Abstrak— Sejak pandemi Covid-19, banyak pemilik usaha yang beralih  dari  penjualan  offline  menjadi  penjualan  online, terutama untuk bisnis food and beverages (FnB). Platform yang sering  digunakan  untuk  para  online  food  shop  adalah Instagram.  Namun,  tidak  sedikit  pemilik  usaha  yang  tidak mengerti cara menghasilkan foto dengan memperhatikan visual complexity dan kini para fotografer mulai menawarkan bantuan mereka, terutama di bidang  food photography.  namun hingga saat  ini  belum  banyak  penelitian  yang  meneliti  tentang  visual complexity  dan  apakah  persepsi  pelanggan  berpengaruh terhadap  niat  pembelian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meneliti apakah persepsi pelanggan dan visual complexity pada online  food  shop  yang  menggunakan  jasa  food  photography berpengaruh terhadap niat pembelian pelanggan. Penelitian ini menggunakan  survey  online  yang  melibatkan  163  responden yang  tersebar  di  kota  Surabaya,  Jakarta,  Bandung  dan Yogyakarta.  Data  dari  penelitian  ini  diuji  menggunakan Analysis of Variance (ANOVA) dan menemukan bahwa persepsi terhadap  desain,  persepsi  terhadap  keandalan  dan  visual complexity  berpengaruh  positif  terhadap  pembelian.  Saran untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dapat  mengidentifikasi perilaku  konsumen  di  platform  media  sosial  lainnya  dan meneliti kota lainnya di Indonesia.
Kata  Kunci—ANOVA,  Food  Photography,  Niat  Pembelian, Persepsi Pelanggan, Visual Complexity.

## I. PENDAHULUAN
EDIA  sosial  mulai  berkembang  dengan  cepat  dan mulai memiliki peran besar di kehidupan masyarakat. Salah  satu  contoh  dari  media  sosial  yang  berperan  besar adalah Instagram. Berdasarkan survey yang telah dilakukan, Instagram  menduduki  nomor  4  untuk  aplikasi  yang  sering digunakan oleh masyarakat Indonesia [1]. Karena Instagram berperan besar di hidup masyarakat Indonesia, tidak sedikit orang  yang  memanfaatkan  platform  tersebut  untuk  merintis usahanya, terutama usaha yang bergerak di bidang food and beverages (FnB).  Salah satu cara yang dapat dilakukan saat menarik  pelanggan  saat  memasarkan  produk  di  Instagram adalah  membuat  katalog  produk,  karena  adanya  tren pemasaran dalam beberapa tahun terakhir yang mengutamakan  konten  visual  untuk  menceritakan  tentang brand perusahaan  [2].  Namun,  kebanyakan  dari  pemilik usaha  tidak  terlalu  berfokus  pada  katalog  produk.  Sejak pandemi Covid-19, banyak fotografer yang mulai beralih ke bidang food  photography untuk  membantu  para  pemilik usaha yang terdampak pandemi Covid-19 [3].
Ketika online  food  shop mulai  membuat  konten  yang menarik secara visual, hal ini akan menyebabkan timbulnya persepsi  saat  melihat online  food  shop tersebut.  Hal  ini berkaitan juga dengan konten yang dihasilkan dengan
memperhatikan visual complexity , karena adanya kemungkinan  timbul  persepsi  pelanggan  terhadap  produk pada  katalog  dan  produk  yang  nyata.  Pelanggan  juga memiliki  persepi  bahwa  membeli  barang  atau  produk makanan secara online adalah tindakan yang beresiko tinggi karena  kurangnya  komunikasi  secara  langsung  dengan penjual  [4].  Walaupun  persepsi  konsumen  terhadap pembelian online dirasa  beresiko  tinggi,  namun  pemilik usaha  atau online  food  shop yang  mementingkan  estetika konten  pada  katalog  secara  tidak  langsung  mempengaruhi niat pembelian pelanggan [5].
Niat pembelian juga akan tumbuh saat konsumen merasa nyaman  dengan  apa  yang  mereka  lihat  secara  visual  [6]. Situasi pandemi Covid-19 juga berperan terhadap pembelian secara online ,  dikarenakan  pelanggan  tidak  lagi  bebas melakukan  pembelian  secara  langsung.  Berdasarkan  survey yang  telah  dilakukan,  pembelian  makanan  secara offline menurun sebesar hamper 70% dan pembelian makanan secara online mulai meningkat semenjak pandemik [7].

