## ANALISIS PERILAKU BERBELANJA ONLINE KONSUMEN MUSLIM DALAM PERSPEKTIF GENDER DI PROVINSI RIAU
(Ditinjau dari Perceived Risk, Service Infrastructure, dan

## Acquisition Utility )

## Fakhrurrozi dan Alchudri
Fakultas Ekonomi UIN Suska Riau Email: ozi_hsb@yahoo.com
Abstract: This  study  aims  to  determine  the  effect  of  perceived  risk,  service  infrastructure,  acquisition  utility  to  the online  shopping  behavior  of  students  in  the  province  of  Riau  and  to  determine  differences  in  perceived  risk,  service infrastructure, acquisition utility and online shopping behavior between male students and female in Riau Province. The total sample is 250 respondents. Independent variable is perceived risk (X 1 ), service infrastruktur (X 2 ), acquistion utility  (X 3 )  and  dependen  variavle  is  online  shopping  behavior  (Y).  Data  analysis  using  multiple  linear  regression analysis  and  one  way  ANOVA.  The  results  showed  perceived  risk  influence  on  online  shopping  behaviour,  service infrastructure  influence  on  online  shopping  behaviour,  acquisition  utility  influence  on  online  shopping  behaviour, results of hypothesis testing using ANOVA showed that there are differences in perceived risk, service infrastructure, acquisition utility and online shopping behavior between male students and female students.
Keywords : Online purchase, perceived risk, service infrastructure, acquisition utility .

## PENDAHULUAN
Dewasa ini trend belanja online terus meningkat,  namun  di  sisi  lain  peluang munculnya  kejahatan  di  dunia  maya  sangat merugikan  konsumen  maupun  pihak  toko online  yang  akan  menjual  produknya. Potensi  kejahatan  tersebut  berupa  penipuan, pembajakan  kartu  kredit  maupun  transfer dana  illegal.  Selain  berbagai  manfaat  dalam berbelanja  online  (misalnya  hemat  tenaga, mengurangi kerepotan, mudah membandingkan  harga  dan  hemat  waktu), disisi lain, terdapat pula berbagai risiko yang melekat  dari  berbelanja  online.  Berbagai resiko yang terjadi dalam pembelian produk secara online dapat dikategorikan dalam dua kemungkinan yaitu resiko produk dan resiko transaksi.  Resiko  produk  mengacu  pada ketidakpastian  pembelian  akan  memenuhi tujuan dari pembelian. Hal ini terjadi karena
dalam  pembelian  secara  online,  pelanggan tidak  bisa  meraba,  mencium,  mencoba  dan merasakan  produk  yang  akan  dibeli.  Resiko transaksi  mengacu  kepada  ketidakpastian atas  segala  sesuatu  yang  tidak  terduga  dan kurang  baik  sepanjang  proses  transaksi.  Hal ini  terjadi  karena  mekanisme  pembayaran dalam  transaksi  online  mengharuskan pelanggan mentransfer uang terlebih dahulu sebelum  produk  diterima.  Selain  faktor resiko,  faktor  kepercayaan  terhadap  situs belanja  yang  bersangkutan  harus  dipenuhi ketika seorang konsumen hendak memutuskan  untuk  berbelanja  online. Kepercayaan  merupakan  salah  satu  faktor penentu yang penting bagi keberhasilan situs web untuk dapat bersaing di pasar online.
Dari  sisi  gender,  beberapa  penelitian menemukan  bahwa  terdapat  perbedaan
sikap  antara  pria  dan  perempuan  dalam pengambilan  keputusan  berbelanja  online. Menurut  Bae  dan  Lee,  sejak  kehadiran internet, gender gap telah muncul khususnya dalam  berbelanja  online.  Perempuan  pada umumnya  mempersepsikan  risiko  dalam berbelanja  online  yang  lebih  tinggi  daripada laki-laki.  Temuan  ini  mengkonfirmasi temuan  sebelumnya  yang  telah  dilakukan pada  tahun  2004  oleh    Garbarino  dan Strahilevitz.  Selain  dari  kedua  penelitian tersebut,  penelitian  dari  Jen-Hung  dan  Yi- Chun  lebih  jauh  mengeksplorasi  bahwa perbedaan  antara  perempuan  dan  laki-laki dalam  berbelanja  online  adalah  dari  sisi motivasinya  dimana  perempuan  lebih menekankan pada motivasi hedonis (petualangan,  sosialita,  fashion,  dan  nilai) dibandingkan motivasi
utilitarian (kenyamanan,  kurangnya  sosialita,  dan hemat biaya). Secara  empirik  terdapat  beberapa faktor  yang  mempengaruhi  keputusan berbelanja online. Sinha dan Kim
menyatakan  bahwa  perilaku  berbelanja online  dipengaruhi  oleh  sikap  yang dipengaruhi  pula  oleh  perceived  risk  dan service  infrastructure,  sementara  itu,  Campo dan  Bruegelmans  menyatakan acquisition utility dapat  mempengaruhi  keputusan pembelian  baik  pada  toko  offline  maupun online.  Mengingat  penggunaan  internet  dan e-commerce merupakan  sesuatu  yang  sangat berkembang  pesat  dan  menjadi  suatu
keniscayaan dimasa mendatang, maka dirasa penting  untuk  meneliti  perilaku  konsumen dalam menggunakan internet untuk berbelanja online. Sebagaimana telah dipaparkan  sebelumnya,  berbelanja  online akan  sangat  terkait  dengan  adanya  berbagai risiko  yang  melekat  dari  transaksi  online tersebut sehingga dirasa perlu mendapatkan perhatian khusus. Penelitian ini menggabungkan variabel dari kedua penelitian  sebelumnya  dan  menambahkan pula pengujian dari perspektif gender untuk mendapatkan  hasil  penelitian  yang  lebih komprehensif.
Dalam penelitian ini, penulis mengkaji  tentang  perilaku  berbelanja  online konsumen  muslim  dalam  perspektif  gender di  Provinsi  Riau  (ditinjau  dari perceived  risk, service  infrastructure,  acquisition  utility ).
Permasalahan  yang  menjadi  fokus  kajian adalah  apakah perceived  risk,  service infrastructure,  acquisition  utility berpengaruh
terhadap perilaku berbelanja online mahasiswa di Provinsi Riau? dan apakah ada perbedaan perceived risk, service infrastructure, acquisition  utility dan  perilaku  berbelanja online  antara  mahasiswa  laki-laki  dan perempuan di Provinsi Riau?

