mencoba produk, warna produk yang tidak akurat dan informasi kualitas produk yang kurang mengakibatkan peningkatan product risk (Forsythe and Shi, 2003).

Product performance Risk adalah jenis lain dari Product Risk. Performance risk bersangkutan dengan seberapa bagusnya kinerja produk berdasarkan pengetahuan, kemampuan kognitif dan harapan konsumen (Littler dan Melanthiou, 2006). Semakin meningkatnya harapan konsumen terhadap kinerja produk, maka potensi masalah kinerja produk juga akan meningkat (Jarvenpaa, Todd dan Bradd, 1997, Vijayasarathy dan Jones, 2000; Bhatnagar et al., 2000). Hal ini akan mempengaruhi sikap konsumen terhadap pembelian secara online.

Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, Product Risk memiliki pengaruh yang signifikan pada sikap terhadap pembelian secara online (Forsythe dan Shi, 2003; Biswas dan Biswas, 2004; Korgaonkar dan Karson, 2007; Crespo et al., 2009; Manzano et al., 2009).

Pengaruh Convenience Risk terhadap AttitudeConvenience Risk didefinisikan sebagai risiko yang terkait dengan kemudahan dalam

memesan produk atau jasa melalui toko online (Sinha, 2010). Convenience Risk atau Time Risk dapat mengacu pada hilangnya waktu dan ketidaknyamanan yang timbul akibat kesulitan dalam menavigasi dan / atau mengirimkan pesan, menemukan situs web yang tepat, atau keterlambatan penerimaan produk (Forsythe dan Shi, 2003). Para konsumen sering merasa adanya peningkatan tingkat risiko Convenience Risk apabila kehilangan kontak atau koneksi dengan pengecer online (Poal dan Leunis, 1999). Sehingga sikap konsumen terhadap pembelian secara online juga akan dipengaruhi oleh risiko tersebut.

Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, Convenience Risk merupakan faktor risiko yang signifikan dan penting untuk tidak berbelanja online (Forsythe dan Shi, 2003; Biswas dan Biswas, 2004).

Pengaruh Non-Delivery Risk terhadap AttitudeSetelah konsumen membeli produk secara online, pengiriman adalah langkah akhir dari

proses pembelian. Non-Delivery Risk didefinisikan sebagai risiko keterlambatan, ketundaan dan non-pengiriman produk yang telah dipesan dan dibeli konsumen (Sinha, 2010). Penundaan atau kesulitan dalam penerimaan barang dagangan yang dipesan telah menjadi perhatian dan kekhawatiran bagi pembeli online (Forsythe and Shi, 2003).

Semakin tinggi probabilitas atau kemungkinan non-pengiriman barang pesanan, maka semakin rendahnya (negatif) sikap terhadap belanja online. Alasan mengapa orang-orang cenderung tidak berbelanja online karena mereka tidak yakin apakah barang pesanan akan dikirim atau tidak, serta kurangnya keseriusan dan upaya untuk membangun kepercayaan oleh pengecer online (Habibabadi et al., 2012).

Berdasarkan hasil penelitian yang sebelumnya, Non-Delivery Risk merupakan faktor yang signifikan dalam mempengaruhi sikap terhadap perilaku pembelian secara online (Forsythe dan Shi, 2003; Biswas dan Biswas, 2004; Sinha, 2010; Habibabadi et al., 2012; Javadi et al., 2012).

Pengaruh Trust terhadap AttitudeTrust telah didefinisikan sebagai kepercayaan dan kesediaan seorang individu untuk

bergantung pada pihak lain (McKnight et al., 1998). Trust hanya terjadi terjadi ketika mereka yang terlibat "menjamin dan meyakinkan orang lain" dan memiliki kemauan dan kemampuan untuk memenuhi kewajiban mereka (Ratnasingham, 1998). Trust diartikan sebagai "kredibilitas yang dirasakan dan kebajikan pihak yang dipercayai (Doney dan Cannon, 1997).

Trust merupakan faktor yang penting dalam transaksi online yang sukses (Salo dan Karjaluoto, 2007) dan juga kunci untuk menarik dan mempertahankan pelanggan dan mendapatkan keunggulan kompetitif di internet (McKnight dan Chervany, 2002). Oleh karena itu, untuk mendukung transaksi konsumen, penjual harus menyediakan mekanisme yang terkait dengan kepercayaan (Dayal et al., 1999; McKnight et al., 2002). Sebuah sistem pembayaran yang stabil dan aman, kebijakan perlindungan privasi yang jelas dan adopsi sertifikasi pihak

ketiga adalah praktik untuk membangun kepercayaan pelanggan (Gefen et al., 2003). Sehingga sikap konsumen terhadap pembelian secara online juga akan dipengaruhi oleh Trust.

Berdasarkan hasil penelitian yang sebelumnya, Trust merupakan faktor yang signifikan dalam mempengaruhi sikap terhadap perilaku pembelian secara online (George, 2004; Lin, 2006; Wang dan Tseng, 2011; Hsu, Lin dan Chiang, 2013; Kok dan Teoh, 2013).