## II. KAJIAN PUSTAKA

## A. Persepsi Pelanggan
Persepsi mengacu pada respons psikologis pelanggan yang bersifat  subjektif  terhadap  pengalaman  pelanggan  dalam menggunakan  suatu  produk  [8].  Terdapat  beberapa  elemen yang  terkandung  dalam  persepsi  pelanggan  yaitu  persepsi terhadap desain dan keandalan [4].

## B. Visual Complexity
Visual complexity mengacu pada elemen-elemen yang ada pada  suatu  objek  atau  gambar  dan  informasi  apa  saja  yang terkandung  dalam  objek  atau  gambar  tersebut  [9]. Visual complexity terbagi menjadi dua yaitu low complexity dan high complexity [6].
C. Food Photography
Photography atau  fotografi  adalah  sebuah  seni  yang menghasilkan  foto  atau  gambar  dari  serangkaian  kegiatan berupa styling dan editing [10] .  Food  photography adalah foto  atau  gambar  makanan  yang  dihasilkan  untuk  kegiatan komersial untuk memasarkan suatu produk makanan [11].

## D. Niat Pembelian
Niat  pembelian  adalah  kemungkinan  seseorang  membeli produk  berdasarkan  dari  kebutuhan,  perilaku  dan  persepsi terhadap suatu produk atau merek [12]. Niat pembelian juga akan  timbul  ketika  brand  yang  bersangkutan  memberikan visualisasi atau gambar saat memasarkan produknya [13].

## Pengaruh Persepsi Pelanggan dan
Visual Complexity Pada Food Photography Terhadap Niat Pembelian di Masa Pandemi COVID-19
Nadia Puspahati, Janti Gunawan dan Mushonnifun Faiz Sugihartanto Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : mushonnifun@its.ac.id
M

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Model dan Hipotesis Penelitian
Model  penelitian  untuk  penelitian  ini  seperti  yang tergambar  pada  Gambar  1.  Model  penelitian  ini  merupakan gabungan  dan  modifikasi  dari  jurnal  acuan  utama.  Model penelitian yang diadopsi adalah dari penelitian yang pertama yang  dilakukan  oleh  Kusumasondjaja  dan  Tjiptono  pada tahun 2019 dan penelitian yang kedua dilakukan oleh Dang dan Pham pada tahun 2018.
Hipotesis dari penelitian ini sebagai berikut: 1. 𝐻𝑜 1 : Persepsi  pelanggan  terhadap  desain  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap niat pembelian.
2. H1 : Persepsi  pelanggan  terhadap  desain  berpengaruh signifikan terhadap niat pembelian.
3. 𝐻𝑜 2 : Persepsi  pelanggan  terhadap  keandalan  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap niat pembelian.
4. H2: Persepsi pelanggan terhadap keandalan berpengaruh secara signifikan terhadap niat pembelian.
5. 𝐻𝑜 3 : Visual  complexity pada food  photography tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  niat  pembelian produk makanan.
6. H3  : Visual  complexity pada food  photography berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  niat  pembelian produk makanan.
B. Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian conclusive- descriptive-multiple  cross  sectional dan  menggunakan pendekatan kuantitatif untuk mengetahui persepsi pelanggan
dan visual  complexity seperti  apa  yang  diinginkan  oleh pelanggan online food shop.
C. Sampel dan Metode Pengumpulan Data
Teknik sampling yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  teknik non-probability  sampling. Target  sampel berjumlah  160  responden  yang  lolos  dari  tahap screening sehingga  kuesioner  yang  diisi  memiliki  data  yang  valid. Sampel pada penelitian ini adalah pelanggan online food shop yang  berada  di  kota  Surabaya,  Jakarta,  Bandung  dan Yogyakarta.  Kriteria  responden  penelitian  ini  adalah pelanggan  yang  telah  membeli  produk  makanan  dan berinteraksi  dengan  akun online  food  shop selama  6  bulan terakhir.