## E-Commerce
Definisi e-commerce bisa ditinjau dari 5 perspektif  yaitu 1 online  purchasing yaitu system  yang  memungkinkan  pembelian  dan penjualan  produk  dan  informasi  melalui
internet  dan  jasa  online  lainnya ,  digital
communication yaitu system yang memungkinkan pengiriman informasi digital, produk, jasa dan pembayaran online , service perspective yaitusystem yang memungkinkan  upaya  menekankan  kualitas produk dan informasi terkini , business process yaitu system yang memungkinkan otomisasi transaksi  dan  aliran  kerja ,  market-of-one perspective yaitu system yang memungkinkan proses  “customization”  produk  dan  jasa untuk  diadaptasikan  pada  kebutuhan  dan keinginan setiap pelanggan secara efisien.
Jenis-jenis E-commerce yaitu 2 collaborative commerce ( C-commerce ) yaitu  kerjasama  secara  elektronik  antara rekan  bisnis.  Kerja  sama  ini  biasanya  terjadi antara  rekan  bisnis  yang  berada  pada  pada jalur  penyediaan  barang  ( supplay  chain ),
Business-to-Consumers (B2C)  yaitu  penjual adalah  suatu  organisasi  dan  pembeli  adalah individu, Consumer-to-Business (C2B)  dimana konsumen  memberitahukan  barang  atau layanan  yang  dibutuhkannya,  selanjutnya organisasi-organisasi bersaing untuk menyediakan  barang  atau  layanan  tersebut kepada  konsumen, Consumer-to-Consumer yaitu  penjualan  barang  atau  layanan  antara individu, intrabusiness ( intraorganizational ) commerce dimana organisasi menggunakan e- commerce untuk  meningkatkan  kegiatan operasi  organisasinya, Government-to-Citizens
(G2C) and  to  Others yaitu  pemerintah menyediakan  layanan  kepada  masyarakat
melalui teknologi e-commerce , Mobile Commerce (M-commerce) yaitu e-
commerce yang dilaksanakan pada lingkungan tanpa  kabel  ( wireless  environment ),  seperti menggunakan  telepon  seluler  untuk  akses internet.
Pengertian  dari  e-commerce  menurut Kalakota  dan  Whinston  (Suyanto,  2003) dapat  ditinjau  dalam  4  perspektif  berikut yaitu 3 : (1) dari perspektif komunikasi adalah pengiriman  barang,  layanan,  informasi  atau pembayaran melalui jaringan komputer atau melalui peralatan elektronik lainnya, (2) dari perspektif  proses  bisnis  adalah  aplikasi  dari teknologi  yang  menuju  otomatisasi  dari transaksi  bisnis  dan  aliran  kerja,  (3)  dari perspektif  layanan  merupakan  suatu  alat yang  memenuhi  keinginan  perusahaan, konsumen dan manajemen untuk memangkas biaya layanan ( service cost ) ketika meningkatkan kualitas barang dan meningkatkan kecepatan layanan
pengiriman,  (4)  dari  perspektif  online,  e- commerce  menyediakan  kemampuan  untuk membeli  dan  menjual  barang  ataupun informasi  melalui internet dan  sarana online berikutnya.

## Perceived Risk
Perceived  risk berarti  kenyakinan subyektif individu tentang potensi konsekuensi  negatif  dari  keputusan  yang diambil konsumen 4 . Persepsi risiko dibentuk oleh  privasi,  keamanan,  dan  kepercayaan 5 . Persepsi risiko dipandang sebagai
ketidakpastian  dihubungkan  dengan  hasil dari  suatu  keputusan 6 .  Dalam  literature e- commerce , ada dua kategori risiko yaitu: risiko transaksi dan risiko produk 7 .
Risiko transaksi adalah
ketidakpastian sesuatu yang tak terduga dan kurang  baik  sepanjang  proses  transaksi. Risiko  transaksi  termasuk  pembuktian, privasi, keamanan. Risiko transaksi mengacu pada  ketidak  pastian  identitas  pembuktian penjual  tidak  diungkapkan.  Risiko  privasi mengacu  pada  kemungkinan  pencurian informasi  pribadi 8 .  Orang  dapat  dipercaya setia berhubungan dengan keselamatan data yang dipancarkan internet.
Dimensi  perceived  risk  dalam  online shopping  adalah  sebagai  berikut 9 :  (1) fraud risk yang mengacu pada perhatian konsumen mengenai  kepercayaan  terhadap  penjual pada  online  shopping,  (2) delivery  risk yang mengacu pada perhatian konsumen
mengenai  proses  pengiriman  barang,  (3) financial  risk yang  mengacu  pada  perhatian konsumen
mengenai kemungkinan
kehilangan  uang  ketika  berbelanja  melalui internet,  (4) process dan time  risk yang mengacu  pada  pandangan  terhadap  waktu, kemudahan  dan  kenyamanan  konsumen mengenai  berbelanja  melalui  internet,  (5) product  risk yang  mengacu  pada  kualitas produk,  kinerjanya,  kepalsuan  produk  dan masalah  lain  dan  berhubungan  dengan produk  tersebut,  (6) privacy  risk yang
mengacu pada perhatian konsumen
mengenai  keamanan  dari  informasi  pribadi ketika  berbelanja  secara  secara  online,  (7) information risk yang mengacu pada perhatian konsumen terhadap ketidakpuasan informasi mengenai penjual ataupun produk.

## Service Infrastructure
Tantangan  terhadap  berkembangnya e-commerce  di  negara-negara  berkembang adalah kurangnya infrastruktur telekomunikasi  di  negara  tersebut  misalnya penggunaan  komputer  yang  masih  rendah dengan  kurangnya  sumber  daya  manusia yang berkualitas untuk mengembangkan dan mendukung  e-commerce.  Hal-hal  yang terkait  dengan  pelayanan  infrastruktur  ini berhubungan  dengan  pengiriman  produk yang  dipesan,  seperti  pengiriman  biaya, pengiriman  tertunda  atau  tidak  menerima produk  dipesan.  Sehingga  pembeli  online terpaksa  memilih  jasa  pengiriman  yang mahal agar proses pengiriman lebih aman.
Dalam  hal  pelayanan  belanja  online, faktor  kemudahan  pengembalian  barang sering  menjadi  perhatian  oleh  para  pembeli. Pelayanan  pengembalian  barang  dilihat  dari cara  pertukaran  produk,  lamanya  waktu diperbolehkan  untuk  kembali  produk,  dan biaya  yang  terkait  dengan  pengiriman barang kembali ke toko online.
Service  and  infrastructure terdiri  dari pengiriman dan kebijakan pengembalian 10 .

