Pengaruh Perceived Ease of Use dan Perceived Usefulness ... · akan meningkatkan kinerjanya...

eJournal Administrasi Bisnis, 2017, 5 (4): 1014-1028 ISSN 2355-5408 , ejournal.adbisnis.f isip-unmul.ac.id © Copyright 2017

Pengaruh Perceived Ease of Use dan Perceived Usefulness Terhadap Buying Interest dan Buying Decision Melalui

Aplikasi Go-Jek di Kota Samarinda

Nayli Zulfatil Jannah 1

Ringkasan Dalam penelitian ini terdapat empat variabel yaitu perceived ease of

use (X1), perceived usefulness (X2), buying interest (Y) dan buying decision (Z). Penelitian dilakukan untuk mengetahui pengaruh antar variabel berhubungan langsung dan positif yang berpengaruh secara signifikan terhadap antar variabel pada aplikasi Go-jek di Kota Samarinda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel perceived usefulness mempunyai kontribusi yang cukup besar yaitu 65% terhadap buying interest pada pengguna aplikasi Go-jek di kota Samarinda. Data yang diperoleh, dianalisis dengan menggunakan teknik analisis PLS (Partial Least Square) melalui software SmartPLS 3.0. Penelitian ini menggunakan metode statistik yaitu path analysis (analisis jalur). Berdasarkan kesimpulan yang telah dikemukakan tersebut peneliti memberikan saran bahwa aplikasi Go-jek tetap berusaha dalam mempertahankan serta meningkatkan persepsi kemudahan dan persepsi kemanfaatan yang akan diperoleh pengguna aplikasi Go-jek untuk mempermudahkan dalam aktivitas kesehariannya. Kata kunci: E-Commerce, PLS (Partial Least Square), analisis jalur (path

analysis), perceived ease of use, perceived usefulness, buying interest, buying decison, Go-jek.

Pendahuluan

Seiring dengan adanya pekembangan teknologi, dalam jual beli mengalami kemajuan. Salah satu yang membantu memajukannya adalah internet, yang sudah dikembangkan sejak tahun 1969. Saat ini internet telah menjadi suatu kebutuhan pokok atas ketersediaan informasi. Adanya teknologi internet maka dunia perdaganganpun dilakukan melalui internet. Internet atau disebut juga dengan nama information superhighwa, dikenal sebagai sesuatu yang strategik untuk membangun suatu ekonomi nasional. Banyak pelaku bisnis yang mulai menggunakan internet untuk melakukan perdagangannya maupun promosi, bisnis baru didalam dunia digital ini disebut dengan perdagangan elektronik (e-commerce).

Bisnis e-commerce saat ini sangat menjanjikan bagi pelaku bisnis karena semakin bertumbuhnya penggunaan internet dan pengguna smartphone.

1 Mahasiswa Program S1 Administrasi Bisnis , Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Mulawarman. Email: [email protected]

Pengaruh PEOU dan PU Terhadap Buying Interest dan Buying Decision(Nayli)

1015

Internet dan smartphone tentunya sangat berhubungan karena dengan adanya internet maka pengguna smartphone bisa melakukan apapun dengan jaringan internet dan smartphone merupakan alternative termudah untuk menggunakan internet dibandingkan melalui PC. Aplikasi yang dapat diunduh melalui smartphone sangatlah beragam yaitu game, media sosial seperti instagram, line, facebook dan lainnya, ada juga aplikasi berbelanja online dan jasa seperti lazada, tokopedia, buka lapak, uber transportasi, Go-jek. Go-jek salah satu aplikasi yang akan dibahas dan menarik masyarakat terutama di Samarinda.

Dimana PT. Go-jek membuat aplikasi Go-jek yang merupakan pertama aplikasi yang memudahkan masyarakat dalam hal pemesanan ojek, pemesanan makanan, dan masih banyak lagi layanan yang terdapat dalam aplikasi Go-jek. PT. Go-jek adalah sebuah perusahaan teknologi berjiwa sosial yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan pekerja di berbagai sektor informal di Indonesia. Kegiatan Go-jek bertumpu pada tiga nilai pokok: kecepatan, inovasi, dan dampak sosial. Seiring berkembangnya layanan Go-jek di Samarinda yang baru saja ada maka peneliti ingin sekali meneliti bagaimana Persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi kemanfaatan dalam aplikasi Gojek terhadap minat beli dan keputusan pembelian.

