## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 59~64 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Analisis Layanan Aplikasi Pemesanan Tiket Perjalanan Berdasarkan Faktor Pendukung Purchase Intention
Mariana Purba 1a , Sri Dianing Asri 2b , Handrie Noprisson 3c , Marissa Utami 4d , Lemi Iryani 5e
1,5 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sjakhyakirti, Palembang, Indonesia
2,3 Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Jakarta, Indonesia
4 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Bengkulu, Indonesia
a mariana_purba@unisti.ac.id, b sri.dianing.asri@undira.ac.id, c handrie.noprisson@dosen.undira.ac.id,
d marissautami@umb.ac.id, e lemiiryani@unisti.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-12-25 Revised, 2024-01-01 Accepted, 2024-01-31 Aplikasi  pemesanan  tiket  perjalnan  ini  harus  memiliki  kualitas  dari  segi perspektif produk agar dapat meningkatkan purchase intention oleh pengguna.
Purchase  intention  dari  layanan  aplikasi  dapat  dilihat  dari  beberapa  faktor antara lain usabilitas ( usability ), harga ( price ), kemudahan penggunaan ( ease of  use ),  complementarity  dan  hiburan  ( entertainment ).  Penelitian  ini  akan mengusulkan  model  penelitian  untuk  identifikasi  kualitas  layanan  aplikasi online  travel  booking  berdasarkan  perspektif  produk  untuk  meningkatkan purchase intention berdasarkan analisis dataset yang dikumpulkan dari sampel responden.  Dari  hasil  pengumpulan  data,  dari  total  1267  kuesioner  yang dikumpulkan  hanya  memperoleh  1029  kuesioner  yang  valid.  Model  diuji menggunakan  skor tingkat  signifikan  two-tails  sebesar 0,05  untuk pengujian hipotesis.  Menurut  analisis  data,  faktor  complementary  memiliki  pengaruh terbesar  purchase intention  dengan  nilai  uji-t sebsar 6,771.  Selain itu,  faktor entertainment memiliki pengaruh terbesar kedua dengan t-nilai 5.334. Faktor usability memiliki pengaruh terhadap purchase intention terbesar ketiga nilai uji-t  4.620.  Faktor  ease  of  use  memiliki  pengaruh  terbesar  keempat  dengan nilai uji-t 3.641.
Kata Kunci: Layanan aplikasi SmartPLS Aplikasi pemesanan tiket PLS Analisis faktor

## ABSTRACT

## Keywords:
Application service SmartPLS PLS Ticket booking application Factor analysis Travel  ticket  booking  application  must  have  quality  in  terms  of  product perspective  in  order  to  increase  purchase  intention  by  users.  The  purchase intention  of  application  services  can  be  seen  from  several  factors  including usability,  price,  ease  of  use,  complementarity  and  entertainment.  This  study will  propose a  research model for  the identification  of  online travel  booking application service quality based on product perspective to increase purchase intention  based  on  dataset  analysis  collected  from  a  sample  of  respondents. From  the  results  of  data  collection,  from  a  total  of  1267  questionnaires collected, only 1029 valid questionnaires were obtained. The model was tested using  a  two-tails  significant  level  score  of  0.05  for  hypothesis  testing. According to data analysis, complementary factors have the greatest influence on  purchase  intention  with  a  t-test  value  of  6.771.  In  addition,  the entertainment factor has the second largest influence with a t-value of 5,334. The usability factor has the third largest influence on purchase intention, a t- test value of 4,620. The ease of use factor has the fourth largest influence with a t-test value of 3.641.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Mariana Purba, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sjakhyakirti, Palembang, Indonesia Email: mariana_purba@unisti.ac.id

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 59~64 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  memainkan  peran  penting  dalam  meningkatkan  pengalaman  pemesanan  pemesanan  tiket perjalanan  bagi  wisatawan  [1]–[14].  Berbagai  inovasi  telah  diperkenalkan  untuk  memperlancar  proses pembelian pemesanan tiket perjalanan. Teknologi smart card memungkinkan penumpang untuk dengan mudah mendapatkan pemesanan tiket perjalanan dengan mengurangi dana dari akun dompet digital secara otomatis. Aplikasi  web  dan  perangkat  yang  dilengkapi  dengan  layar  tampilan  pembelian  tiket  dan  berupa  informasi kepada  pengguna  tentang  tujuan  perjalanan  dan  biaya  pemesanan  tiket  perjalanan  [15]–[17].  Selain  itu, teknologi basis data cloud pada aplikasi pemesanan tiket perjalanan menyimpan informasi tiket dengan aman, memungkinkan validasi tiket yang dipesan dengan mudah menggunakan perangkat seluler. Integrasi teknologi tidak hanya menyederhanakan pemesanan pemesanan tiket perjalanan tetapi juga meningkatkan efisiensi dan kenyamanan secara keseluruhan [18]–[21].