## Acquisition Utility
Acquisition  utility adalah  manfaat yang  diterima  konsumen  dalam  berbelanja
online  misalnya,  kualitas  produk,  promosi, biaya  (harga)  yang  dibutuhkan  ketika memperoleh produk. Kajian tentang perilaku berbelanja  telah  ditunjukkan  dalam  teori bauran  pemasaran seperti  faktor  harga  yang merupakan faktor penting yang menentukan keputusan memilih sebuah toko. Seperti telah diketahui  bahwa  meskipun  toko  online maupun  toko  konvensional  memiliki  rantai yang  sama  dalam  hal  harga  /  kualitas, instrumen  bauran  pemasaran  masih  dapat berbeda untuk beberapa alasan.
Aspek-aspek acquisition utility terdiri dari 11 : (1) perbedaan aneka jenis barang.Banyaknya aneka pilihan jenis barang online  dan  offline  dapat  berbeda  karena beberapa  alasan.  Di  satu  sisi,  toko  online memberikan  kesempatan  untuk  membawa berbagai besar barang karena rak yang tidak terbatas di toko online. Di sisi lain, biaya dan kendala  permintaan,  waktu  pengiriman dijadikan  alasan  untuk  membatasi  aneka jenis  barang  online  untuk  beberapa  kategori (seperti  bahan  makanan),  (2)  perbedaan harga.Penjual  online  dapat  menentukan harga  yang  berbeda  di  toko  online  mereka berdasarkan  biaya  dan  permintaan.  Toko online memerlukan tambahan biaya operasional,  seperti  untuk  kemasan  atau biaya  pengepakan  dan  biaya  pengiriman. Namun  selain  itu  toko  online  dapat melakukan  penghematan  biaya  dalam  hal biaya  tata  letak  toko,  display  dan  biaya pembuatan  rak  yang  lebih  rendah,  (3)
perbedaan promosi.Intensitas kegiatan promosi  berbeda  antara  toko  online  dengan toko  konvensional  dari  penjual  yang  sama dalam  rangka  untuk  memperhitungkan perbedaan  dalam  sensitivitas  harga  / promosi,  atau  karena  alasan  yang  lebih pragmatis  seperti  manajer  akun  yang berbeda  yang  bertanggung  jawab  atas perencanaan  promosi  di  setiap  toko. Konsumen dapat bersikap dengan menentukan  ketertarikan  mereka  pada kegiatan  promosi  yang lebih  menarik  antara toko  online  atau  toko  konvensional,  (4) stimuli toko.Di dalam stimuli toko atau iklan di  toko  dapat  memicu  kebutuhan  untuk membeli  suatu  barang.  Dibandingkan dengan  toko  konvensional,  pembeli  online cenderung kurang sensitif terhadap rangsangan  atau  stimuli  dalam  toko  untuk beberapa  alasan,  seperti  mereka  dapat  lebih mudah  mengontrol  mengklik  atau  memilih halaman  kategori  yang  diinginkan,  mereka tidak perlu antri di counter.

## Perilaku Konsumen
Studi  perilaku  konsumen  merupakan proses  ketika  individu  atau  kelompok menyeleksi,  membeli,  menggunakan  atau membuang  produk,  pelayanan,  ide  dan pengalaman untuk memuaskan kebutuhannya 12 .
Perilaku konsumen mencerminkan totalitas keputusan konsumen sehubungan  dengan  akuisisi,  konsumsi,  dan disposisi barang, jasa, kegiatan, pengalaman, orang,  dan  ide-ide  oleh  manusia  dalam
pengambilan  keputusan  dari  waktu  ke waktu.
Elemen  utama  dalam  kerangka  kerja konseptual  perilaku  konsumen  ada  empat, yaitu  :  efeksi  ( affect )  dan  kognisi  (cognition), perilaku  ( behavior ),  lingkungan,  strategi pemasaran ( marketing strategy ).
Tingkatan  unit  analisis  perilaku konsumen  terdiri  atas  5  tipe  yaitu  :  (1) konsumen  di  pasar,  (2)  konsumen  sebagai individu  yang  terdiri  dari  persepsi, pembelajaran, nilai dan motivasi,
kepribadian  dan  gaya  hidup,  sikap, perubahan  sikap  dan  komunikasi  interaktif, (3)  konsumen  sebagai  pengambil  keputusan terdiri  dari  pengambil  keputusan  individu, (4)  konsumen  dan  budaya  yang  terdiri  dari pendapatan  dan  kelas  sosial,  etnik,  rasial, kebudayaan  dan  agama,  (5)  konsumen  dan budaya.

## Keputusan Pembelian
Pengambilan  keputusan  konsumen adalah pengintegrasian yang mengkombinasikan pengetahuan untuk mengevaluasi  dua  atau  lebih  perilaku alternatif dan memilih salah satu diantaranya.  Hasil  dari  pengintegrasian  ini adalah  suatu  pilihan  yang  disajikan  secara kognitif sebagai keinginan berperilaku.
Keputusan membeli adalah pemilihan dari  dua  atau  lebih  alternatif  pilihan  yang ada,  artinya  bahwa  syarat  seseorang  dapat
membuat  keputusan  haruslah  tersedia beberapa alternatif pilihan 13 .
Keputusan  pembelian  konsumen adalah  membeli  merek  yang  paling  disukai dari  berbagai  alternatif  yang  ada,  tetapi  dua faktor bisa berada antara niat pembelian dan keputusan pembelian. Faktor pertama adalah sikap  orang  lain  dan  faktor  yang  kedua adalah  faktor  situasional.  Oleh  karena  itu, preferensi  dan  niat  pembelian  tidak  selalu menghasilkan pembelian yang aktual 14 .

## Perilaku Belanja Online
Belanja  melalui  media  internet sebagai  pertukaran  atau  aktivitas  komputer yang  dilakukan  seorang  konsumen  melalui alat penghubung komputer sebagai dasarnya,  dimana  komputer  konsumen terhubung  dengan  internet  dan  bisa beinteraksi  dengan  retailer  atau  toko  maya yang  menjual  produk  atau  jasa  melalui jaringan 15 .  Online  shopping  atau  biasa  juga disebut internet shopping merupakan proses dari  pembelian  produk  atau  jasa  melalui internet 16 .
Dalam  model  perilaku  konsumen online  menerangkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi keputusan pembelian konsumen  dan  prosesnya  sebagai  berikut 17 :
(1)  keputusan  membeli  konsumen  secara online sebagai variabel tergantung dipengaruhi  oleh  dua  variabel  yang  tidak dapat  dikendalikan  sebagai  variable  bebas, yaitu variabel pertama meliputi: karakteristik
konsumen,  lingkungan  serta  penjual  dan perantara.
Variabel kedua meliputi
karakteristik  produk  atau  jasa  dan  sistem dalam  e-commerce.  Kedua  variabel  bebas yang tidak dapat dikendalikan itu mempengaruhi keputusan
membeli konsumen  online.  (2)  keputusan  membeli konsumen meliputi: maksud, pembelian dan pembelian ulang. (3) karakteristik konsumen meliputi:  umur,  gender,  etnik,  pendidikan, masalah  psikologi,  pengetahuan,  nilai-nilai yang  dianutnya,  kepuasan,  pengalaman sebelumnya, preferensi, kebiasaan, kepercayaan, sikap, inovasi dan kepribadian.
(4) karakteristik lingkungan meliputi:
budaya,  pengaruh  sosial  yang  bersifat normatif,  pengaruh  sosial  yang  bersifat informasional, hukum, institusional, pemerintah,  regulasi  dan  politik.  (5) karakteristik  penjual  dan  perantara:  reputasi merek, kepercayaan, kebijakan dan prosedur, kompensasi  dan  apologi.  (6)  karakteristik produk  atau  jasa  meliputi:  pengetahuan mengenai produk atau jasa, tipe produk atau jasa,  ketersediaan  produk  atau  jasa, penyesuaian  produk  atau  jasa,  kualitas produk  atau  jasa,  variasi  produk  atau  jasa, diferensiasi  produk  atau  jasa,  frekuensi pembelian, tangibilitas, harga dan merek.