Kemudahan menggunakan berbagai layanan yang terdapat di aplikasi Go-jek secara online terhadap minat dan keputusan pembelian melalui aplikasi Go-jek, dimana Go-jek saat ini memiliki ±1300 pengemudi motor khususnya di Samarinda. Terdapat beberapa faktor yang menyebabkan konsumen tertarik untuk bertransaksi di situs e-commerce. Biaya yang terjangkau, kualitas jenis barang, kepercayaan, fasilitas kemudahan transaksi, kemudahan menggunakan aplikasi merupakan sekian banyak dari faktor-faktor tersebut. Rumusan Masalah

Berdasarkan hasil identifikasi masalah tersebut di atas, maka permaslahan dalam penelitian ini dapat dirumuskan yaitu: 1. Apakah variabel buying interest berhubungan langsung dan positif yang

berpengaruh signifikan terhadap buying decision pada aplikasi Go-jek? 2. Apakah variabel perceived ease of use berhubungan langsung dan positif

yang berpengaruh signifikan terhadap buying decision pada aplikasi Go-

jek? 3. Apakah variabel perceived ease of berhubungan langsung dan positif yang

berpengaruh signifikan terhadap buying interest pada aplikasi Go-jek?

4. Apakah variabel perceived usefulness berhubungan langsung dan positif yang berpengaruh signifikan terhadap buying decision pada aplikasi Go-jek?

5. Apakah variabel perceived usefulness berhubungan langsung dan positif

yang berpengaruh signifikan terhadap buying interest pada aplikasi Go-jek?

eJournal Administrasi Bisnis, Volume 5, Nomor 4, 2017: 1014-1028

1016

Tujuan Penelitian Sesuai dengan perumusan masalah, maka tujuan yang hendak dicapai

dalam penelitian adalah berikut ini. 1. Untuk mengetahui pengaruh variable buying interest berhubungan

langsung dan positif yang berpengaruh signifikan terhadap buying decision pada aplikasi Go-jek.

2. Untuk mengetahui pengaruh variabel perceived ease of use berhubungan langsung dan positif yang berpengaruh signifikan terhadap buying decision pada aplikasi Go-jek.

3. Untuk mengetahui pengaruh variabel variabel perceived ease of

berhubungan langsung dan positif yang berpengaruh signifikan terhadap buying interest pada aplikasi Go-jek.

4. Untuk mengetahui pengaruh variabel perceived usefulness berhubungan

langsung dan positif yang berpengaruh signifikan terhadap buying decision pada aplikasi Go-jek.

5. Untuk mengetahui pengaruh variabel perceived usefulness berhubungan langsung dan positif yang berpengaruh signifikan terhadap buying interest

pada aplikasi Go-jek. Kerangka Dasar Teori E-Commerce (Electronic Commerce)

E-Commerce adalah singkatan Electronic Commerce, yaitu pembelian, penjualan dan pertukaran barang atau layanan dan informasi secara elektronik , yaitu melalui jaringan komputer terutama internet. E-Commerce dapat diartikan dengan sangat luas, tidak hanya pembeli atau penjualan barang, tetapi juga layanan terhadap pelanggan, kerja sama dengan rekan bisinis serta membangun transaksi secara elektronik antara organisasi Sutarman (2009:209). TAM (Technology Acceptance Model)

TAM (Technology Acceptance Model) merupakan teori yang menjelaskan minat berperilaku menggunakan teknologi, TAM (Technology Acceptance Model) dikembangkan untuk menjelaskan perilaku penggunaan dan penerimaan sistem teknologi informasi. Model TAM (Technology Acceptance Model) yang dikembangkan oleh Davis F.D 1989 merupakan salah satu model yang paling banyak digunakan dalam penelitian teknologi informasi karena model penelitian ini sederhana dan mudah penerapannya. Perceived Ease of Use (Kemudahan Penggunaan)