## D. Metode Analisis Data
Berikut  merupakan  metode  analisis  dan  pengolahan  data untuk penelitian ini :

## 1) Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan data yang didapatkan dari survey menjadi suatu pemahaman [14]. Analisis  deskriptif  meliputi  analisis  demografi,  usage  dan tabulasi silang. Tabulasi silang berfungsi untuk mengidentifikasi  hubungan  antara  santu  variabel  dengan variabel lainnya.

## 2) Uji Asumsi
Uji  asumsi  dilakukan  untuk  melihat  apakah  data  yang terkumpul  sesuai  untuk  digunakan  sebagai  bahan  analisis, karena  jika  ada  data  yang  tidak  sesuai  maka  akan mempengaruhi  tingkat  akurasi  penelitian  [15].  Uji  asumsi
Gambar 1. Model penelitian.
Tabel 1. Demografi Responden Demografi Responden Jumlah Persentase (%) Domisili Surabaya 54 44,6 Jakarta 27 22,3 Bandung 6 5,0 Yogyakarta 6 5,0 Kota lain di pulau Jawa 18 14,9 Kota lain di luar pulau Jawa 10 8,3 TOTAL 121 100 Usia 18-20 tahun 24 19,8 21-25 tahun 86 71,1 26-30 tahun 9 7,4 >30 tahun 2 1,7 TOTAL 121 100
meliputi  uji outliers, validitas  dan  reliabilitas,  normalitas, linearitas, homogenitas dan autokorelasi.

## 3) Uji Hipotesis
Pada penelitian ini, uji hipotesis dilakukan menggunakan one  way ANOVA.  Uji one  way ANOVA  dilakukan  untuk melihat perbedaan antara dua kelompok rata-rata atau lebih dimana hanya ada satu variabel bebas atau independent yang terbagi atas beberapa kelompok [16].

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI

## A. Analisis Demografi
Berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan,  responden penelitian ini didominasi oleh domisili Surabaya sebanyak 54 responden atau 44,6% dan diikuti domisili Jakarta sebanyak 27 responden atau 22,3%. Hal ini terjadi karena 2 dari 3 objek penelitian  berada  di  kota  Surabaya,  sehingga  penyebaran untuk kuesioner lebih banyak terjadi di Kota Surabaya.
Untuk  bagian  usia,  responden  diberikan  pilihan  untuk rentang  usia.  Rentang  usia  dibagi  menjadi  4  yaitu  18-20 tahun, 21-25 tahun, 26-30 tahun dan usia lebih dari 30 tahun. Dari  data  yang  dikumpulkan,  mayoritas  responden  berusia 21-25  tahun  yang  berjumlah  86  responden  atau  71,1%  dari total  responden.  Dominasi  usia  dapat  didasarkan  pada penelitian  terdahulu  yang  menyatakan  bahwa  kelompok responden  usia  21-25  tahun  lebih  banyak  melakukan pembelian  barang  secara online [4] . Demografi  Responden dapat dilihat pada Tabel 1.