## METODE
Penelitian ini dilaksanakan di seluruh Universitas di Provinsi Riau yaitu
Universitas  Riau,  Universitas  Islam  Negeri
Sultan  Syarif  Kasim  Riau,  Universitas  Islam
Riau, Universitas Lancang Kuning, Universitas Abdurrab, Universitas
Muhammadiyah  Riau,  Universitas  Islam Indragiri,  Universitas  Pasir  Pangaraian  dan Universitas  Islam  Kuantan  Singingi  dengan menggunakan  metode  analisis  analisis regresi  linier  berganda  dan  One  Way
ANOVA.
Populasi adalah seluruh mahasiswa  universitas  di  Provinsi  Riau  dan jumlah  sampel  sebanyak  250  responden ( purposive sampling ).
Teknik  pengambilan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah kuesioner.  Kuesioner  sebagai  instrumen pengumpulan data, disusun dengan menggunakan skala Likert. Setiap
pertanyaan  mempunyai  lima  alternatif jawaban.  Maka  untuk  itu  ditetapkan  bobot bagi  alternatif  jawaban  yang  dipilih. Alternatif jawaban pertama (a) diberi skor 5, alternatif  jawaban  kedua  (b)  diberi  skor  4, alternatif  jawaban  ketiga  (c)  diberi  skor  3, alternatif jawaban keempat (d) diberi skor  2, alternatif jawaban kelima (e) diberi skor 1.
Sebelum penelitian dilakukan, dilakukan  pengujian  terhadap  validitas  dan reliabilitas  terhadap  daftar  pertanyaan  yang digunakan.
Variabel  penelitian  terdiri  dari variabel bebas yaitu perceived risk (X 1 ), service infrastruktur (X 2 ), acquistion  utility (X 3 )  dan variable  terikat  yaitu  perilaku  berbelanja online (Y).
Teknik  analisis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi linier  berganda  dan  One  Way  ANOVA. Regresi  linier  berganda  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  maupun  pengaruh dari  beberapa  variabel  dan  One  Way ANOVA untuk uji beda.

## HASIL PENELITIAN
Gambaran mengenai variable-
variabel penelitian yaitu perceived risk, service
infrastructure,  acquisition  utility sebagai variabel independen dan perilaku berbelanja online sebagai  variabel  dependen  yang disajikan  dalam  table descriptive  statistics . Tabel descriptive statistics menunjukkan angka minimum,  maksimum,  mean  dan  standar deviasi  dari  penyebaran  data  hasil  rekap kuesioner  yang  dapat  dilihat  pada  table berikut ini :

## Tabel 1. Statistik Deskriptif

## Descriptive Statistics
N Minimum Maximum  Mean Std. Deviation Perceived Risk 250 26.00 52.00  42.3400 7.11639 Service Infrastructure 250 32.00 60.00  50.4560 7.96932 Acquisition Utility 250 20.00 65.00  52.3080 9.02680 Perilaku Berbelanja 250 8.00 29.00  22.6760 3.57634 Valid N (listwise) 250 Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan pengujian statistik
diketahui  bahwa  nilai  minimum  variabel perceived  risk sebesar  26,  nilai  maksimum  52 dan  nilai  rata-rata  ( mean )  sebesar  42,3400 dengan  standar  deviasi  sebesar  7,12.  Nilai rata-rata  dan  nilai  standar  deviasi perceived risk ini  menunjukkan  bahwa  terdapat penyebaran data yang baik karena nilai rata- ratanya  lebih  besar  dari  pada  nilai  standar deviasinya.
Kemudian
variabel
service infrastructure memperoleh  nilai  minimum sebesar 32, nilai maksimum 60 dan nilai rata-
rata  ( mean )  sebesar  50,4560  dengan  standar deviasi sebesar 7,97. Nilai  rata-rata dan nilai standar  deviasi service  infrastructure ini menunjukkan  bahwa  terdapat  penyebaran data yang baik karena nilai rata-ratanya lebih besar dari pada nilai standar deviasinya.
Variabel acquisition utility
memperoleh nilai minimum sebesar 20, nilai maksimum  65  dan  nilai  rata-rata  ( mean ) sebesar  52,3080  dengan  standar  deviasi sebesar 9,03. Nilai rata-rata dan nilai standar deviasi acquisition  utility ini  menunjukkan bahwa  terdapat  penyebaran  data  yang  baik
karena  nilai  rata-ratanya  lebih  besar  dari pada nilai standar deviasinya.
Variabel  perilaku  berbelanja online memperoleh  nilai  minimum  sebesar  8,  nilai maksimum  29  dan  nilai  rata-rata  ( mean ) sebesar  22,6760  dengan  standar  deviasi sebesar 3,58. Nilai rata-rata dan nilai standar deviasi  perilaku  berbelanja online ini menunjukkan bahwa terdapat penyebaran data yang baik karena nilai rata-ratanya lebih besar dari pada nilai standar deviasinya.
Dari statistik deskrptif tersebut, dapat disimpulkan bahwa secara keseluruhan nilai rata-rata  variabel perceived  risk,  service infrastructure,  acquisition  utility dan  perilaku berbelanja online lebih  besar  dari  besar  dari pada standar deviasinya.

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  distribusi  sebuah  data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Data yang baik adalah yang mempunyai pola seperti distribusi normal (tidak melenceng ke kiri  dan  ke  kanan).  Dari  hasil  pengolahan
data dengan metode SPSS dapat dikemukakan  bahwa  nilai-nilai  sebaran  data terletak  di  sekitar  garis  lurus,  sehingga persyaratan  normalitas  dapat  dipenuhi seperti terlihat pada lampiran.

## Uji Validitas
Uji  validitas  daftar  pertanyaan dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui kehandalan  angket.  Kehandalan  angket
mempunyai  arti  bahwa  angket  mampu mengukur apa yang seharusnya diukur. Dari hasil  pengolahan  data  mengenai  indikator- indikator yang diteliti, diperoleh hasil bahwa semua  butir  pertanyaan  adalah  valid  karena lebih besar dari r tabel.

## Uji Reliabilitas
Setelah  dilakukan  uji  validitasnya kemudian perlu diketahui  uji  reliabilitas. Uji reliabilitas  ini  ditunjukkan  dari  hasil koefisien  Alpha  Cronmbach  dengan  hasil. Nilai  Alpha  ini  >0,6  yang  dapat  dikatakan bahwa  dari  seluruh  indikator  memiliki reliabilitas yang tinggi.