Kemudahan penggunaan yang dirasakan (perceived ease of use) didefinisikan sebagai “the degree to which a person believes that using a particular system would be free of effort” Davis (1989). Tingkat kepercayaan seseorang bahwa penggunaan sistem informasi merupakan hal yang mudah dan


1017

tidak memerlukan usaha keras dari pemakainya. Kemudahan ini akan mengurangi tenaga, pikiran dan waktu yang digunakan untuk mempelajari dan menggunakan sistem informasi. Indikator Perceived Ease of Use (Persepsi Kemudahan Penggunaan) adalah (Nugraha, 2012), Easy to use, Simple to use dan User friendly Perceived Usefulness (Persepsi Kemanfaatan)

Kegunaan sistem informasi (Perceived usefulness) merupakan sejauh mana seorang individu percaya bahwa dengan menggunakan sistem tertentu akan meningkatkan kinerjanya (perceived usefulness is the degree to which an individual believes that using a particular system would enhance his or her job performance) (Davis, 1993; Al Gahtani, 2001). Indikator Perceived Usefulness (Persepsi Kemanfaatan) adalah (Nugraha, 2012), Usefull, Saves user time dan Meets the user need. Buying Interest (Minat Pembelian)

Minat beli konsumen adalah sesuatu yang timbul setelah menerima rangsangan dari produk yang dilihatnya, dari sana timbul ketertarikan untuk mencoba produk tersebut sampai pada ahkirnya timbul keinginan untuk membeli agar dapat memilikinya (Kotler, 2008). Indikator Buying Interest (Minat Pembelian) adalah (Ferdinand dalam Wicaksono, 2015) : Minat transaksional, Minat refrensial, Minat preferensial dan Minat eksploratif. Buying Decision (Keputusan Pembelian)

Keputusan pembelian adalah pemahaman konsumen tentang keinginan dan kebutuhan akan suatu produk dengan menilai dari sumber-sumber yang ada dengan menetapkan tujuan pembelian serta mengidentifikasi alternatif sehingga pengambil keputusan untuk membeli yang disertai dengan perilaku setelah melakukan pembelian Swastha dan Irawan (2008:118). Indikator Buying Decision (Keputusan Pembelian) adalah Swastha dan Irawan (2008:118): Mengambil keputusan untuk membeli, menganalisis keinginan dan kebutuhan, dan perilaku sesudah membeli.

Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif. Variabel eksogen dalam penelitian ini dengan sub variabel yaitu perceived ease of use (X1) dan perceived usefulness (X2). Variabel intervening dalam penelitian ini ialah buying interest (Y). Variabel endogen dalam penelitian ini ialah buying decision (Z). Dalam metode penelitian, populasi dilihat dari penduduk warga Samarinda yang pernah menggunakan aplikasi Go-jek setidaknya satu kali. Sample yang diperoleh adalah 100 orang responden. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah simple random sampling. Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu dengan penelitian lapangan (Observasi) dan penelitian kepustakaan. Untuk memberikan nilai terhadap jawaban yang diberikan responden, maka digunakan skala likert dengan 5 skala/pilihan alternative jawaban. Teknik analisis data yang digunakan yaitu SmartPLS


1018

(Partial Least Square) versi 3.0. Analisis Jalur Analisis jalur pertama kali diperkenalkan oleh Sewall Wright pada tahun 1930-an. Analisis jalur (Path Analysis) merupakan pengembangan dari analisis regresi, sehingga analisis regresi dapat dikatakan sebagai bentuk khusus dari analisis jalur (regression is special case of path analysis). Analisis jalur digunakan untuk melukiskan dan menguji model hubungan antara variabel yang berbentuk sebab akibat (bukan bentuk hubungan aktif / reciprocal). Melalui analisis jalur ini akan dapat ditemukan jalur mana yang paling tepat dan singkat suatu variabel independen menuju variabel dependen yang terakhir Sugiyono (2010:297). Hasil Penelitian Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)