## B. Analisis Usage
Dari  121  responden,  sebanyak  84  responden  atau  69,4% mengeluarkan  Rp  50.000  hingga  Rp  200.000  dalam  sekali transaksi.  Hasil  dari  rata-rata pengeluaran  berkaitan dengan usia  responden.  Mayoritas  responden  penelitian  ini  adalah kelompok usia 21-25 tahun, dimana kelompok usia 21 hingga 25  tahun  termasuk  golongan  usia  produktif.  Sehingga
mayoritas  dari  responden  secara  garis  besar  telah  memiliki pendapatan sendiri dan hal ini dapat mempengaruhi rata-rata pengaluaran dari setiap responden.
Untuk  frekuensi  pembelian  setiap  responden,  hasilnya bervariasi.  Namun,  ada  2  kelompok  yang  mendominasi karena memiliki nilai selisih yang kecil. Dari 121 responden, terdapat  38  responden  atau  31,4%  yang  melakukan pembelian 3 hingga 5 kali dalam satu bulan dan diikuti oleh 37 responden atau 30,6% yang melakukan pembelian sekali dalam  satu  bulan.  Dominasi  frekuensi  pembelian  dapat didasarkan atas penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa responden  memang  tertarik  untuk  lebih  sering  melakukan pembelian makanan atau barang lainnya secara online [4] . Untuk analisis usage yang terakhir yaitu keinginan dalam pembelian  makanan.  Dari  121  responden,  sebanyak  48 responden  atau  39,7%  memilih  mereka  lebih  tertarik  untuk membeli  maknaan  karena  melihat  iklan  makanan  di Instagram  dan  sebanyak  34  responden  atau  28,1%  memilih mereka  lebih  tertarik  membeli  makanan  ketika  melihat postingan online  food  shop di  Instagram.  Hal  ini menunjukkan bahwa responden akan lebih tertarik jika online food  shop menjangkau  pelanggan  dengan  cara  memberikan iklan  yang  menarik  serta  konsisten  dalam  mengunggah postingan di Instagram. Usage responden dapat dilihat pada Tabel 2.

## C. Hasil Tabulasi Silang
Berikut untuk analisis tabulasi silang penelitian ini.
1) Usia-Rata-Rata Pengeluaran dalam Satu Kali Transaksi-

## Frekuensi Pembelian
Analisis  tabulasi  silang  yang  pertama  dilakukan  dengan menganalisa  usia,  rata-rata  pengeluaran  dalam  satu  kali transaksi.  Hasil  tabulasi  silang  menunjukkan bahwa  hampir semua  kelompok  usia  mengeluarkan  Rp  50.000  hingga  Rp 200.000  dalam  sekali  transaksi  dengan  frekuensi  yang berbeda-beda.  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  kelompok  usia
Tabel 2.
Usage Responden Demografi Responden Jumlah Persentase (%) Rata-rata pengeluaran dalam satu kali transaksi < Rp 50.000 17 14 Rp 50.000 – Rp 200.000 84 69,4 Rp 200.000 – Rp 500.000 11 9,1 >Rp 500.000 1 0,8 Tidak mencatat rata-rata pengeluaran 8 6,6 TOTAL 121 100 Frekuensi pembelian makanan secara online 1 kali 37 30,6 3-5 kali 38 31,4 >5 kali 3 2,5 Tidak tentu 43 35,5 TOTAL 121 100 Tabel 3. Hasil Tabulasi Silang 1 Usia Rata-rata pengeluaran dalam satu kali transaksi Frekuensi Pembelian 18-20 tahun Rp 50.000 – Rp 200.000 1 kali 21-25 tahun Rp 50.000 – Rp 200.000 3-5 kali 26-30 tahun Rp 50.000 – Rp 500.000 Tidak tentu >30 tahun Rp 50.000 – Rp 200.000 3-5 kali
yang semakin tua akan lebih rela mengeluarkan uang untuk membeli makanan secara online dibandingkan kelompok usia yang lebih muda dan dengan frekuensi yang lebih sering juga.
2) Domisili-Rata-Rata  Pengeluaran  dalam  Satu  Kali Transaksi-Keinginan Pembelian Makanan Secara Online
Analisis  tabulasi  silang  yang  kedua  dilakukan  dengan menganalisis domisili, rata-rata pengeluaran dalam satu kali transaksi  dan  keinginan  pembelian  makanan  secara online. Untuk  domisili  Surabaya  dan  Jakarta  memiliki  hasil  yang sama  yaitu  mayoritas  responden  dari  kedua  kota  tersebut mengeluarkan  Rp  50.000  hingga  Rp  200.000  dalam  sekali transaksi  dengan  alasan  pembelian  karena  mayoritas responden  melihat  iklan  makanan  di  Instagram.  Untuk domisili Bandung dan Yogyakarta juga memiliki hasil yang hampir  sama  yaitu  mayoritas  responden  mengeluarkan  Rp 50.000 hingga Rp 200.000 dengan alasan pembelian karena mayoritas  responden  melihat  postingan online  food  shop di Instgram dan melihat review orang lain. Hasil tabulasi silang 2 dapat dilihat pada Tabel 4.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  mayoritas  responden memiliki kesamaan yaitu pada kriteria rata-rata pengeluaran untuk  satu  kali  transaksi  dengan  keinginan  pembelian  yaitu karena melihat iklan di Instagram.