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  bertujuan  untuk menguji  apakah  dalam  suatu  model  regresi ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel bebas  penelitian.Model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  diantara variabel  bebas.Ada  tidaknya  korelasi  antar variabel  tersebut  dapat  dideteksi  dengan melihat nilai variance Inflation Factor (VIF).
VIF  merupakan  kebalikan  dari tolerance jika nilai tolerance yangrendah sama dengan  nilai  VIF  tinggi  (karena  VIF  = tolerance ).  Cara  umum  yang  dipakai  untuk menunjukkan  multikolinearitas  adalah  jika nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan VIF > 10,00  maka  terjadi  multikolinearitas  dalam penelitian  ini.  Hasil  uji  multikolinearitas dapat dilihat tabelberikut :

## Tabel 2. Hasil Uji Multikolinearitas
Model Colinearity Statistics Keterangan Tolerance VIF Perceived risk 0,974 1,027 Bebas multikolinearitas Service infrastructure 0,959 1,043 Bebas multikolinearitas Acquisition utility 0,954 1,048 Bebas multikolinearitas Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan  hasil  pada  tabel  di  atas dapat diketahui bahwa hasil uji multikolinearitas  seluruh  variabel  memiliki nilai tolerance berada  di atas  atau  >  0,10  dan nilai  VIF  di  bawah  atau  <  10,00.  Jadi disimpulkan bahwa model regresi bebas dari pengaruh multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi  adalah  hubungan  atau korelasi  antara  data  yang  satu  dengan  data
yang lainnya dalam satu
variabel.Autokorelasi  ini  dapat  terjadi  pada
variabel dependen atau variabel independen (karena  terdapat  dalam  satu  lajur).Teknik pengujian autokorelasi adalah Durbin-Watson Test .
Uji  autokorelasi  bertujuan  menguji apakah  model  regresi  linier  ada  korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya (t – 1).Jika terjadi korelasi, maka dalam hal ini terdapat problem autokorelasi.
Hasil  pengujian  autokorelasi  dari penelitian ini dapat dilihat dari tabel berikut :

## Tabel 3.
Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson n Keterangan 2,109 250 Tidak terdapat autokorelasi Sumber : Output SPSS (data diolah) Dari  hasil  perhitungan  dengan  SPSS, diperoleh nilai d hitung sebesar 2,109.Dengan menggunakan
persamaan du<d<4-dl, dumana  jika  angka  d-hitung  berada  di  atas batas  (du)  dengan  kurang  dari  4-dl,  maka tidak  terdapat  autokorelasi  positif  atau negatif.
Untuk melihat tabel, maka digunakan k = 3, α = 5% dan n = 250, maka du = 1,808, dl
(batas bawah) = 1,776, nilai DW sebesar 2,109 lebih  besar  dari  batas  atas  (du)  1,808 dankurang  dari  4-1,776  (4-dl),  maka  dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi.

## Uji Heterokedastisitas
Pengujian  adanya  heterokedastisitas dilakukan  dengan  menggunakan scatterplot yang  diperoleh  dengan  bantuan software SPSS.Heterokedastisitas adalah
ketidaksamaan  varian  residual  dari  suatu model regresi. Uji heterokedastisitas menguji apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan  varian  residual  dari  satu observasi dengan yang lain.
Analisis Regresi Linier Berganda
Model  regresi  berganda  bertujuan untuk memprediksi besar variabel dependen dengan menggunakan data variabel independen  yang  sudah  diketahui  besarnya. Adapun  hasil  analisis  regresi  berganda sebagai berikut :

## Tabel 4
Koefisien Regresi Tentang Pengaruh Perceived Risk, Service Infrastructure, Acquisition Utility Terhadap Perilaku Berbelanja Online Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1  (Constant) .452 .219 2.064 .040 x1 .099 .037 .114 2.675 .008 .974 1.027 x2 .645 .040 .694  16.116 .000 .959 1.043 x3 .100 .035 .122 2.829 .005 .954 1.048 a. Dependent Variable: y Sumber : Data Primer
Berdasarkan  kepada  tabel  diatas maka  diperoleh  model  persamaan  regresi linier  berganda  sebagai  berikut  :Y  =  0,452  + 0,099X 1 + 0,645X 2 + 0,100X 3 .
Persamaan  di  atas  menunjukkan bahwa  koefisien  regresi  variabel perceived risk (X 1 )  =  0,099ini  menunjukkan  besarnya pengaruh variabel tersebut terhadap perilaku berbelanja online . Tanda positif menunjukkan koefisien  arah  hubungan  yang  positif. Dengan arti  setiap ada kenaikan satu satuan variabel perceived  risk maka  perilaku berbelanja online akan naik sebesar 0,099 kali dengan  anggapan  faktor  yang  lain  konstan (ceteris paribus).
Koefisen  regresi  variabel service infrastucture (X 2 )  =  0,645.  ini  menunjukkan besarnya pengaruh variabel tersebut terhadap  perilaku  berbelanja online .  Tanda
positif menunjukkan koefisien arah hubungan  yang  positif.  Dengan  arti  setiap ada  kenaikan  satu  satuan  variabel service infrastucture , maka perilaku berbelanja online akan  naik  sebesar  0,645  kali  dengan anggapan  faktor  yang  lain  konstan  (ceteris paribus).
Koefisen  regresi  variabel acquisition utility (X 3 ) = 0,100. ini menunjukkan besarnya pengaruh variabel tersebut terhadap perilaku berbelanja online . Tanda positif menunjukkan
koefisien  arah  hubungan  yang  positif.
Dengan arti  setiap ada kenaikan satu satuan variabel acquisition  utility ,  maka  perilaku berbelanja online akan naik sebesar 0,148 kali dengan  anggapan  faktor  yang  lain  konstan (ceteris paribus).

## Pembuktian Hipotesis
Pembuktian  hipotesis  digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap  variabel  terikatnya  dalam  hal  ini
adalah perilaku berbelanja online .
Berdasarkan  hasil  perhitungan  melalui komputer  dengan  menggunakan  program SPSS, maka diperoleh data-data perhitungan sebagai berikut :

## Perceived  Risk  Berpengaruh  Terhadap  Perilaku Berbelanja Online
Untuk melihat pengaruh perceived risk
terhadap perilaku berbelanja online digunakan  uji  statistik  t.  Uji  statistik  t bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  secara parsial  antar  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  yang  membandingkan  t hitung  dengan  t  tabel  serta  melihat  nilai signifikansinya.
Nilai t hitung > t tabel dan sig. t < α = 0,05,  maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Dan sebaliknya jika nilai t hitung < t tabel dan sig. t > α = 0,05, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak. Hasil  pengujian  hipotesis  pertama pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  tabel berikut : Tabel 5. Pembuktian Hipotesis Pertama Variabel Independen Beta t hitung t tabel Sig. Keterangan Perceived Risk (X 1 ) 0,114 2,675 1,969 0,008 Berpengaruh Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan uji regresi, menghasilkan
nilai  t  hitung  variabel perceived  risk sebesar 2,675 dengan nilai siginifikansi sebesar 0,008. Dengan  demikian,  t  hitung  2,675  >  t  tabel 1,969  dengan  signifikansi  0,008  <  0,05.  Jadi dapat  dikatakan  H0 1 ditolak  dan  Ha 1 diterima.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa perceived  risk berpengaruh  positif  terhadap perilaku berbelanja online .
Service  Infrastructure  Berpengaruh  Terhadap Perilaku Berbelanja Online
Untuk  melihat  pengaruh service infrastructure terhadap  perilaku  berbelanja online digunakan  uji  statistik  t.  Uji  statistik  t bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  secara parsial  antar  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  yang  membandingkan  t hitung  dengan  t  tabel  serta  melihat  nilai signifikansinya.
Nilai t hitung > t tabel dan sig. t < α = 0,05,  maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Dan
sebaliknya jika nilai t hitung < t tabel dan sig. t > α = 0,05, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak.
Hasil pengujian hipotesis kedua pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  4.12 berikut : Tabel 6.