Sumber : Data yang diolah dari SmartPLS 3.0

Gambar diatas merupakan gambaran awal sebelum melakukan uji validitas dan reliabilitas.Dengan melakukan uji validitas dan uji reliabilitas maka dapat diketahui indikator masing-masing variabel apakah layak digunakan atau tidak. Setelah melakukan uji validitas maka indikator dari masing-masing variabel akan berkurang karena indikator yang terbuang artinya tidak valid untuk digunakan dalam penelitian. Uji Validitas Outer Model Struktual ke 1 Convergent Validity Model Struktural ke 1 Gambar convergent validity model struktural ke 1 pada halaman selanjutnya.


1019


Pada gambar diatas merupakan hasil uji Outer Loadings (Convergent Validity) menunjukkan empat item yang bertanda merah menandakan item yang tidak valid karena nilainya kurang dari 0.7 yaitu: X1.4, X2.1, X2.2 dan Z4. Ke empat item tersebut harus dihilangkan dari model struktural. Discriminant Validity Model Struktural ke 1

Uji validitas dapat juga dilihat dari uji discriminant validity yaitu membandingkan masing-masing akar kuadrat AVE terhadap nilai korelasi antar konstruk. Jika nilai akar kuadrat AVE lebih tinggi dibandingkan nilai korelasi antar konstruk, maka dinyatakan memenuhi kriteria Discriminant validity.


Gambar diatas merupakan menunjukkan bahwa terdapat satu item tidak valid yaitu pada indikator X2.1 karena nilai korelasi cross loadings dengan varabel latennya (induk) lebih besar dibandingkan dengan korelasi terhadap variabel laten yang lainnya. Terdapat satu item yang tidak valid dan oleh sebab itu, item X2.1 ini dikeluarkan dari model struktural 1. Avarage Variance Extracted (AVE) Model Struktural ke 1


Dari gambar diatas diperoleh hasil nilai Avarage Variance Extracted (AVE) yang diperoleh pada item yang berwarna merah menunjukkan bahwa item Perceived Ease of Use (X1) dan Perceived Usefulness (X2) menandakan


1020

bahwa item kurang dari 0,5 maka dapat dinyatakan bahwa kedua item tersebut tidak valid. Uji Reliabilitas Outer Model Struktural ke 1

Setelah melakukan uji validitas konstruk, dilakukan juga uji reliabilitas konstruk yang diukur dengan dua kriteria yaitu composite reliability dan cronbach alpha di atas 0.70.


Dari gambar diatas diperoleh hasil output analisis dapat dilihat bahwa semua konstruk menghasilkan nilai loading faktor >0.70 yang berarti bahwa semua indikator konstruk adalah reliabel. Uji Validitas Outer Model Struktural ke 2 Convergent Validity Model Struktural ke 2


Dapat dilihat pada gambar diatas menunjukkan hasil uji Outer loadings terhadap item-item konstruk laten Perceived ease of use menunjukkan ada item yang tidak valid karena nilainya kurang dari 0.70 yaitu item X1.5.

Discriminant Validity Model Struktural ke 2


1021

Pada gambar diatas merupakan hasil uji Cross loadings (Discriminant validity) dapat dilihat bahwa semua item dari variabel-variabel laten menunjukkan tidak ada item yang tidak valid karena nilai cross loadings item dengan variabel latennya (induk) lebih besar dibandingkan dengan item variabel laten yang lain. Avarage Variance Extracted (AVE) Model Struktural ke 2


Dapat dilihat dari gambar diatas menunjukkan seluruh konstruk laten terbukti valid, karena nilai AVE setiap konstruk lebih dari 0,5. Uji Reliabilitas Outer Model Struktural ke 2


Dapat dilihat dari gambar diatas menunjukkan bahawa seluruh konstruk laten terbukti reliabel maka tidak ada item yang dikeluarkan.