Pengaruh Attitude terhadap Online Shopping BehaviorSikap (Attitude) belanja online adalah kondisi psikologis konsumen dalam melakukan

pembelian di internet (Li dan Zhang, 2002). Sikap adalah kecenderungan konsumen sebelum mereka memasuki proses pembelian (Panchauri, 2002). Sikap mencerminkan perasaan individu yang menguntungkan atau tidak menguntungkan dalam melakukan sebuah perilaku (Ajzen, 1985). Menurut model perubahan sikap dan perilaku (Fishbein dan Ajzen, 1975), sikap konsumen dipengaruhi oleh niat. Ketika niat ini diterapkan pada perilaku belanja online, maka kemungkinan besar terjadinya suatu pembelian secara online.

Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, sikap terhadap belanja online adalah prediktor signifikan dalam membuat suatu pembelian secara online dan juga perilaku pembelian (Fishbein dan Ajzen, 1975; Ajzen, 1985; George, 2004; Lu et al., 2005; Lin, 2006; Yang et al., 2007; Yu dan Wu, 2007; Hansen, 2008; Sinha, 2010; Wiedmann et al., 2010; Keisidou et al., 2011; Su dan Huang, 2011; Habibabadi et al., 2012; Javadi et al., 2012; Khare et al., 2012; Kok dan Teoh, 2013).

Pengaruh Subjective Norms terhadap Online Shopping BehaviorSubjective Norms adalah keyakinan normatif seseorang bahwa perilakunya telah

diterima, disemangati dan dipromosikan oleh lingkaran sosialnya (Chen, 2009). Subjective Norms adalah persepsi individu yang dipengaruhi oleh orang lain (misalnya keluarga, teman, rekan kerja) dan adalah sebuah keyakinan terhadap keharusan atau tidak keharusan dalam melakukan suatu perilaku (Ajzen, 1985). Subjective Norms terkait dengan niat seseorang karena sering kali orang bertindak berdasarkan persepsi mereka tentang apa yang dipikirkan orang lain (Chen, 2009). Apabila konsumen sering terpengaruh oleh opini orang lain yang bersifat positif, maka ada kemungkinan besar terjadinya suatu pembelian.

Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, Subjective Norms berpengaruh signifikan terhadap perilaku pembelian secara online (Ajzen, 1985; Khalifa dan Limayem, 2003; Yu dan Wu, 2007; Hansen, 2008; Sinha, 2010; Wiedmann et al., 2010; Javadi et al., 2012).

Pengaruh Perceived Behavioral Control terhadap Online Shopping BehaviorMenurut Theory of Planned Behavior, Perceived Behavioral Control didefinisikan

sebagai persepsi individual tentang kemudahan atau kesulitan dalam melakukan perilaku tertentu (Ajzen, 1985). Perceived Behavioral Control mencerminkan persepsi kendala internal (Self-Efficacy) serta kendala eksternal pada perilaku, seperti ketersediaan sumber daya (Ajzen, 1991; Sinha, 2010). Telah ditemukan bahwa Perceived Behavioral Control secara langsung mempengaruhi perilaku belanja secara online (George, 2004) dan memiliki hubungan yang kuat dengan pembelian aktual di internet (Khalifa dan Limayem, 2003). Apabila seorang individu memiliki ketersediaan fasilitas atau sumber daya (contoh: komputer atau handphone), maka hal itu akan mempermudahkan mereka untuk melakukan suatu perilaku seperti pembelian secara online.

Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, Perceived Behavioral Control berpengaruh signifikan terhadap perilaku pembelian secara online (Ajzen, 1985; George, 2004; Lin, 2006; Wang et al, 2007; Hansen, 2008; Laohapensang, 2009; Sinha, 2010; Liang dan Lim, 2011).

Pengaruh Domain Specific Innovativeness terhadap Online Shopping BehaviorDomain Specific Innovativeness adalah "sejauh mana seorang individu relatif lebih awal

mengadopsi suatu inovasi dibandingkan dengan anggota lain dari sistem itu" (Rogers dan Shoemaker, 1971). Konteks pada saat ini, Domain Specific Innovativeness juga disebut sebagai kemauan seorang individu, sebuah dorongan dan penerimaan terhadap teknologi yang baru contohnya seperti internet (Sinha, 2010). Pembeli online perlu belajar keterampilan teknologi baru dalam rangka untuk mencari, mengevaluasi dan memperoleh produk. Konsumen yang inovatif lebih cenderung untuk mencoba kegiatan baru (Robinson, Marshall dan Stamps, 2004; Rogers, 1995) dan memiliki kemungkinan besar untuk berbelanja online.

Penelitian yang dilakukan oleh Crespo dan Bosque (2008), Manzano et al. (2009), Khare et al. (2010), Keisidou et al. (2011), Su dan Huang (2011), Javadi et al. (2012) menunjukkan bahwa Domain Specific Innovativeness seorang individu berpengaruh signifikan terhadap perilaku pembelian secara online.