## D. Hasil Uji Asumsi
Beberapa  uji  asumsi  telah  dilakukan.  Untuk  uji outliers adanya 3 data outliers dari 121 responden menggunakan uji boxplot. Uji  validitas  menunjukkan  nilai  r-data  lebih  kecil dibandingkan  r-tabel,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  seluruh indikator valid dan untuk uji reliabilitas, hasil menunjukkan bahwa  nilai cronbach’s  alpha lebih  dari  0,6,  maka  dapat dikatakan  bahwa  seluruh  variabel  dapat  dipercaya  sebagai alat  pengumpulan  data.  Uji  normalitas  digambarkan menggunakan grafik Q-Q plot yang berbentuk lurus dan nilai kolomgorov-smirnov memiliki nilai diatas 0,05, maka dapat disimpulkan  bahwa  data  penelitian  ini  ada  pada  distribusi normal.  Uji  linearitas  menunjukkan  bahwa  persebaran  titik scatter  plot untuk  data  penelitian  ini  mengarah  ke  kanan, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  bersifat  linear.  Uji
homogenitas menunjukkan bahwa seluruh variabel memiliki hasil lebih dari 0,05 yang menyatakan bahwa seluruh variabel penelitian  ini  homogen.  Untuk  uji  yang  terakhir  yaitu  uji autokorelasi, nilai menunjukkan  bahwa nilai durbin Watson lebih  besar  dari  nilai  bata  atas  (dU)  dan  lebih  kecil dibandingkan  4-dU  maka  dapat  dikatakan  bahwa  tidak  ada autokorelasi positif atau negative.

## E. Hasil Uji Hipotesis ANOVA
Uji ANOVA dilakukan pada H0 untuk penelitian ini. Hasil hipotesis  ANOVA  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Dari  uji ANOVA  yang  telah dilakukan,  dapat  dilihat bahwa  seluruh variabel  H0  memiliki  nilai p-value dibawah  0,05  yang menunjukkan bahwa seluruh vairabel H0 untuk penelitian ini ditolak  dan  variabel  H1,  H2  dan  H3  untuk  penelitian  ini diterima  yang  artinya  variabel  persepsi  pelanggan  terhadap desain,  persepsi  pelanggan  terhadap  keandalan  dan visual complexity terbutki  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap niat pembelian.