## Pembuktian Hipotesis Kedua
Variabel Independen Beta   t hitung  t tabel Sig. Keterangan Service Infrastructure (X 2 ) 0,694 16,116 1,969 0,000 Berpengaruh Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan uji regresi, menghasilkan nilai  t  hitung  variabel service  infrastructure sebesar  16,116  dengan  nilai  siginifikansi sebesar  0,000.  Dengan  demikian,  t  hitung 16,116  >  t  tabel  1,969  dengan  signifikansi 0,000 < 0,05. Jadi dapat dikatakan H0 1 ditolak dan  Ha 1 diterima.Hal  ini  menunjukkan bahwa Service  infrastructure berpengaruh positif terhadap perilaku berbelanja online .
Service
infrastructure
meliputi
pengiriman  dan  kebijakan  pengembalian ( Sinha,  2012).  Menurut  responden  biaya pengirian  terjangkau,  adanya  keterangan tambahan  didalam  iklan berupa  Contact Person  atau  hotline  center,  Tampilan  Web menarik , adanya informasi tentang carapertukaran  produk,  lamanya  waktu diperbolehkan  untukkembali  produk,  dan informasi  tentang  biaya  yang  terkait denganpengiriman  barang  kembali  ke  toko online.
Hal  ini  sesuai  dengan  pendapat  Teo (2002)  yang  menyatakan  d alam  hal pelayanan  belanja online ,  faktor  kemudahan pengembalian barang sering menjadi
perhatian  oleh  para  pembeli.Pelayanan pengembalian barang dilihat dari carapertukaran  produk,  lamanya  waktu diperbolehkan  untukkembali  produk,  dan biaya yang terkait denganpengiriman barang kembali  ke  toko online (Shim,  Shin,  Yong  & Nottingham, 2002).
Acquisition  Utility  Berpengaruh  Terhadap Perilaku Berbelanja Online
Untuk  melihat  pengaruh Acquisition utility terhadap  perilaku  berbelanja online digunakan  uji  statistik  t.  Uji  statistik  t bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  secara parsial  antar  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  yang  membandingkan  t hitung  dengan  t  tabel  serta  melihat  nilai signifikansinya.
Nilai t hitung > t tabel dan sig. t < α = 0,05,  maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Dan sebaliknya jika nilai t hitung < t tabel dan sig. t > α = 0,05, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak. Hasil pengujian hipotesis ketiga pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  4.13 berikut :

## Tabel 7. Pembuktian Hipotesis Ketiga
Variabel Independen Beta   t hitung  t tabel Sig. Keterangan Acquisition Utility (X 1 ) 0,122 2,829 1,969 0,005 Berpengaruh Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan uji regresi, menghasilkan nilai t hitung variabel acquisition
utility sebesar  2,675  dengan  nilai  siginifikansi sebesar  0,008.  Dengan  demikian,  t  hitung 2,675 > t tabel 1,969 dengan signifikansi 0,000 < 0,05. Jadi dapat dikatakan H0 1 ditolak dan Ha 1 diterima.Hal  ini  menunjukkan  bahwa
acquisition utility berpengaruh positif terhadap perilaku berbelanja online .

## Hasil Uji One Way ANOVA
Berikut  ini  adalah  hasil  statistik deskriptif ANOVA :

## Tabel 8. Hasil Deskriptif ANOVA
Descriptives N Mean Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Minimum  Maximum Lower Bound Upper Bound x1 Laki-laki 125 43.3280 6.42924 .57505  42.1898  44.4662 27.00 51.00 Perempuan 125 41.3520 7.64142 .68347  39.9992  42.7048 26.00 52.00 Total 250 42.3400 7.11639 .45008  41.4536  43.2264 26.00 52.00 x2 Laki-laki 125 49.3280 7.41595 .66330  48.0151  50.6409 32.00 60.00 Perempuan 125 51.5840 8.36485 .74817  50.1032  53.0648 32.00 60.00 Total 250 50.4560 7.96932 .50402  49.4633  51.4487 32.00 60.00 x3 Laki-laki 125 54.0800 8.27608 .74024  52.6149  55.5451 33.00 64.00 Perempuan 125 50.5360 9.42333 .84285  48.8678  52.2042 20.00 65.00 Total 250 52.3080 9.02680 .57090  51.1836  53.4324 20.00 65.00 y Laki-laki 125 21.9120 3.82061 .34173  21.2356  22.5884 8.00 29.00 Perempuan 125 23.4400 3.14796 .28156  22.8827  23.9973 14.00 29.00 Total 250 22.6760 3.57634 .22619  22.2305  23.1215 8.00 29.00 Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan  hasil  statistik  deskriptif
ANOVA  di  atas  terlihat  bahwa perceived  risk mahasiswa laki-laki lebih besar dari perceived risk mahasiswa perempuan, dilihat dari nilai
mean  mahasiswa  laki-laki  43,3280  >  41,3520 nilai mean mahasiswa perempuan.
Kemudian service  infrastructure mahasiswa perempuan lebih besar dari service
infrastructure mahasiswa laki-laki, dilihat dari nilai  mean  mahasiswa  perempuan  51,5840> 49,3280  nilai  mean  mahasiswa  laki- laki.Selanjutnya acquisition  utility mahasiswa laki-laki  lebih  besar  dari  acquisition  utility mahasiswa  perempuan,  dilihat  dari  nilai mean  mahasiswa  laki-laki  54,0800>  50,5360 nilai mean mahasiswa perempuan.Kemudian perilaku  berbelanja  online  mahasiswa
perempuan  lebih  besar  dari  perilaku berbelanja online mahasiswa laki-laki, dilihat dari  nilai  mean  mahasiswa  perempuan 23,4400 > 21,9120 nilai mean mahasiswa laki- laki.
Kemudian  untuk  melihat  perbedaan perilaku  berbelanja online ditinjau  dari perceived  risk mahasiswa  laki-laki  dengan perempuan,  terlihat  dari  hasil  uji  ANOVA berikut ini :
Tabel 9. Hasil Uji ANOVA Variabel Perceived Risk Variabel Sig. Keterangan Perceived Risk 0,028 Terdapat Perbedaan Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan  uji One  Way ANOVA pada  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  untuk variabel perceived  risk nilai  signifikansinya sebesar  0,028  <  0,05  sehingga  H 1 diterima atau  dengan  kata  lain  terdapat  perbedaan perceived  risk antara  mahasiswa  laki-laki  dan mahasiswa perempuan.
Untuk  melihat  perbedaan  perilaku berbelanja online ditinjau  dari service infrastructure mahasiswa  laki-laki  dengan perempuan,  terlihat  dari  hasil  uji  ANOVA berikut ini :
Tabel 10.
Hasil Uji ANOVA Variabel Service Infrastructure Variabel Sig. Keterangan Service Infrastructure 0,025 Terdapat Perbedaan Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan  uji One  Way ANOVA
pada  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  untuk variabel service infrastructure
nilai signifikansinya sebesar 0,025 < 0,05 sehingga H 1 diterima  atau  dengan  kata  lain  terdapat perbedaan service  infrastructure antara
mahasiswa laki-laki dan mahasiswa perempuan. Kemudian melihat perbedaan
perilaku  berbelanja online ditinjau  dari acquisition utility mahasiswa laki-laki dengan
perempuan,  terlihat  dari  hasil  uji  ANOVA
berikut ini :
Tabel 11. Hasil Uji ANOVA Variabel Acquisition Utility Variabel Sig. Keterangan Acquisition Utility 0,002 Terdapat Perbedaan Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan  uji One  Way ANOVA
pada  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  untuk variabel
acquisition utility
nilai signifikansinya sebesar 0,002 < 0,05 sehingga H 1 diterima  atau  dengan  kata  lain  terdapat perbedaan
acquisition utility antara mahasiswa laki-laki dan mahasiswa perempuan. Kemudian melihat perbedaan perilaku  berbelanja online mahasiswa  laki- laki dengan perempuan, terlihat dari hasil uji ANOVA berikut ini :
Tabel 12.
Hasil Uji ANOVA Variabel Perilaku Berbelanja Online Variabel Sig. Keterangan Perilaku Berbelanja Online 0,001 Terdapat Perbedaan Sumber : Output SPSS (data diolah) Berdasarkan  uji One  Way ANOVA pada  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  untuk variabel  perilaku  berbelanja online nilai signifikansinya sebesar 0,001 < 0,05 sehingga H 1 diterima  atau  dengan  kata  lain  terdapat perbedaan  perilaku  berbelanja online antara
mahasiswa laki-laki dan mahasiswa perempuan.