Aplikasi pemesanan tiket perjalanan menawarkan banyak manfaat. Pertama, memberikan kemudahan kepada pengguna  dengan  memungkinkan  mereka  memesan  tiket  kapan  tiket  perjalanan  saja,  di  mana  saja.  Kedua, membantu meminimalkan antrian fisik, menghemat waktu dan tenaga bagi pelanggan dan penyedia layanan pemesanan tiket perjalanan. Selain itu, pemesanan tiket perjalanan berkontribusi pada peningkatan keuntungan bisnis dengan menarik lebih banyak pelanggan dan menyederhanakan proses pemesanan. Selain itu, aplikasi ini  meningkatkan  efisiensi  operasional  dengan  mengurangai  proses  pemesanan  tiket,  pembatalan,  dan pertanyaan,  menguntungkan  pelanggan  dan  penyedia  layanan  [22],  [23].  Secara  keseluruhan,  penggunaan aplikasi  pemesanan  tiket  perjalanan  tidak  hanya  meningkatkan  pengalaman  pelanggan  tetapi  juga meningkatkan pendapatan dan efektivitas operasional di industri penjualan tiket perjalanan [24], [25].
Aplikasi  ponsel  pintar  saat  ini  yang  cukup  popular  di  Indonesia  adalah  pemesanan  tiket  perjalanan . Aplikasi ini harus memiliki kualitas dari segi perspektif produk agar dapat meningkatkan purchase intention oleh pengguna. Faktor purchase intention dari perspektif produk dapat dilihat dari beberapa faktor antara lain usabilitas  ( usability ),  harga  ( price ),  kemudahan  penggunaan  ( ease  of  use),  complementarity dan  hiburan (entertainment) [26]–[28].
Penelitian terkait mengenai kualitas aplikasi telah diusulkan oleh beberapa peneliti. Diana et al (2018) mengusulkan penelitian mengenai kualitas aplikasi web dengan  menggunakan WebQEM [29]. Ahmad et al (2020) melakukan penelitian mengenai faktor pengaruh purchase intention berdasarkan costumer statisfaction [30]. Puspitasari et al (2021) melakukan penelitian mengenai pengaruh perceived playfulness dan perceived flow  terhadap  purchase  intention  [31].  Li et  al (2017)  melakukan  penelitian  mengenai  pengaruh  kualitas meliputi usabilitas  (usability),  kemudahan  penggunaan  ( ease  of  use),  hiburan  (entertainment),  dan complementarity terhadap purchase intention [32].
Penelitian  ini  akan  mengusulkan  model  penelitian  untuk  identifikasi  kualitas  layanan  aplikasi pemesanan tiket perjanan berdasarkan perspektif produk untuk meningkatkan purchase intention berdasarkan analisis dataset yang dikumpulkan dari sampel responden.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap  pertama  adalah  studi  literatur  yang  dilakukan  dengan  cara  mengidentifikasi  penelitian  terkait dengan topik riset melalui database riset antara lain  Scopus, ScienceDirect, IEEE Xplore, SpringerLink dan GoogleScholar. Tahap kedua adalah pengumpulan data yang dilakukan dengan mengumpulkan umpan balik dari responden melalui kuesioner. Pada tahap ini target responden berjumlah 1000 data. Tahap ketiga adalah pemodelan  yang  dilakukan  dengan  cara  membangun  model  penelitian  dari  riset  sebelumnya  sesuai  dengan tujuan penelitian. Penelitian terkait dengan penelitian dapat dilihat pada Tabel 1 .