Model Penelitian dan Perumusan HipotesisModel penelitian yang akan digunakan penulis merupakan replikasi dari model

penelitian sebelumnya, yaitu model penelitian dari Javadi et al. (2012) dan Kok dan Teoh (2013). Model penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini melibatkan variabel independen yaitu Perceived Risk (Financial Risk, Product Risk, Convenience Risk dan Non-Delivery Risk), Trust, Domain Specific Innovativeness, Subjective Norms, dan Perceived Behavioral Control, dan Attitude sebagai variabel intervening dan Online Shopping Behavior yang merupakan variabel dependen.Model Penelitian Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Belanja Konsumen Secara

Online

Sumber: Javadi et al. (2012) dan Kok & Teoh (2013)

H9

H1

H2

H6

H7

H3

H8

H4

H5

Product Risk

Convenience Risk

Non-Delivery Risk

Attitude Online Shopping Behavior

Financial Risk Domain Specific Innovativeness

Perceived Behavioral Control

Subjective Norms

Trust

Berdasarkan model penelitian diatas, maka hipotesis yang ingin diuji dan dikembangkan

dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

H1 : Risiko kehilangan uang dan rincian keuangan akan memiliki efek negatif pada attitude terhadap belanja online.

H2 : Product risk akan memiliki efek negatif pada attitude terhadap belanja online.H3 : Memiliki sebuah website yang ramah dan pelayanan yang baik agar lebih

membantu pelanggan untuk belanja, akan memiliki pengaruh positif pada attitude terhadap belanja online.

H4 : Ketakutan akan non-delivery order akan memiliki pengaruh negatif pada attitude terhadap belanja online.

H5 : Trust akan memiliki efek positif pada attitude terhadap belanja online.H6 : Attitude konsumen terhadap belanja online akan memiliki efek positif pada

perilaku belanja online.H7 : Anggota keluarga, teman dan rekan-rekan yang mempunyai pengalaman online,

dan saran-saran mereka akan memiliki efek positif terhadap perilaku pembelian online.

H8 : Kurangnya fasilitas untuk berbelanja online akan memiliki efek negatif pada perilaku belanja online.

H9 : Adopter teknologi dan produk akan memiliki efek positif padaperilaku belanja online.

METODE PENELITIAN

Objek PenelitianPopulasi dalam penelitian ini adalah orang-orang yang sudah pernah melakukan

pembelian di toko online. Sampel dalam penelitian ini adalah para mahasiswa/i dari empat universitas swasta yang ada di Batam, diantaranya Universitas Internasional Batam, Universitas Batam, Universitas Putera Batam, dan Universitas Riau Kepulauan (http://forlap.dikti.go.id).

Penulis memilih mahasiswa/i sebagai sampel dikarenakan kecenderungan mahasiswa/i sebagai profesi masyarakat yang paling sering menggunakan internet dibandingkan dengan profesi yang lainnya. Dimana berdasarkan hasil survei Digital Marketing Landscape In Indonesia, sekitar 51% hingga 80% pengguna internet didominasi oleh anak muda yang berusia 15 sampai 24 tahun, para penduduk kota dan masyarakat yang memiliki pendidikan universitas. (http://www.slideshare.net). Selain itu, berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Hong & Chu (2013) mengatakan bahwa banyak penelitian sebelumnya (Bhatnagar, Misra, & Rao, 2000, Featherman & Pavlou, 2003;. Gefen, 2000, Jarvenpaa et al, 2000, Jarvenpaa & Tractinsky, 1999; Lee & Turban, 2001; Pavlou, 2003) telah menunjukkan bahwa mahasiswa/i merupakan kelompok yang dapat mewakilkan konsumen yang membeli secara online.

Jumlah Mahasiswa di Empat Universitas Swasta di Batam

Nama Institut Perguruan Tinggi Jumlah Universitas Internasional Batam 2034Universitas Putera Batam 4086Universitas Batam 2916Universitas Riau Kepulauan 4396Sumber: http://forlap.dikti.go.id (2014)

Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah non probabilitas dengan metode purposive sampling. Dimana didalam metode tersebut terdapat metode pemilihan sampel berdasarkan pertimbangan (Judgmental Sampling), yaitu tipe pemilihan sampel secara tidak acak tetapi sesuai dengan tujuan, target atau kriteria sampel yang tertentu (Indriantoro & Supomo, 2013).

Besarnya sampel yang diambil berdasarkan metode Krejcie & Morgan (1970), sehingga jumlah minimum sampel yang harus digunakan adalah sebanyak 375 sampel. Untuk mencegah ketidakvaliditas data ataupun eror pada data kuesioner, maka jumlah sampel yang akan disebar ditambahkan menjadi 500 sampel dengan jumlah 43 pertanyaan.

Pengambilan sampel dilakukan dengan cara membagikan kuesioner melalui kertas kuesioner kepada para responden. Horison waktu penelitian ini adalah one shot study yaitu penelitian yang melakukan pengumpulan data sekaligus (Indriantoro & Supomo, 2013).

Teknik Pengumpulan DataTeknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan metode secara personal

(Personally Administered Questionnaires) dengan membagikan kuesioner secara langsung kepada responden dengan memberikan penjelasan seperlunya dan kuesioner dapat langsung dikumpulkan setelah selesai dijawab oleh responden (Indriantoro & Supomo, 2013). Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari objek penelitian secara langsung yaitu dengan cara memberikan kuesioner terhadap responden.