Uji Validitas Outer Model Struktural ke 3 Uji outer model struktural ke 3 dilakukan dengan membuang item

konstruk laten yang tidak valid pada model struktural ke 2, pada gambar dibawah ini adalah hasil outer model struktural ke 3:

Sumber : Data yang diolah dari SmartPLS 3.0 Convergent Validity Model Struktural ke 3


1022

Sumber : Data yang diolah dari SmartPLS 3.0 Dilihat dari gambar diatas menunjukkan bahwa hasil dari uji covergent

validity seluruh konstruk laten terbukti valid karena nilainya lebih dari 0.7. Dengan itu tidak perlu dilakukan pengujian validitas model struktural ke 4. Discriminant Validity Model Struktural ke 3


Pada gambar diatas diperoleh hasil uji Cross loading (Discriminant

validity) menunjukkan data keseluruhan valid karena nilai cross loadings item dengan variabel latennya (induk) lebih besar dibandingkan dengan cross loading dengan item variabel laten.

Avarage Variance Extracted (AVE) Model Struktural ke 3 Gambar average variance extracted (AVE) model struktural ke 3 pada lembar selanjutnya.


Pada gambar diatas menunjukkan seluruh konstruk laten terbukti valid, karena nilai AVE setiap konstruk lebih dari 0.5 yang merupakan nilai minimal

standar dalam SmartPLS. Uji Reliabilitas Outer Model Struktural ke 3

Sumber : Data yang diolah dari SmartPLS 3.0 Pada gambar diatas menunjukkan seluruh konstruk laten terbukti reliabel, karena nilai Cronbach alpha dan composite reliability lebih dari 0.7. dengan demikian tidak perlu dilakukan pengujian lagi.


1023

Siginifikansi Outer Model Setelah dilakukan uji validitas dan reliabilitas, maka didapatkan hasil

bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini telah valid dan reliabel. Tahap pengujian selanjutnya adalah signifikansi antara konstruk eksogen dan endogen. Signifikansi outer model dapat diketahui setelah melakukan bootrsraping. Hasil setelah dilakukan bootstrapping dapat dilihat pada gambar dibawah ini.


Signifikansi indikator penyusun endogen dapat dilihat dari nilai t statistic. Apabila t-value > t tabel, maka semua indikator dapat signifikan mengukur konstruk endogen. Nilai t tabel untuk degree of freedom = 25 dan α= 0,05 adalah 1.96. nilai t statistik masing-masing indikator dapat dilihat pada tabel berikut:

Original Sample (O)

Sample Mean (M)

Standard Deviation (STDEV)

T Statistics >1,96

Uji S ignifikansi

X1.1<-X1 0.905 0.905 0.027 33.587 Signifikan X1.2<-X1 0.867 0.865 0.052 16.817 Signifikan X1.3<-X1 0.857 0.855 0.043 19.828 Signifikan X2.3<-X2 0.738 0.734 0.065 11.400 Signifikan X2.4<-X2 0.826 0.825 0.037 22.176 Signifikan X2.5<-X2 0.849 0.850 0.024 35.666 Signifikan Y.1<-Y 0.731 0.731 0.060 12.202 Signifikan Y.2<-Y 0.833 0.833 0.025 33.248 Signifikan Y.3<-Y 0.818 0.817 0.041 19.903 Signifikan Y.4<-Y 0.726 0.721 0.052 14.002 Signifikan Y.5<-Y 0.779 0.778 0.040 19.358 Signifikan Z.1<-Z 0.796 0.795 0.044 18.232 Signifikan Z.2<-Z 0.785 0.784 0.041 18.964 Signifikan Z.3<-Z 0.750 0.742 0.065 11.564 Signifikan Z.5<-Z 0.789 0.786 0.052 15.170 Signifikan

Sumber : Data Primer yang diolah dari SmartPLS 3.0 Berdasarkan tabel diatas menunjukkan bahwa seluruh indikator signifikan

terhadap konstruk eksogen, karena nilai T statistic yang diperoleh melebihi 1,96 (merupakan nilai standar dari SmartPLS).