## Tabel 1 Penelitian Terkait
Peneliti Komponen Keterangan [33] Usability Ada efek langsung dan tidak langsung dari usabilitas terhadap faktor purchase intention. [34] Usability Usabilitas adalah atribut yang tidak dapat diteliti secara langsung karena sangat bergantung pada user perception. [35] Ease of use Ease of use dapat mempengaruhi purchase intention melalui layanan online. Tingkat kepentingan ease of use bergantung pada jangka interaksi yang diharapkan dalam penggunaan aplikasi [36] Entertainment Desain antarmuka yang memiliki komponen entertainment dapat dilihat dari aspek aesthetic appeal, interactivity, affect, importance, commonality dan simplicity, novelty dan flexibility, serta personalization. [37] Entertainment Antarmuka aplikasi harus didesain attractive dan mendukung minat positif dari sisi user experience
[38] Complementarity Dimensi dari complementarity terdiri dari online completeness oftransactions, channels better than alternative ones, dan consistent image
[39] Price Pelanggan biasanya membandingkan harga obyektif (harga yang ditawarkan oleh vendor saat ini) dengan harga referensi (harga yang ditawarkan oleh vendor lain) dan kemudian membentuk persepsi harga terhadap produk tersebut.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 59~64 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Pemodelan faktor meneliti tentang faktor usabilitas ( usability ), harga ( price ), kemudahan penggunaan (ease  of  use ), complementarity dan  hiburan  ( entertainment )  terhadap  niat  pembelian  ( purchase  intention ). Tahap  keempat  adalah  pengujian  model  yang  dilakukan  dengan  data  awal  untuk  mengetahui  nilai  loading faktor masing-masing faktor dalam model. Adapun model penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Model Penelitian
Tahap kelima adalah pengujian hipotesis dilakukan dengan cara mengolah data yang sudah terkumpul dari tahap kedua (pengumpulan data) menggunakan PLS-SEM. Metode partial least square ( PLS ) merupakan metode alternatif estimasi model untuk mengelola structural equation modelling ( SEM ). Metode pengukuran hipotesis akan menggunakan uji-t dengan two-tails menggunakan aplikasi SmartPLS. Tahap keenam adalah implikasi  yang  dilakukan  dengan  menginterpretasi  hasil pengolahan data  dan  hipotesis  sebagai  usulan  atau saran kebijakan. Adapun tahapan penelitian secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Metode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  mengumpulkan  umpan  balik  dari  responden  melalui kuesioner. Pada tahap ini target responden berjumlah 1000 data. Demografi responden dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 Demografi Responden Kelompok Jumlah % Jenis Kelamin Laki-Laki 498 48.40% Perempuan 531 51.60% Umur < 21 497 48.30% 21 – 30 494 48.01% 31 - 40 23 2.24% 41 - 50 15 1.46% > 51 2 0.19% Pendidikan SMA 533 51.80% Diploma 97 9.43% S1 373 36.25% S2 26 2.53% Total 1,029 100%
Untuk menginterpretasikan data, penelitian ini menggunakan SmartPLS untuk mengolah data. Pertama, data divalidasi berdasarkan validitas konvergen dengan nilai loading faktor yang berada di bawah 0,7 poin. Analisis nilai loading factor dapat dilihat pada Tabel 3 .
Studi Literatur Pengumpulan Data Pemodelan Pengujian Model Pengujian Hipotesis Implikasi

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 59~64 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Tabel 3 Nilai Loading Factor
Factor Item Nilai Loading Factor Status Complementary CO1 0.758 Memenuhi CO2 0.782 Memenuhi CO3 0.779 Memenuhi CO4 0.744 Memenuhi CO5 0.771 Memenuhi Ease of Use EA1 0.810 Memenuhi EA2 0.820 Memenuhi EA3 0.809 Memenuhi EA4 0.816 Memenuhi EA5 0.830 Memenuhi Entertainment EN1 0.826 Memenuhi
Purchase Intention
EN2 0.849 Memenuhi EN3 0.802 Memenuhi EN4 0.815 Memenuhi EN5 0.809 Memenuhi PU1 0.866 Memenuhi PU2 0.868 Memenuhi PU3 0.794 Memenuhi PU4 0.855 Memenuhi Usability US1 0.775 Memenuhi US2 0.789 Memenuhi US3 0.743 Memenuhi US4 0.792 Memenuhi US5 0.680 Memenuhi US6 0.702 Memenuhi Price PR1 0.854 Memenuhi PR2 0.875 Memenuhi PR3 0.858 Memenuhi
Tahap  kedua,  model  diuji  menggunakan  pendekatan construct  reliability dan validity berdasarkan cronbach alpha (CA), composite reliability (CR), dan average variance extracted (AVE) dengan melihat nilai masing-masing yang tidak di bawah skor 0,7 poin [40]–[43]. Hasil analisis construct reliability dan validity seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4 .