## PEMBAHASAN
Sebelumnya telah
dilakukan pembuktian  terhadap  hipotesis  dengan menghimpun  data  yang  diperoleh  dari  para responden  dan  diolah  dengan  bantuan komputer  yaitu  program  SPSS  sehingga
dapat  dijelaskan  pengaruh  perceived  risk, service  infrastructure,  acquisition  utility dan perilaku  berbelanja online mahasiswa  serta perbedaannya  antara  laki-laki  dengan perempuan,  berikut  ini  dilanjutkan  dengan pembahasan hasil analisis.
Perceived  risk berarti  kenyakinan subyektif individu tentang potensi
konsekuensi  negatif  dari  keputusan  yang diambil  konsumen  (Samadi  &  Ali,  2009). Perceived  risk berarti  keyakinan  subyektif individu tentang potensi konsekuensi negatif dari  keputusan  yang  diambil  konsumen. Resiko  yang  dirasakan  adalah  konsep fundamental  dan  perilaku  konsumen  yang
menyiratkan  pengalaman  konsumen  pra- pembelian  dalam  ketidakpastian  mengenai jenis dan tingkat kerugian yang diperkirakan akibat  dari  pembelian  dan  penggunaan produk.  Dimensi  dari  resiko  ketika  seorang konsumen  melakukan  pembelian  online meliputi  resiko  produk,  resiko  financial  dan resiko kenyamanan.
Hal  ini  juga  konsisten  dengan pendapat  Ye  Naiyi  (2004)  yang  menyatakan bahwa  dimensi perceived  risk dalam online shopping adalah fraud  risk,  delivery  risk, financial risk, process dan time risk, product risk, privacy risk, information risk .
Perceived  risk adalah  penyebab  utama mengapa  orang  enggan  berbelanja  online. Karena  sifatnya  yang  tidak  bertemu  secara langsung  antara  pembeli  dan  penjual, e- commerce memunculkan persepsi  risiko yang berbeda-beda.  Ada  yang  menghawatirkan kehilangan uang, ada yang menghawatirkan faktor  waktu  pengiriman,  ada  juga  yang mempertimbangkan  faktor security dan privacy .
Service
infrastructure meliputi pengiriman  dan  kebijakan  pengembalian (Sinha,  2012).  Menurut  responden  biaya pengirian  terjangkau,  adanya  keterangan tambahan  didalam  iklan  berupa  Contact Person  atau  hotline  center,  Tampilan  Web menarik,  adanya  informasi  tentang  cara pertukaran produk, lamanya waktu diperbolehkan  untuk  kembali  produk,  dan
informasi  tentang  biaya yang  terkait  dengan pengiriman barang kembali ke toko online.
Hal  ini  sesuai  dengan  pendapat  Teo (2002)  yang  menyatakan  dalam  hal pelayanan  belanja  online,  faktor  kemudahan pengembalian barang sering menjadi perhatian  oleh  para  pembeli.  Pelayanan pengembalian  barang  dilihat  dari  cara pertukaran produk, lamanya waktu diperbolehkan  untuk  kembali  produk,  dan biaya  yang  terkait  dengan  pengiriman barang  kembali  ke  toko  online  (Shim,  Shin, Yong & Nottingham, 2002).
Acquisition  utility adalah  manfaat yang  diterima  konsumen  dalam  berbelanja online  misalnya,  kualitas  produk,  promosi, biaya  (harga)  yang  dibutuhkan  ketika memperoleh produk. Kajian tentang perilaku berbelanja  telah  ditunjukkan  dalam  teori bauran  pemasaran seperti  faktor  harga  yang merupakan faktor penting yang menentukan keputusan  memilih  sebuah  toko  (Gijsbrechts et al 2008; Vroegrijk et al 2013). Seperti telah diketahui  bahwa  meskipun  toko  online maupun  toko  konvensional  memiliki  rantai yang  sama  dalam  hal  harga  /  kualitas, instrumen  bauran  pemasaran  masih  dapat berbeda  untuk  beberapa  alasan  (Neslin  et  al 2006;. Wolk dan Ebling 2010).
Acquisition  utility meliputi  adanya perbedaan produk, perbedaan harga, perbedaan promosi dan adanya stimuli toko. Menurut responden berbelanja di toko online tersedia pilihan merek untuk produk sejenis,
transaksi  online  meningkatkan  efisiensi biaya,  promosi  di  toko  online  menarik perhatian  konsumen,  gambar  yang  ada  di iklan  toko  online  sangat  menarik  sehingga tertarik  untuk  membeli.  Hal  ini  sesuai dengan  hasil  penelitian  Dedy  Syahputra Lambe (2014) yang menyatakan bahwa salah satu  faktor  yang  mempengaruhi  perilaku keputusan  pembelian  melalui  e-commerce adalah variabel keuntungan berbelanja online yang  meliputi  pilihan  produk  yang  lebih banyak,  penghematan  waktu,  keuntungan lebih,  toko  online  lebih  baik  dibandingkan toko fisik, harga yang kompetitif.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan sebelumnya, berikut ini
dikemukakan  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut: (1) hasil pengujian hipotesis pertama menunjukkan bahwa perceived risk berpengaruh  positif  terhadap  perilaku berbelanja  online  artinya  hipotesis  pertama diterima, (2) hasil pengujian hipotesis kedua menunjukkan  bahwa service  infrastructure berpengaruh  positif  terhadap  perilaku berbelanja  online  artinya  hipotesis  kedua diterima, (3)  hasil  pengujian  hipotesis  ketiga menunjukkan  bahwa acquisition  utility berpengaruh  positif  terhadap  perilaku berbelanja  online  artinya  hipotesis  ketiga diterima,  (4)  hasil  pengujian  hipotesis keempat
menggunakan
ANOVA
menunjukkan  terdapat  perbedaan perceived
risk,  service  infrastructure,  acquisition  utility dan  perilaku  berbelanja online antara mahasiswa laki-laki dan mahasiswa perempuan.  Artinya  hipotesis  keempat diterima.