Jenis data yang diambil adalah data primer, karena data penelitian tersebut merupakan data yang berupa opini, sikap, pengalaman atau karakteristik dari seseorang atau kelompok yang menjadi objek dari penelitian (Indriantoro & Supomo, 2013). Selain data primer, peneliti juga menggunakan data sekunder yaitu data eksternal dimana berupa buku-buku dan jurnal yang mendukung dalam penelitian ini (Indriantoro & Supomo, 2013).

Uji Koefisien Determinasi Uji koefisien determinasi (R²) digunakan untuk mengukur seberapa besar kemampuan

model regresi dalam menjelaskan variabel dependen. Nilai koefisien determinasi (R²) adalah di antara 0 dan 1. Nilai R² yang semakin kecil menunjukkan kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2013).

Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Oleh karena itu, banyak peneliti

menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R² pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R², nilai adjusted R² dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model. (Ghozali, 2013).

ANALISIS DAN PEMBAHASANAnalisis Demografi Responden

Pengumpulan data penelitian ini dilaksanakan dari bulan Mei 2014 terhadap responden yang sudah pernah melakukan pembelian di toko online. Survei ini dilakukan dengan media kuesioner terhadap 500 responden. Populasi yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah mahasiswa/i yang berasal dari Universitas Internasional Batam, Universitas Putera Batam, Universitas Batam dan Universitas Riau Kepulauan.

Statistik Kuesioner yang Digunakan

Keterangan Jumlah Kuesioner yang disebarkan 500Kuesioner yang tidak kembali 0Kuesioner yang tidak lengkap 0Kuesioner yang terkena outlier 14Kuesioner yang digunakan dalam analisis 486Sumber: Data primer diolah (2014)

Berdasarkan Tabel diatas, dapat dilihat jumlah kuesioner yang dapat digunakan dalam analisis sebesar 97,2% yaitu sebanyak 486 kuesioner. Kuesioner yang terkena outlier sebanyak 14 kuesioner.

Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

Jenis Kelamin Frekuensi PersentasePria 237 48,8Wanita 249 51,2Total 486 100

Sumber: Data primer diolah (2014)Berdasarkan Tabel diatas, terlihat bahwa responden pria sebanyak 237 orang (48,8%)

dan responden wanita sebanyak 249 orang (51,2%). Dapat disimpulkan bahwa jumlah jenis kelamin responden wanita lebih banyak dibandingkan dengan responden pria.

Responden Berdasarkan Usia

Usia Frekuensi Persentase< 18 tahun 99 20,419 - 24 tahun 367 75,525 - 30 tahun 20 4,130 tahun keatas - - Total 486 100

Sumber: Data primer diolah (2014)Berdasarkan Tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa responden terbesar berusia 19 - 24

tahun yaitu sebanyak 367 orang (75,5%) dan responden terkecil berusia 25 - 30 tahun yang sebanyak 20 orang (4,1%).

Responden Berdasarkan Universitas

Mahasiswa/i Frekuensi PersentaseUniversitas Internasional Batam 153 31,5Universitas Putera Batam 125 25,7Universitas Batam 122 25,1Universitas Riau Kepulauan 86 17,7Total 486 100

Sumber: Data primer diolah (2014)Berdasarkan Tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa responden terbesar berasal dari

Universitas Internasional Batam yaitu sebanyak 153 orang (31,5%) dan responden terkecil berasal dari Universitas Riau Kepulauan yang sebanyak 86 orang (17,7%).

Uji Koefisien Determinasi Uji koefisien determinasi (R²) digunakan untuk mengukur seberapa besar kemampuan

model regresi dalam menjelaskan variabel dependen. Nilai koefisien determinasi (R²) adalah di antara 0 dan 1. Nilai R² yang semakin kecil menunjukkan kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2013).

Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Oleh karena itu, banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R² pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R², nilai adjusted R² dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model. (Ghozali, 2013).

KESIMPULAN DAN REKOMENDASIKesimpulan

Berdasarkan hasil analisis data dengan menggunakan metode regresi linier dan dari hasil pembahasan yang telah dikemukakan, maka penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut:

a. Hasil pengujian pada hipotesis pertama (H1) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Financial Risks tidak berpengaruh terhadap Attitude (intervening). Hasil penelitian ini bertolak belakang dengan hasil penelitian Forsythe dan Shi (2003); Biswas dan Biswas (2004); Crespo et al. (2009); Wiedmann et al. (2010); Habibabadi et al. (2012); serta Javadi et al. (2012).

b. Hasil pengujian pada hipotesis kedua (H2) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Product Risks berpengaruh terhadap Attitude (intervening). Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Forsythe dan Shi (2003); Biswas dan Biswas

(2004); Korgaonkar dan Karson (2007); Crespo et al. (2009); serta Manzano et al. (2009).