Tabel 4 Analisis Hasil Construct Reliability dan Validity Faktor Cronbach's Alpha rho_A Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) Complementary 0.825 0.827 0.877 0.588 Ease of Use 0.875 0.876 0.909 0.667 Entertainment 0.879 0.883 0.911 0.673 Purchase Intention 0.868 0.874 0.910 0.717 Usability 0.842 0.847 0.884 0.559 Price 0.828 0.834 0.897 0.744
Tahap  selanjutnya,  model  diuji  menggunakan  skor  tingkat  signifikan two-tails sebesar  0,05  untuk pengujian  hipotesis.  Menurut  analisis  data,  faktor complementary memiliki  pengaruh  terbesar purchase intention dengan  nilai  uji-t  sebsar  6,771.  Selain  itu,  faktor entertainment memiliki  pengaruh  terbesar  kedua dengan t-nilai 5.334. Faktor usability memiliki pengaruh terhadap purchase intention terbesar ketiga nilai uji- t 4.620. Faktor ease of use memiliki pengaruh  terbesar keempat dengan nilai uji-t 3.641. Hasil lengkap dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5 . Tabel 5 Pengujian Hipotesis Faktor Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Complementary -> Purchase Intention 0.276 0.278 0.041 6.771 0.000 Ease of Use -> Purchase Intention 0.155 0.156 0.043 3.641 0.000 Entertainment -> Purchase Intention 0.221 0.219 0.041 5.334 0.000 Usability -> Purchase Intention 0.189 0.190 0.041 4.620 0.000 Price -> Purchase Intention -0.024 -0.023 0.032 0.749 0.454

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 59~64 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dari total 1267 kuesioner yang dikumpulkan hanya memperoleh 1029 kuesioner yang valid. Berdasarkan analisis data, complementary memiliki pengaruh terbesar terhadap purchase intention dengan t-value 6,771. Selain itu, entertainment memiliki pengaruh terhadap niat membeli dengan t-value 5,334. usability memiliki pengaruh terhadap purchase intention dengan t-value 4.620. Faktor usability penggunaan memiliki  pengaruh  terhadap  niat  membeli  dengan  t-nilai  3,641. Price tidak  memiliki  pengaruh purchase intention dengan  skor  0,749.  Pelanggan tidak memikirkan  harga karena tidak ada  perbedaan  yang  signifikan antara penyedia layanan untuk layanan transportasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Universitas Sjakhyakirti yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  A.  A.  Pratama,  D.  I.  Sensuse,  and  H.  Noprisson,  “A  systematic  literature  review  of  business  process improvement,”  in Information  Technology  Systems  and  Innovation  (ICITSI),  2017  International Conference on , 2017, pp. 26–31.
[2]  A. Edwita, D. I. Sensuse, and H. Noprisson, “Critical success factors of information system development projects,” vol. 2017, pp. 285–290, 2017.
[3]  H.  D.  Wijaya,  W.  Gunawan,  R.  Avrizal,  and  S.  M.  Arif,  “Designing  chatbot  for  college  information management,” IJISCS (International J. Inf. Syst. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 8–13, 2020.
[4]  M.  Purba,  E.  Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  H.  Noprisson,  and  A.  Ratnasari,  “A  Systematic Literature  Review  of  Knowledge  Sharing  Practices  in  Academic  Institutions,”  in 2021  International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 337–342.
[5]  M.  Purba  and  Y.  Yadi,  “Implementation  Opinion  Mining  for  Extraction  Of  Opinion  Learning  in University,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 694–699, 2023.
[6]  M. Purba et al. , “Effect of Random Splitting and Cross Validation for Indonesian Opinion Mining using Machine Learning Approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[7]  H. Noprisson and Budiyarti, “Aplikasi Manajemen Pemeliharan Produk Perangkat Lunak,” J. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 41–45, 2018.