1024

Evaluasi Model Struktural (Inner Model)


Dari hasil gambar diatas dapat dlihat nilai R-Square untuk variabel Buying decision sebesar 0.695 yang berarti bahwa termasuk dalam kategori kuat. Selanjutnya nilai R-Square untuk variabel Buying Interest sebesar 0.522 yang berarti bahwa termasuk dalam kategori moderate. Pengujian Hipotesis

Apabila nilai t statistik > t tabel maka terbukti terdapat pengaruh signifikan antara variabel eksogen ke endogen, sebaliknya apabila nilai t statistik < t tabel maka terbukti tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel eksogen ke endogen. Hasil t statistik dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

H Pengaruh Antar Konstruk

Path Coefficients

T Statistic T Tabel T Statistic

H1 Buying Interest -> Buying Decision 0.488 4.892 1.960

Berpengaruh Signifikan

H2 Perceived Ease of Use -> Buying Decision

0.325 5.076 1.960 Berpengaruh

Signifikan

H3 Perceived Ease of Use -> Buying Interest

0.154 1.877 1.960 Berpengaruh tidak Signifikan

H4 Perceived Usefulness -> Buying Decision 0.211 2.021 1.960

Berpengaruh Signifikan

H5 Perceived Usefulness -> Buying Interest

0.658 10.235 1.960 Berpengaruh

Signifikan Sumber : Data yang diperoleh dari SmartPLS 3.0

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis, maka ahkir model penelitian ini bila dibangun dari pengaruh variabel yang signifikan dapat digambarkan pada halaman selanjutnya sebagai berikut ini:

Sumber : Data primer yang diolah, 2017


1025

Pembahasan 1. Pengaruh Buying Interest (Y) terhadap Buying Decision (Z).

Hasil pengujian hipotesis pertama menunjukkan bahwa hubungan variabel Buying interest (Y) dengan Buying decision (Z) menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0,488 dengan nilai t sebesar 4,892. Nilai tersebut lebih besar

dari t tabel (1,960). Hasil ini berarti bahwa Buying Interest memiliki hubungan yang positif, signifikan dan memiliki pengaruh sebesar 48% terhadap Buying decision secara langsung.

2. Pengaruh Perceived Ease of Use (X1) terhadap Buying Decision (Z).

Hasil pengujian hipotesis kedua menunjukkan bahwa hubungan variabel Perceived ease of use (X1) dengan Buying decision (Z) menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0,325 dengan nilai t sebesar 5,076. Nilai tersebut

lebih besar dari t tabel (1,960). Hasil ini berarti bahwa Perceived ease of use memiliki hubungan yang positif, signifikan dan memiliki pengaruh sebesar 32% terhadap Buying decision secara langsung.

3. Pengaruh Perceived Ease of Use (X1) terhadap Buying Interest (Y).

Hasil pengujian hipotesis ketiga menunjukkan bahwa hubungan variabel Perceived ease of use (X1) dengan Buying interest (Y) menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0,154 dengan nilai t sebesar 1,877. Nilai tersebut lebih kecil dari t tabel (1,960). Hasil ini berarti bahwa Perceived ease of use

memiliki hubungan yang positif tetapi tidak signifikan dan memiliki pegaruh sebesar 15% terhadap Buying interest.

4. Pengaruh Perceived Usefulness (X2) terhadap Buying Decision (Z).

Hasil pengujian hipotesis keempat menunjukkan bahwa hubungan variabel Perceived usefulness (X2) dengan Buying decision (Z) menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0,211 dengan nilai t sebesar 2,021. Nilai tersebut lebih besar dari t tabel (1,960). Hasil ini berarti bahwa Perceived usefulness

memiliki hubungan yang positif, signifikan dan memiliki pengaruh sebesar 21% terhadap Buying decision.