c. Hasil pengujian pada hipotesis ketiga (H3) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Convenience Risks tidak berpengaruh terhadap Attitude (intervening). Hasil penelitian ini bertolak belakang dengan hasil penelitian Forsythe dan Shi (2003) dan Biswas dan Biswas (2004).

d. Hasil pengujian pada hipotesis keempat (H4) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Non-Delivery Risks berpengaruh terhadap Attitude (intervening). Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Forsythe dan Shi (2003); Biswas dan Biswas (2004); Sinha (2010); Habibabadi et al. (2012); serta Javadi et al. (2012).

e. Hasil pengujian pada hipotesis kelima (H5) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Trust tidak berpengaruh terhadap Attitude (intervening). Hasil penelitian ini bertolak belakang dengan hasil penelitian George (2004); Lin (2006); Wang dan Tseng (2011); Hsu, Lin dan Chiang (2013); serta Kok dan Teoh (2013).

f. Hasil pengujian pada hipotesis keenam (H6) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Attitude (intervening) berpengaruh terhadap Online Shopping Behavior. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Fishbein dan Ajzen (1975); Ajzen (1985); George (2004); Lu et al. (2005); Lin (2006); Yang et al. (2007); Yu dan Wu (2007); Hansen (2008); Sinha (2010); Wiedmann et al. (2010); Keisidou et al. (2011); Su dan Huang (2011); Habibabadi et al. (2012); Javadi et al. (2012); Khare et al. (2012); serta Kok dan Teoh (2013).

g. Hasil pengujian pada hipotesis ketujuh (H6) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Subjective Norms berpengaruh terhadap Online Shopping Behavior. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Ajzen (1985); Khalifa dan Limayem (2003); Yu dan Wu (2007); Hansen (2008); Sinha (2010); Wiedmann et al. (2010); serta Javadi et al. ( 2012).

h. Hasil pengujian pada hipotesis kedelapan (H8) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Perceived Behavioral Control tidak berpengaruh terhadap Online Shopping Behavior. Hasil penelitian ini bertolak belakang dengan hasil penelitian Ajzen (1985); George (2004); Lin (2006); Wang et al. (2007); Hansen (2008); Laohapensang (2009); Sinha (2010); serta Liang dan Lim (2011).

i. Hasil pengujin pada hipotesis kesembilan (H9) dengan regresi berganda membuktikan bahwa Domain Specific Innovativeness berpengaruh terhadap Online Shopping Behavior. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Crespo dan Bosque (2008); Manzano et al. (2009); Khare et al. (2010); Keisidou et al. (2011); Su dan Huang (2011); serta Javadi et al. (2012).

RekomendasiPenulis ingin memberikan beberapa rekomendasi untuk peneliti selanjutnya, perusahaan

atau pemilik toko online yang dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan. Penulis berharap peneliti selanjutnya, perusahaan atau pemilik toko online dapat mempertimbangkan hal-hal sebagai berikut:

a. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambahkan variabel lain untuk dapat mengembangkan penelitian ini. Misalnya memasukkan faktor culture (budaya) menurut Javadi et al. (2012), internet usage pattern menurut Khare, Khare dan Singh (2012), characteristic menurut Sinha (2010).

b. Penelitian selanjutnya hendaknya memberikan waktu yang cukup kepada responden dalam pengisian dan pengembalian kuesioner, agar hasil yang dijawab sesuai dengan keinginan, pemikiran dan pemahaman responden.

c. Penelitian selanjutnya dapat memperluas penelitian ini ke negara-negara lain, supaya dapat mencapai hasil yang lebih baik dan pemahaman tentang perilaku belanja konsumen secara online. Metode online survey dapat digunakan untuk pengumpulan data.

d. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa adanya product risk karena ketidakmampuan konsumen dalam menilai kualitas produk online yang mungkin dibatasi oleh hambatan untuk menyentuh, merasakan, dan mencoba produk, warna produk yang tidak akurat e. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa konsumen khawatir dan tidak yakin

dengan pengiriminan pesanan mereka (Non-Delivery Risks). Perusahaan atau pemilik toko online harus memberikan suatu kepastian atau konfirmasi bagi konsumen bahwa mereka telah memesan item, bersikap responsif dengan konsumen, serta menjamin dan memastikan bahwa barang pesanan pasti akan dikirim ke mereka. Perusahaan atau pemilik toko online dapat mencapai tujuan ini dengan menunjukkan sertifikasi dari pihak berwenang atau organisasi pemerintah. Selain itu, perusahaan atau pemilik toko online dapat bekerja sama dengan organisasi yang terkenal dan menjadi dealer resmi mereka. Dengan begitunya, konsumen akan merasa yakin, percaya diri dan tidak akan khawatir dengan pengiriman pesanan mereka lagi.

f. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa subjective norms memiliki dampak terhadap online shopping behavior. Perusahaan atau pemilik toko online dapat menggunakan metode WOM (Word Of Mouth) supaya situs web mereka dapat dikenal oleh kalangan masyarakat. Metode ini bisa menjadi salah satu metode periklanan atau alat pemasaran yang paling efektif.

g. Selama proses pembelian, agen online dapat membantu konsumen dalam menyederhanakan prosedur pembelian atau menunjukkan cara pembelian dengan menggunakan teks, gambar atau contoh yang dapat meningkatkan rasa percaya diri konsumen dalam melakukan pembelanjaan online. Dan pada waktu yang sama, hal tersebut juga dapat mengurangi dampak dari Domain Specific Innovativeness pada perilaku belanja online.