[8]  H.  Noprisson  and  M.  Utami,  “Faktor  Pengaruh  Purchase  Intention  Berdasarkan  Perspektif  Konsumen pada Aplikasi Mobile Online Travel Booking,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 3, no. 1, pp. 53–56, 2020.
[9]  H.  Noprisson and  V.  Ayumi,  “Implementasi  Algoritma  Nazief-adriani  Pada  Fitur  Tebak  Kata  Di Web Edukasi Bahasa Indonesia,” J. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 18–23, 2018.
[10]  H. Noprisson, “Model Aktivitas Online Learning di Perguruan Tinggi pada Masa Pandemi COVID-19,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 4, no. 2, pp. 141–146, 2021.
[11]  U. Salamah, V. K. Aditya, Y. Jumaryadi, V. Ayumi, and H. Noprisson, “Sistem Penjadwalan Pelayanan Perbaikan Komputer Menggunakan Algoritma Round Robin,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 122–131, 2023.
[12]  B. Priambodo, N. Ani, and Y. Jumaryad, “Predict Next User Location to Improve Accuracy of Mobile Advertising,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, no. 1, 2019.
[13]  A.  Ratnasari,  Y.  Jumaryadi,  and  G.  Gata,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Ginekologi  Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[14]  H. D. Wijaya and W. Gunawan, “Implementation of Analytic Network Process Algorithm in E-Lowker System,” J. Syst. Eng. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 18–26, 2022.
[15]  M. Utami and D. Sunardi, “Pemodelan Arsitektur Mobile Commerce Usaha Mikro Menggunakan EAP Dan  Togaf  ADM  Framework,” INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. , vol.  3,  no. 2,  pp.  290–297, 2020.
[16]  I. Nurhaida et al. , “Implementation of Deep Learning Predictor (LSTM) Algorithm for Human Mobility Prediction,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 18, p. 132, Nov. 2020.
[17]  M. Utami and E. D. Putra, “Analisis dan Perancangan Aplikasi Pelacakan Alumni (Tracer Study) untuk Perguruan Tinggi Swasta di Indonesia,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 140– 147, 2022.
[18]  H. Noprisson and N. Ani, “Consumer Factors of Purchase Intention Based on Brand Image , Price , Trust and Value,” vol. 3, no. 7, pp. 185–191, 2018.
[19]  N.  Ani  and  H.  Noprisson,  “Consumer-level  Factors  of  Purchase  Intention  in  Online  Travel  Booking Application Based on Product Perspective,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 3, no.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 59~64 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
7, pp. 205–212, 2018.
[20]  N.  Ani,  H.  Noprisson,  and  N.  M.  Ali,  “Measuring  usability  and  purchase  intention  for  online  travel booking: A case study,” Int. Rev. Appl. Sci. Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 165–171, 2019.
[21]  N. Ani, “The Use of E-Payment During COVID-19 Outbreak,” Int. J. Sci. , vol. 6, no. 4, pp. 395–401, 2020.
[22]  H.  Noprisson et  al. ,  “Influencing  factors  of  knowledge  sharing  among  students  in  Indonesia  higher educational  institutions,”  in 2016  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI) , 2016, pp. 1–6.
[23]  V.  Ayumi,  H.  Noprisson,  and  N.  Ani,  “Forest  Fire  Detection  Using  Transfer  Learning  Model  with Contrast Enhancement and Data Augmentation,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. JANAPATI , vol. 13, no. 1, 2024.
[24]  H. Vijayakumar, “Revolutionizing Customer Experience with AI: A Path to Increase Revenue Growth Rate,”  in 2023  15th  International  Conference  on  Electronics,  Computers  and  Artificial  Intelligence (ECAI) , 2023, pp. 1–6.
[25]  F. Branda, F. Marozzo, and D. Talia, “Ticket sales prediction and dynamic pricing strategies in public transport,” Big data Cogn. Comput. , vol. 4, no. 4, p. 36, 2020.
[26]  A.  Erdmann,  J.  M.  Mas,  and  R.  Arilla,  “Value‐based  adoption  of  augmented  reality:  A  study  on  the influence on online purchase intention in retail,” J. Consum. Behav. , vol. 22, no. 4, pp. 912–932, 2023.