## F. Implikasi Manajerial
Berikut untuk implikasi manajerial penelitian ini:

## 1) Demografi
Berdasarkan analisis demografi, mayoritas dari responden adalah kelompok usia 21-25 tahun. Hal ini dapat membantu para  pemilik  usaha  dalam  memasarkan  produk  mereka dengan  membuat  desain  katalog  sesuai  dengan  minat kelompok usia 21-25 tahun. Hal yang dapat dilakukan adalah mengikuti  tren  pemaaran  seperti  menyesuaikan  desain dengan  palet  warna  sesuai  dengan  yang  diminati  oleh kelompok 21-25 tahun.
Berdasarkan domisili, sangat disarankan untuk online food shop membuat strategi pemasaran yang sesuai. Berdasarkan uji  tabulasi  silang,  menunjukkan  bahwa  responden  domisili Surabaya  dan  Jakarta  membeli  makanan  secara online melalui  Instagram  karena  melihat  iklan  yang  muncul  di Instagram.  Hal  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh online  food shop pada  domisili  tersebut  adalah  menggunakan  fitur Instagram ads dan mengatur jangkauan iklan sesuai dengan
Tabel 4. Hasil Tabulasi Silang 2 Domisili Rata-rata pengeluaran dalam satu kali transaksi Keinginan pembelian makanan secara online Surabaya Rp 50.000 – Rp 200.000 Ketika melihat iklan di Instagram Jakarta Rp 50.000 – Rp 200.000 Ketika melihat iklan di Instagram Bandung Rp 50.000 – Rp 200.000 Ketika melihat postingan online food shop Yogyakarta Rp 50.000 – Rp 200.000 Ketika melihat postingan online food shop dan ketika melihat review orang lain Kota lain di pulau Jawa Rp 50.000 – Rp 200.000 Ketika melihat iklan di Instagram Kota lain di luar pulau Jawa Rp 50.000 – Rp 200.000 Ketika melihat postingan online food shop Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis ANOVA Hipotesis Variabel Sig. Ket. 𝑯𝒐 𝟏 Persepsi Desain 0,000 Ditolak 𝑯𝒐 𝟐 Persepsi Keandalan 0,000 Ditolak 𝑯𝒐 𝟑 Visual Complexity 0,000 Ditolak
wilayah. Untuk domisili Bandung dan Yogyakarta, mayoritas responden  dari  kedua  domisili  tersebut  membeli  makanan melalui Instagram karena melihat postingan online food shop . Online  food  shop dapat  memanfaatkan  hal  ini  dengan memaksimalkan  unggahan  dan  mengunggah  foto  beberapa kali dalam satu minggu supaya pelanggan tetap ingat dengan online food shop dan melakukan pembelian.

## 2) Usage
Berdasarkan data yang telah dikumpulkan, mayoritas dari responden  membeli  makanan secara online sebanyak  1  kali dalam  sebulan  dengan  pengeluaran  Rp  50.000  hingga  Rp 200.000.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  mayorita  pelanggan konsisten dengan melakukan pembelian produk makanan dari online food shop yang telah mereka ikuti. Online food shop dapat memanfaatkan hal ini dengan cara membuat seasonal promotion dengan memberikan diskon atau membuat produk yang  hanya  dapat  dibeli  pada event tertentu  seperti  Tahun Baru.
Analisis usage juga menunjukkan bahwa alasan responden sering membeli makanan jika melihat review dari orang lain yang telah membeli produk makanan. Online food shop dapat memanfaatkan  hal  ini  dengan  menaruh  review  pada highlights Instgram  atau  menggunakan  jasa reviewer atau endorser.