DAFTAR PUSTAKAAgarwal,R.andPrasad,J.1998).A conceptual and operational definition of personal innovativeness in the domain of information technology.Information Systems Research, 9(2), 204-15.Ajzen, I., & Fishbein. M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. New

Jersey, Englewood Cliffs, Prentice-Hall.Ajzen, Icek. (1985). From intentions to actions: a theory of planned behavior, in Kuhl, J. and

Beckman, J. Eds, Action-Control: From Cognition to Behavior, Springer, Heidelberg, 11-39.

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior andHuman Decision Processes, 50, 179–211.

Bauer, R. A. (1960). Consumer Behavior as Risk Taking. Journal of Business Research, 23-33.Bhatnagar, A.,Misra, S. & Rao, H. R. (2000). On risk,convenience,and internet shopping behavior. Communications of the ACM, 43(11), 98-105.Biswas, D., & Biswas, A. (2004). Perceived risks in online shopping: Do Signals matter more on

the web?. Journal of Interactive Marketing, 18(3), 30-45.Bratadharma,A.(2014). Keamanan Kartu Kredit Jadi Kekhawatiran Utama Belanja Online.

Retrieved December 1, 2014, from http://www.infobanknews.com/2014/09/keamanan-kartu-kredit-jadi- kekhawatiran-utama-belanja-online/

Castaneda, J.A., Frias, D.M., & Rodriguez, M.A. (2009). Antecedents of internet acceptance and use as an information source by tourist. Online Information Review, 33(3), 548-567.

Cox, D. F., & Rich, S. J. (1964). Perceived Risk and Consumer Decision – Making: The case of Telephone Shopping. Journal of Marketing Research, 1(4), 32–39.

Crespo, A.H., & Bosque, I.R.D. (2008). The effect of innovativeness on the adoption of B2C e-commerce: A model based on the Theory of Planned Behaviour. Computers in Human Behavior, 24, 2830-2847.

Crespo, A.H. Bosque,I.R.D.,& Sanchez, G.D.L.S. (2009). The influence of perceived risk on internet shopping behavior: a multidimensional perspective. Journal of Risk Research, 12(2), 259-277.

Cunningham,S.M.(1967), The major dimensions of perceived risk: Risk Taking and Information Handling in Consumer Behavior. Harvard University Press, 82-108.Dayal,S.,Landesberg, H. & Zeisser, M. (1999).How to build trust online.Marketing Management, 8(3), 64-9.D'Alessandro,S., Girardi, A., & Tiangsoongnern, L. (2012). Perceived risk and trust as

antecedents of online purchasing behavior in the USA gemstone industry. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistic, 24(3), 433-460.

Derbaix, C. (1983). Perceived risk and risk relievers: an empirical investigation. Journal of Economic Psychology, 3, 19-38.Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi. (2014). Pangkalan Data PendidikanTinggi. Retrieved December 1, 2014, from http://forlap.dikti.go.id/perguruantinggi/searchDoney, P.M., & Cannon, J.P. (1997), An examination of the nature of trust inbuyer-seller relationships. Journal of Marketing, 61, 35-51.Featherman, M. S., & Pavlou, P. A. (2003). Predicting e-services adoption: A perceived risk

facets perspective. Int. J. Hum. Comput. Stud, 59(4), 451–474.Forsythe, S. M., & Shi, B. (2003). Consumer patronage and risk perceptions inInternet shopping.

Journal of Business Research, 56(11), 867-875.Gefen, D. (2002). Reflections on the dimensions of trust and trustworthiness among online

consumers. ACM SIGMIS Database, 33(3), 38-53.Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90.George, Joey F. (2004). The theory of planned behavior and Internet purchasing. Journal of

Internet Research, 14(3), 198-212.Ghozali, I. (2013). Aplikasi analisis multivariate dengan program SPSS 21, Semarang: Badan

Penerbit Universitas Diponegoro.

Habibabadi, M.N., Dargah, D.B., Poursaeedi, A., Ahari, H.A., & Kouchekian, M. (2012). An Investigation Factors on Attitude toward Online Shopping among Iranian Consumers. Journal of Basic and Applied Scientific Research, 2(12).

Hansen, T. (2008). Consumer values, the theory of planned behavior and online grocery shopping. International Journal of Consumer Studies, 32, 128-137.

Hong, L.B., & Cha H.S. (2013). The mediating role of consumer trust in an online merchant in predicting purchase intention. International Journal of Information Management, 33, 927-939.