[27]  X.-J. Lim, J.-H. Cheah, A. M. Morrison, S. I. Ng, and S. Wang, “Travel app shopping on smartphones: understanding the success factors influencing in-app travel purchase intentions,” Tour. Rev. , vol. 77, no. 4, pp. 1166–1185, 2022.
[28]  D.  Pal,  C.  Arpnikanondt,  S.  Funilkul, and  M.  A.  Razzaque,  “Analyzing  the adoption and diffusion  of voice-enabled smart-home systems: empirical evidence from Thailand,” Univers. Access Inf. Soc. , vol. 20, pp. 797–815, 2021.
[29]  M.  Diana and W.  Silfianti,  “The analysis  of quality  and  services on  PT.  kereta  Api Indonesia  website concerning the users by means of web quality evaluation method (WEBQEM),” Int. J. Comput. Sci. Softw. Eng. , vol. 7, no. 10, pp. 249–254, 2018.
[30]  A.  Ahmad,  M.  Abuhashesh,  Z.  Obeidat,  and  M.  AlKhatib,  “E-WOM  and  airline  e-ticket  purchasing intention: Mediating effect of online passenger trust,” Manag. Sci. Lett. , vol. 10, no. 12, pp. 2729–2740, 2020.
[31]  N. B. Puspitasari, R. Purwaningsih, N. Fadlia, and Z. F. Rosyada, “Driving Factors of the Intention to Purchase Travel  Products Through  Online  Travel  Agent  (OTA),” in Proceedings  of  the  International Conference on Industrial Engineering and Operations Management , 2021, pp. 1729–1731.
[32]  L. Li, M. Peng, N. Jiang, and R. Law, “An empirical study on the influence of economy hotel website quality on online booking intentions,” Int. J. Hosp. Manag. , vol. 63, pp. 1–10, 2017.
[33]  A. K. Niazi, “Factors affecting airlines E-Ticket purchase intent in covid-19 pandemic,” Indian J. Econ. Bus. , vol. 20, no. 1, 2021.
[34]  J.  A.  Al-Gasawneh,  A.  S.  Alnaser,  N.  M.  Nusairat,  and  M.  M.  Anuar,  “Website  Usability,  Content Marketing and Reuse Intention of Airline E-Tickets Services,” 2020.
[35]  A. K. D. P. Putra, T. Hadisukarno, and M. Darmiati, “The Effect of Ease of Use of Citilink’s BetterFly Application on Passengers’ Decisions to Purchase Flight Tickets for PT. Citilink Indonesia in Denpasar,” J-TRUE J. Travel Leis. , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2022.
[36]  M. Song, L. Jing, and J. Moon, “Framing effect of optional pricing on ticket purchasing intention in low- cost carriers,” J. Hosp. Tour. Manag. , vol. 51, pp. 529–538, 2022.
[37]  D. Won and C. Lee, “What influences season ticket holders’ satisfaction and renewal intention? the role of season ticket service quality,” Manag. Sport Leis. , pp. 1–19, 2022.
[38]  C. Qin, X. Zeng, S. Liang, and K. Zhang, “Do live streaming and online consumer reviews jointly affect purchase intention?,” Sustainability , vol. 15, no. 8, p. 6992, 2023.
[39]  H. W.  Kim,  Y.  Xu, and  S.  Gupta, “Which  is more important  in  Internet  shopping,  perceived  price  or trust?,” Electron. Commer. Res. Appl. , vol. 11, no. 3, p. 241e252, 2012.
[40]  A.  A.  G.  A.  Yana,  H. .  Rusdhi,  and  M.  A.  Wibowo, “Analysis  of  factors affecting design  changes  in construction project with Partial Least Square (PLS),” Procedia Eng. , vol. 125, pp. 40 – 45, 2015.
[41]  J. Hair, W. Blake, B. Babin, and R. Tatham, Multivariate data analysis . New Jersey: Prentice Hall, 2006.
[42]  C.  Fornell  and  D.  Larcker,  “Evaluating  structural  equation  models  with  unobservable  variables  and measurement error,” J. Mark. Res. , vol. 18, no. 3, pp. 39–50, 1981.
[43]  A.  Izquierdo-Yusta,  C.  Olarte-Pascual,  and  E.  Reinares-Lara,  “Attitudes  toward  mobile  advertising among users versus non-users of the mobile Internet,” Telemat. Informatics , vol. 32, pp. 355–366, 2015.