## 3) Uji ANOVA
Berdasarkan uji ANOVA, hasil menunjukkan bahwa niat pembelian  terbukti  dipengaruhi  oleh  persepsi  terhadap desain, persepsi terhadap keandalan dan visual complexity . Jika  dilihat  dari  variabel  yang  pertama  yaitu  persepsi terhadap desain, hal ini menunjukkan bahwa desain katalog memang  salah  satu  hal  yang  krusial  dan online  food  shop harus  berfokus  pada  desain  katalog.  Desain  katalog seharusnya dibuat semenarik mungkin dan semua informasi produk seharusnya ada pada katalog produk [4]. Hal ini juga dapat  mempermudah  pelanggan  ketika  ingin  mengetahui lebih lanjut tentang produk yang dijual oleh online food shop.
Untuk  variabel  yang  kedua  yaitu  persepsi  terhadap keandalan, dapat dilihat bahwa seharusnya online food shop harus konsisten dan memenuhi kepuasan konsumen dengan memenuhi pelayanan yang terbaik. Salah satu hal yang dapat dilakukan  adalah  memberikan free  goodies jika  produk makanan  yang  diterima  pelanggan  tidak  sesuai  dengan pesanan.
Variabel  yang  terakhir  yaitu visual  complexity atau elemen-elemen  yang  ada  pada  foto  makanan. Visual complexity merupakan  hal  yang  krusial,  namun  terkadang belum terlalu diperhatikan oleh online food shop. Salah satu cara  yang  dapat  dilakukan online  food  shop adalah  dengan menggunakan jasa food photographer supaya foto makanan yang  ada  pada  katalog  produk  memperhatikan visual complexity. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan karena  berdasarkan  data  penelitian,  mayoritas  responden terutama  dari  domisili  Bandung  dan  Yogyakarta  tertarik membeli  produk  makanan  ketika  melihat  unggahan  dari online food shop.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengolahan  dan  analisis  data,  dapat  ditarik kesimpulan  berdasarkan  tujuan  penelitian  sebagai  berikut:
(1)Berdasarkan  uji  ANOVA  yang  telah  dilakukan,  hasil menunjukkan bahwa persepsi pelanggan terhadap desain dan keandalan berpengaruh terhadap niat pembelian. Hal ini juga didukung oleh penelitian terdahulu yang mengatakan bahwa desain  katalog  sangat  penting  karena  mempengaruhi bagaimana  pelanggan  melihat  suatu brand dan online  food shop harus memberikan layanan yang terbaik bagi pelanggan untuk  meningkatkan  tingkat  kepuasan  pelanggan;(2)Pada variabel visual complexity , hasil dari uji yang telah dilakukan menunjukkan bahwa visual complexity berpengaruh terhadap niat pembelian dan sesuai dengan hasil penelitian terdahulu. Maka dari tiu, terbukti bahwa foto-foto yang dihasilkan dari kegiatan food  photography yang  memperhatikan visual complexity lebih  berpengaruh  terhadap  niat  pembelian; (3)Berdasarkan penelitian dan uji yang telah dilakukan, hasil menunjukkan  bahwa  tidak  adanya  perbedaan  pengaruh persepsi  pelanggan  dan visual  complexity berdasarkan wilayah/kota.  Namun,  penelitian  ini  menemukan  bahwa adanya  perbedaan  keinginan  pembelian  makanan  secara online berdasarkan wilayah/kota. Selanjutnya akan dijelaskan keterbatasan  penelitian  dan  juga  saran.  Penelitian  ini memiliki  beberapa  keterbatasan.  Objek  penelitian  yang  ada pada  penelitian  ini  lebih  condong  pada  kota  Surabaya  dan Jakarta,  dimana  seharusnya  objek  penelitian  berasal  dari  4 kota  (Surabaya,  Jakarta,  Bandung  dan  Yogyakarta).  Hal  ini disebabkan  karena  kebanyakan  dari online  food  shop yang berada  di  kota  Bandung  dan  Yogyakarta  menolak  untuk menjadi objek penelitian. Selain itu, kebanyakan dari online food  shop yang  berada  di  kota  Bandung  dan  Yogyakarta belum  menggunakan  jasa food  photography untuk  foto katalog mereka. Selain itu, penelitian ini hanya mendapatkan data  yang  valid  sebesar  117  responden  dikarenakan kurangnya  jangkauan  untuk  penyebaran  kuesioner  secara online. Saran  yang  dapat  diberikanu  untuk  penelitian selanjutnya adalah penelitian selanjutnya dapat mengidentifikasi  perilaku  pelanggan online  food  shop pada platform  lain  seperti  Facebook  atau online  marketplace. Selain itu, penelitian selanjutnya dapat mengidentifikai kota lain  yang  ada  di  Indonesia.  