Horton, R.L. (1976). The structure of decision risk: some further progress. Journal of Academic Marketing Science, 4, 94–706.Hsu, C.L., Lin, C.C., & Chiang, H.S. (2013). The effects of blogger recommendations on

customers' online shopping intentions. Internet Research, 23(1), 69-88.Indriantoro, N., & Supomo, B. (2013). Metodologi Penelitian Bisnis: Untuk Akuntansi dan

Manajemen (edisi pertama, cetakan keenam). Yogyakarta: BPEE.Ingene, C.A., & Hughes, M.A. (1985). Risk management by consumers. In Research in consumer behavior, ed. J. Sheth, Vol. 1, 103–58. Greenwich: JAI Press Inc.Jarvenpaa, S.L., & Todd, P.A. (1997). Is there a future for retailing on the internet. In Electronic marketing and the consumer, ed. R.A. Peterson, 139–54. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.Jarvenpaa, S. L., & Tractinsky, N. (1999). Consumer trust in an Internet store: A cross-cultural

validation. Journal of Computer Mediated Communication, 5(2), 1-35.Jarvenpaa, S. L., Tractinsky, J., & Vitale, M. (2000). Consumer trust in and Internet store.

Information Technology Management, 1, 45-71.Javadi, M.H.M., Dolatabadi, H.R., Nourbakhsh , M., Poursaeedi, A., & Asadollahi, A.R.

(2012). An Analysis of Factors Affecting on Online Shopping Behavior of Consumers. International Journal of Marketing Studies, 4(5).

Karayanni, D. A. (2003). Web-shoppers and non-shoppers: Compatibility, relative advantage and demographics. European Business Review, 15(3), 141-152.

Keisidou, E., Sarigiannidis, L., & Maditinos, D. (2011). Consumer characteristics and their effect on accepting online shopping, in the context of different product types. International Journal of Business Science and Applied Management, 6(2).

Kesharwani, A., & Bisht, S.S. (2012). The impact of trust and perceived risk on internet banking adoption in India. International Journal of Bank Marketing, 30(4), 303-322.

Khalifa, M., & Limayem, M. (2003). Drivers of internet shopping. Communications of the ACM, 46(12), 233-239.

Khan, S., & Rizvi, A.H. (2011). Factors Influencing The Consumers' Intention to Shop Online. Skyline Business Journal, 7(1).

Khare, A., Khare, A., & Singh, S. (2012). Attracting Shoppers to Shop Online - Challanges and Opportunities for the Indian Retail Sector. Journal of Internet Commerce, 11, 161-185.

Khare, A., Singh, S., & Khare, A. (2010). Innovativeness / Novelty-Seeking Behavior as Determinants of Online Shopping Behavior Among Indian Youth. Journal of Internet Commerce, 9, 164-185.

Kok, L.M.A., & Teoh, B.W. (2013). Exploring Consumers' Attitude and Behaviours toward Online Hotel Room Reservation. American Journal of Economics, 3(5c), 6-11.

Korgaonkar, P.A, & Karson, E.J. (2007). The Influence of Perceived Product Risk on Consumers' e-Tailer Shopping Preference. J Bus Psychol, 22, 55-64.

Krejcie, R.V., & Morgan, D.W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30, 607-610.

Laohapensang, O. (2009). Factors influencing internet shopping behaviour: a survey of consumers in Thailand. Journal of Fashion Marketing and Management, 13(4), 501-513.

Lassar, W. M., Manolis, C., & Lassar, S. S. (2005). The relationship between consumer innovativeness, personal characteristics, and online banking adoption. International Journal of Bank Marketing, 23(2), 176-199.

Lee, M., & Turban, E. (2001). A trust model for consumer Internet shopping. International Journal of Electronic Commerce, 6(1), 75-91.

Lee, H.Y., Qu, H.L., & Kim, Y.S. (2007). A study of the impact of personal innovativeness on online travel shopping behavior - A case study of Korean travelers. Tourism Management 28, 886-897.

Li, N., & Zhang, P. (2002). Consumer online shopping attitudes and behavior: An assessment of research. Information Systems proceedings of Eighth Americas

Conference.Liang, T.P., & Huang, J.S. (1998). An empirical study on consumer acceptance of products in

electronic markets: a transaction cost model. Decision Support Systems, 24, 29-43.Liang, T., & Lai, H. (2000). Electronic store design and consumer choice: an empirical

study. System Sciences Proceedings of 33rd International Conference in Hawaii.Liang, R.D.A., & Lim, W.M. (2011). Exploring the online buying behavior of specialty food

shoppers. International Journal of Hospitality Management 30, 855-865.Lin, H.F. (2006). Understanding Behavioral Intention to Participate in Virtual Communities.

CyberPsychology & Behavior, 9(5).Littler, D. & Melanthiou, D. (2006). Consumer perceptions of risk and uncertainty and the implications for behavior towards innovative retail services: the case of internet banking. Journal of Retailing and Consumer Services, 13(6), 431-43.Liu, Xia., Burns, A.C., & Hou, Y.J. (2013). Comparing online and in-store shopping

behavior towards luxury goods. International Journal of Retail & Distribution Management, 41(11/12), 885-900.

Lu, H.P., Hsu, C.L., & Hsu, H.Y. (2005). An empirical study of the effect of perceived risk upon intention to use online applications. Information Management & Computer Security, 13(2), 106-120.