5. Pengaruh Perceived Usefulness (X2) terhadap Buying Interest (Y).

Hasil pengujian hipotesis kelima menunjukkan bahwa hubungan variabel Perceived usefulness (X2) dengan Buying interest (Y) menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0,658 dengan nilai t sebesar 10,235. Nilai tersebut lebih besar dari t tabel (1,960). Hasil ini berarti bahwa Perceived usefulness

memiliki hubungan yang positif, signifikan dan memiliki pengaruh sebesar 65% terhadap Buying interest.


1026

Penutup Hasil uji hipotesis pertama menunjukkan bahwa konstruk buying

interest berpengaruh positif signifikan dan memiliki pengaruh sebesar 48% terhadap konstruk buying decision secara langsung. Hal ini menunjukkan bahwa seseorang pengguna aplikasi Go-jek yang memiliki minat pembelian

dalam penggunaan aplikasi Go-jek yang tinggi cenderung akan memiliki keputusan pembelian terhadap keputusan penggunaan pada aplikasi Go-jek.

Hasil uji hipotesis kedua menunjukkan bahwa konstruk perceived ease of use berpengaruh positif signifikan dan memiliki pengaruh sebesar 32%

terhadap konstruk buying decision secara langsung. Hal ini menunjukkan bahwa seorang pengguna aplikasi Go-jek yang memiliki persepsi kemudahan penggunaan aplikasi Go-jek yang tinggi cenderung akan mendukung perubahan

yang terjadi di dalam keputusan pembelian dalam hal penggunaan aplikasi Go-jek di kota Samarinda.

Hasil uji hipotesis ketiga menunjukkan bahwa konstruk perceived ease of use berpengaruh positif tetapi tidak signifikan dan memiliki pengaruh

sebesar 15% terhadap konstruk buying interest secara langsung. Pada penelitian ini dapat dibuktikan bahwa H3 ditolak artinya terdapat pengaruh yang positif tetapi tidak signifikan perceived ease of use terhadap buying interest pada pengguna aplikasi Go-jek. Alasan penolakan hipotesis ini diduga karena

seseorang pengguna aplikasi Go-jek yang memiliki persepsi kemudahan pengguna aplikasi Go-jek yang tinggi tidak selalu memiliki minat pembelian yang tinggi pula terhadap minat seseorang dalam penggunaan aplikasi Go-jek.

Hasil uji hipotesis keempat menunjukkan bahwa kosntruk perceived usefulness berpengaruh positif signifikan dan memiliki pengaruh sebesar 21% terhadap konstruk buying decision secara langsung. Hal ini menunjukkn bahwa seorang pengguna aplikasi Go-jek yang memiliki persepsi kemanfaatan yang

tinggi cenderung akan mendukung perubahan yang terjadi di dalam keptusan pembelian dalam penggunaan aplikasi Go-jek.

Hasil uji hipotesis kelima menunjukkan bahwa konstruk perceived

usefulness berpengaruh positif signifikan dan memiliki pengaruh sebesar 65% terhadap konstruk buying interest secara langsung. Hal ini menunjukkan bahwa seorang pengguna aplikasi Go-jek yang memiliki persepsi kemanfaatan yang tinggi cenderung akan mendukung perubahan yang terjadi di dalam minat

pembelian dalam penggunaan aplikasi Go-jek. Diharapkan aplikasi Go-jek tetap berusaha dalam mempertahankan

serta meningkatkan persepsi kemudahan dan persepsi kemanfaatan yang akan


1027

diperoleh pengguna aplikasi Go-jek untuk mempermudahkan dalam aktivitas kesehariannya.

Peneliti menyarankan peneliti lain untuk mengadakan penelitian

lanjutan dengan objek yang sama tetapi variabel-variabel penelitian berbeda dari variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Dengan demikian, aplikasi Go-jek memiliki referensi yang cukup memadai dalam rangka menciptakan

kepuasan pada pengguna aplikasi Go-jek. Meningkatkan promosi yang ditawarkan oleh PT Go-jek, baliho

dijalanan yang mengundang minat seseorang, kemudahan informasi dalam menggunakan aplikasi Go-jek. Dengan demikian diharapkan mampu

meningkatkan minat pembelian seseorang pada aplikasi Go-jek.