Kedua  hal  tersebut  dapat dipertimbangkan  sehingga  dapat  memberikan  gambaran bagaimana  perbedaan  persepsi  dan  karakteristik  konsumen, terutama pada pembelian makanan melalui online food shop.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  We  Are  Social  &  Hootsuite,  “Indonesia  Digital  Report  2020,”.  New York: We Are Social & Hootsuite , 2020.
[2]  R.  Huang  and  S.  Ha,  “The  role  of  need  for  cognition  in  consumers’ mental  imagery:  a  study  of  retail  brand’s  instagram,” Int.  J.  Retail Distrib.  Manag. ,  vol.  49,  no.  2,  pp.  242–262,  Nov.  2020,  doi: 10.1108/IJRDM-04-2020-0146.
[3]  K.  Jeshi,  “Food  Photography  Emerges  as  a  Popular  COVID-19 Lockdown Activity,”. Kolkata: The Hindu , 2020.
[4]  V. T. Dang and T. L. Pham, “An empirical investigation of consumer perceptions  of  online  shopping  in  an  emerging  economy:  adoption theory perspective,” Asia Pacific J. Mark. Logist. , vol. 30, no. 4, 2018, doi: 10.1108/APJML-01-2018-0038.
[5]  C. Valentini, S. Romenti, G. Murtarelli, and M. Pizzetti, “Digital visual engagement:  influencing  purchase  intentions  on  instagram,” J. Commun. Manag. , vol. 22, no. 4, 2018, doi: 10.1108/JCOM-01-2018- 0005.
[6]  S.  Kusumasondjaja  and  F.  Tjiptono,  “Endorsement  and  visual complexity in food advertising on instagram,” Internet  Res. ,  vol.  29, no. 4, pp. 659–687, 2019, doi: 10.1108/IntR-11-2017-0459.
[7]  A.  Dahiya,  Kapil  &  Potia,  “Generous :  COVID-19’s  Impact  on Indonesian Consumer Sentiment,”. Jakarta: McKinsey Co. ,  no.  April,
2020.
[8]  H. J. Long, L. Y. Wang, J. Shen, M. X. Wu, and Z. B. Jiang, “Product service  system  configuration  based  on  support  vector  machine considering customer perception,” Int.  J.  Prod. Res. , vol. 51,  no. 18, pp. 5450–5468, 2013, doi: 10.1080/00207543.2013.778432.
[9]  L.  Deng  and  M.  S.  Poole,  “Affect  in  web  interfaces:  a  study  of  the impacts of web page visual complexity and order,” MIS Q. Manag. Inf. Syst. , vol. 34, no. 4, pp. 711–730, 2010, doi: 10.2307/25750702.
[10]  J. He, X. Huang, and G. Xi, “Urban amenities for creativity: an analysis of location drivers for photography studios in nanjing, china,” Cities , vol. 74, pp. 310–319, 2018, doi: 10.1016/j.cities.2017.12.020.
[11]  M. Lovell, “Food photography, anxiety, and desire,” panor. J. Assoc.
Hist. Am. Art 3, no. 2 , 2017, doi:
https://doi.org/10.24926/24716839.1609. .
[12]  J.  Beneke,  S. de  Sousa, M.  Mbuyu, and B. Wickham,  “The effect of negative  online  customer  reviews  on  brand  equity  and  purchase
intention  of  consumer  electronics  in  south  africa,” Int.  Rev.  Retail. Distrib.  Consum.  Res. ,  vol.  26,  no.  2,  pp.  171–201,  2016,  doi: 10.1080/09593969.2015.1068828.
[13]  M. S. Rahman, B. Hussain, M. Hussain, and H. Hassan, “Consumers’ online restaurant food purchase intention: mixed-methods analysis of multiple  mediators  role,” J.  Int.  Food Agribus. Mark. , vol. 33,  no. 2, pp. 217–242, 2020, doi: 10.1080/08974438.2020.1772165.
[14]  Sugiyono, Model Penelitian Kuantitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2009.
[15]  J. F. Hair, G. T.M. Hult, C. M. Ringle, and M. Sarstedt, A Primer On Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) , 2nd ed. Los Angeles: SAGE Publishing, 2013.
[16]  A.  Widiyanto, Statistika  Terapan :  Konsep  dan  Aplikasi  dalam Penelitian  Bidang  Pendidikan,  Psikologi  dan  Ilmu  Sosial  Lainnya . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2013.