Maignan, I. & Lukas, B.A. (1997). The Nature and Social Uses of the Internet: A Qualitative Investigation. The Journal of Consumer Affairs, 31(2), 346- 371.

Manzano, J.A., Navarre, C.L., Mafe, C.R., & Blas, S.S. (2009). The role of consumer innovativeness and perceived risk in online banking usage. International journal of Bank Marketing, 27(1), 53-75.

McClave, J. T., & Sincich, T. (2003). Statistics 9th edition. New Jersey: Pearson Education International.

McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for e-commerce: An integrative typology. Information Systems Research, 13(3), 334-359.McKnight, D.H., Cummings, L.L. & Chervany, N.L. (1998). Initial trust formation in new organizational relationships. Academy of Management Review, 23(3), 473-90.

Miyazaki, A. D., & Fernandez, A. (2001). Consumer perceptions of privacy andsecurity risks for online shopping. Journal of Consumer Affairs, 35(1), 27-44.Nielsen Global Survey Of E-commerce. (2014). Konsumen Indonesia Mulai Menyukai

Belanja Online. Retrieved December 1, 2014, from http://www.nielsen.com/id/en/press-room/2014/konsumen-indonesia- mulai-menyukai-belanja-online.html

Pachauri, M. (2002). Consumer Behavior a Literature Review. Marketing Review, 2(3), 319-346.

Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce, 7(3),69-103.

Rachmat, B.S. (2013). Digital Marketing Landscape in Indonesia 2013. Retrieved March 24, 2014, from http://www.slideshare.net/bayusyerli/digital-marketing landscape-in-indonesia-2013

Ratnasingham, P. (1998). The importance of trust in electronic commerce. Internet Research: Electronic Networking Applications and Policy, 8(4), 313-21.Robinson, L., Marshall, G. W., & Stamps, M. B. (2004). Sales force use of technology: antecedents to technology acceptance. Journal of Business Research, 58(12), 1623-1631.Rogers, E. M., & Shoemaker, F. F. (1971). Communication of Innovations. New York, NY:

The Free Press.Roselius, T. (1971). Consumer rankings of risk reduction methods. Journal of Marketing, 35(1), 56-61.Salo, J. & Karjaluoto, H. (2007). A conceptual model of trust in the online environment. Online Information Review, 31(5), 604-21.Setiawan, S.R.D. (2014). Belanja "Online" Makin Diminati Orang Indonesia. Retrieved

December 1, 2014, from http://bisniskeuangan.kompas.com/read/2014/03/18/1136069/Belanja.Online.Makin.Diminati.Orang.IndonesiaSinha, J. (2010). Factors affecting online shopping behavior of Indian consumers. Doctoral

dissertation, University of South Carolina, USA.Song, J., & Zahedi, F.M. (2005). A Theoretical Approach to Web Design in E- Commerce: A Belief Reinforcement Model. Management Science, 51(8), 1219-1235.Soopramanien, D.G.R., Fildes, R., & Robertson, A. (2007). Consumer decision making, E-commerce and Perceived risks. Applied Economics, 39, 2159- 2166.Su, D., & Huang, X. (2011). Research on Online Shopping Intention of Undergraduate Consumer in China -- Based on the Theory of Planned Behavior. International Business Research, 4(1).Sweeney, J.C., Soutar, G.N., & Johnson, L.W. (1999). The role of perceived risk in the quality– value relationship: a study in a retail environment. Journal of Retailing, 75(1),77 – 105.Swinyard, W. R., & Smith, S. M. (2003). Why People Don‘t Shop Online: A Lifestyle Study of the Internet Consumers. Psychology and Marketing, 20(7), 567-597.Teo, T.S.H. (2002). Attitudes toward Online Shopping and the Internet. Behaviour & Information Technology, 21(4).Vijayasarathy, L.R., & Jones, J.M. (2000). Print and Internet catalog shopping: Assessing attitudes and intentions. Internet Research: Electronic Networking Applications and Policy, 10(3), 191-202.

Wang, M. S., Chen, C. C., Chang, S. C., & Yang, H. Y. (2007). Effects of Online Shopping Attitudes, Subjective Norms and Control Beliefs on Online Shopping Intentions: A Test of the Theory of Planned Behavior. International Journal of Management, 24(2), 296-302.Wang, T.L., & Tseng, Y.F. (2011). A Study of the Effect on Trust and Attitude with Online Shopping. International Journal of Digital Society, 2(2).Wiedmann, K.P., Hennigs, N., Pankalla, L., Kassubek, M., Seegebarth, B., & Reeh, M.O. (2010). Online distribution of pharmaceuticals: investigating relations of consumers' value perception, online shopping attitudes and behaviour in an e-pharmacy context. Journal of Customer Behaviour, 9(2), 175-199.Yang, B., Lester, D., & James, S. (2007). Attitudes toward buying online as predictors of shopping online for British and American respondents. Cyber Psychology and Behavior, 10(2), 198-203.Yu, T., & Wu, G. (2007). Determinants of Internet Shopping Behavior: An Application of Reasoned Behavior Theory. International Journal of Management, 24(4), 744-762.