Daftar Pustaka Davis, F.D. 1989. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User

Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly. Vol. 13 No. 5:pp319-339.

Ghozali, 2014, Partial Least Squares Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPls 3.0 Untuk Penelitian Empiris, Badan Penerbit Universita Diponogoro Semarang, Semarang.

Jogiyanto, 2007, Sistem Informasi Keperilakuan, Penerbit Andi, Yogyakarta. ----------- , 2008, Metode Penelitian Sistem Informasi, Penerbit Andi,

Yogyakarta. Kotler, 2008, Manajemen Pemasaran. Penerbit Erlangga, Jakarta. Mc Leod, Raymond, Jr & George Schell. 2008. Management Information

System. Edisi 10. Jakarta: Salemba Empat. Pardede, 2014, Analisis Jalur (Path Analysis) Teori Dan aplikasi Dalam Riset

Bisnis, Penerbit Rineka Cipta, Jakarta. Riduwan, 2011, Cara Menggunakan dan Memakai Path Analysis (Analisis

Jalur), Penerbit Alfabeta, Bandung. Sugiyono, 2007, Metedologi Penelitian Bisnis. Penerbit Alfabeta Cv, Bandung. ----------- , 2009, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D, Penerbit

Alfabeta Cv, Bandung. --------- , 2010, Statistika Untuk Penelitian, Penerbit Alfabeta Cv, Bandung. Suharsimi Arikunto, 2006. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik.

Penerbit PT Adi Mahasatya, Jakarta Sutrisno Hadi, 2004, Analisis Regresi, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta Sudjana, 2000, Metode Statistik, Penerbit Taristo, Bandung Sumarwan, 2011, Perilaku Konsumen: Teori dan Penerapannya dalam

Pemasaran. Penerbit Ghalia Indonesia, Bogor. Jurnal / Skripsi :


1028

Hanafi, 2012, Pengaruh Persepsi Kemudahan Website UB terhadap Sikap Penggunaan Dengan Pendekatan TAM. Malang: Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya.

Nurfina, 2016, Analisis Pengaruh E-Commerce Strategy, Service Performance Terhadap Loyalitas Pelanggan Dan Kepuasan Pelanggan Sebagai Variabel Intervening. Semarang : Fakultas Ekonomika dan Bisnis Univesitas Pandanaran.

Nugraha, 2015, Evaluasi Human Computer Interaction Model Android Mobile Phone Use. Palembang : Universitas Bina Darma.

Nurrahmanto, 2015, Pengaruh Kemudahan Penggunaan, Kenikamatan Berbelanja, Pengalaman Berbelanja dan Kepercayaan Konsumen Terhadap Minat Beli Konsumen di Situs.

Putra, 2015, Pengaruh Kemudahan Terhadap Kemanfaatan, Minat dan Penggunaan E-Commerce. Malang : Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya.

Rizki, 2015, Pengaruh Kemudahan dan Kualitas Informasi Terhadap Minat dan Keputusan Pembelian Secara Online. Malang : Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya.

Santoso, 2010, Pengaruh Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, dan Peceived Enjoyment Terhadap Penerimaan Teknologi Informasi, Surakarta : Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret.

Wicaksono, 2015, Pengaruh Merek dan Desain Terhadap Minat Beli Konsumen, Semarang : Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.

Winayu, 2013, Pengaruh Kepercayaan, Perceived Ease Of Use dan Perceived Usefulness Terhadap Minat Menggunakan E-Commerce Forum Jual Beli Kaskus, Yogyakarta : Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Yogyakarta.

Sumber Internet : GO-JEK: Info (Panduan). https://Play.google.com/store/apps/details.com,. BPS, 2014. Data Statistik Jumlah Penduduk Samarinda:

https://samarindakota.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/14.

https://play.google.com/store/apps/details.com

Pengaruh Perceived Ease of Use dan Perceived Usefulness ... · akan meningkatkan kinerjanya...

Documents

Transcript of Pengaruh Perceived Ease of Use dan Perceived Usefulness ... · akan meningkatkan kinerjanya...