## Endnotes:
1 Tjiptono, fandy dan Chandra Gregorius, 2011. Service,  Quality  and  Satisfaction .  Edisi  3. Penerbit Andi. Yogyakarta.
2 Sutarman. 2009. Pengantar Teknologi Informasi. Yogyakarta: Bumi Aksara.
3 Suyanto,  M.  2003.  Strategi Periklanan  Pada  E- Commerce Perusahaan Top Dunia. Yogyakarta : Andi Offset.
4 Samadi,  Mansour  dan  Ali  Yaghoob-Nejadi, 2009. A Survey of the Effect of Consumer Perceived Risk  on  Purchase  Intention  in  E-Shopping. Business Inteligence. Journal. 261-275.
5 Nugroho,  Mahendra  Adhi.  2009.  Model Penerimaan E-Commerce .  Jurnal  Pendidikan Akuntansi, Vol. VII No. 2.
6 Sitkin,  S.  B.,  and  Pablo,  A.  L.  1992. Reconceptualizing  the  Determinants  of  Risk Behavior. Academy of Management Review, 17(1), 9-38.
7 Chang,  M.  K.,  Cheung,  W.,  and  Lai,  V.  S. (2005).  “ Literature  Derived  Reference  Models  for The Adoption of Online Shopping”. Information & Management, 42(4), 543-559.
8 Pavlou, P. A. Consumer Acceptance of Electronic Commerce:  Integrating  Trust  and  Risk  with  The Technology  Acceptance  Model.  International Journal  of  Electronic  Commerce,  7(3),.  Spring 2003, pp. 101-134. Romney, Marshall B. and Paul John Steinbart. 2011
9 Naiyi,  Y.E,  2004. Dimmensios  of  Consumer’s Perceived  Risk  in  Online  Shopping.  Journal  of Electronic  Scince  and  Tecnology  of  China.  Vol.2 No 3.
10 Sinha,  Jayendra,  &  Kim,  Jiyeon.  2012, Factors affecting  Indian  consumers’  online  buying behavior, Innovative Marketing, Volume 8, Issue 2.
11 Campo,  K  &  Breugelmans,  E.    2015, Buying Groceries  in  Brick  and  Click  Stores:  Category Allocation Decisions and The Moderating Effect of Online Buying Experience, Forthcoming in Journal of Interactive Marketing.
12 Solomon,  M.  R.  2006. Consumer  Behaviour  :  A European  Perspective.3th  ed.  Pearson  Prantice Hall. New Jersey.
13 Schiffman  dan  kanuk,  2008.  Perilaku Konsumen. Prentice Hall, Inc. Edisi Ketujuh.
14 Kotler,  Philip,  2009.  Manajemen  Pemasaran, PT. Prenhallindo, Jakarta.
15 Suhir,  Moch  dan  Imam  Suyadi.  2014.
“Pengaruh  Persepsi  Risiko,  Kemudahan  dan Manfaat  terhadap  Keputusan  Pembelian secara Online”. Jurnal Administrasi Bisnis Vol 8  No.  1.  Malang:  Fakultas  Ilmu  Administrasi Universitas Brawijaya.
16 Prabowo  dan  Suwarsi.  2009.  Pengaruh Shopping  Orientations dan  Gender  Differences pada Online  Information  Search dan  Online Purchase, Jurnal Fokus Manajerial,Vol 7 No. 2. 17 Turban,  Effraim,  Lee,  King,  dan  Chung,  2000. Electronic  Commerce  :  A  Managerial  Perspective. Person  Education  Inc.,  Upper  Saddle  River  New Jersey.

## DAFTAR PUSTAKA
Arikunto, Suharsimi, 2005. Prosedur
Penelitian, Jakarta : Rineka Cipta.
Assael,  Henry.  1998. Consumer  Behavior  and Marketing  Action .  4th  ed.  Kent Publishing. Boston.
Ajzen, I, 2002. Perceived Behavioral Control, Self- Efficicacy, Locus of Control and Theory of Planned  Behavior.  Journal  of  Applied Social Psychology .
Bae,  Soonyong  &  Lee,  Taesik.  2011. Gender
Differences  in  Consumers’  Perception  of Online  Consumer  Reviews,  Electron
Commer Res, 11, Pp. 201–214
Bungin, Burhan, 2004. Metodologi Penelitian Sosial, Surabaya: Airlangga University Press. Campo,  K&Breugelmans,E.    2015, Buying Groceries  in  Brick  and  Click  Stores: Category  Allocation  Decisions  and  The Moderating  Effect  of  Online  Buying Experience,  Forthcoming  in  Journal  of Interactive Marketing .
Chang,  M.  K.,  Cheung,  W.,  and  Lai,  V.  S.
(2005).  “ Literature  Derived  Reference
Models  for  The  Adoption  of  Online
Shopping”. Information & Management, 42(4), 543-559.
Chapra,  Umer,  2005. The  Future  of  Economics an  Islamic  Perspective. Jakarta  :  Asy Syaamil Press & Grafika.
Dharmamesta,  Basu  Swastha  dan  T. Handoko, 2008. Manajemen Pemasaran: Analisa Perilaku Konsumen. BPFE.Yogyakarta. Fatah  Abdul,  2013. Evaluating  Acceptance  of Online  Purchasing  Investigating  Factors Influence on Purchasing Intentions.International Journal of Business and Management, Vol. 8 No. 18.

## Garbarinoa, Ellen&Strahilevitz, Michal. 2004.
Gender Differences in the Perceived Risk of Buying Online and theEffects of Receiving a  Site  Recommendation,  Journal  of Business Research 57, 768– 775
Jen-Hung,  Huang  &  Yi-Chun,  Yang. 2010. Gender  Differences  in  Adolescents’ Online  ShoppingMotivations,  African Journal  of  Business  Management,  Vol. 4(6), pp. 849-857
Kartajaya,  Hermawan,  2000. Marketing  Plus 2000 Siasat Memenangkan Persaingan Global. Jakarta: PT. Gramedia
Pustaka.
Kartajaya,  Hermawan,  2005. Winning  The Mom  Market  In  Indonesia ,  Strategi Membidik Pasar Ibu. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Kertajaya,  Hermawan,  2014.  Wow  Selling. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama Koentjaraningrat, 2004, Metode-Metode Penelitian Masyarakat, PT. Gramedia, Jakarta.
Kotler,  .Philip,  2009.Manajemen  Pemasaran, PT. Prenhallindo, Jakarta.
Kuncoro, Mudjarad, 2007, Metode Kuantitatif Teori  dan  Aplikasi  untuk  Bisnis  dan Ekonomi.IPD STIM YKPN, Yogjakarta Marketeers , Edisi November 2012. Moleong, Lexy.J, 2005, Metodologi Penelitian Kualitatif, Remaja Rosdakarya, Bandung.
Narbuko,  Chalil,  Abu  Achmadi,  2004, Metodologi Penelitian, Penerbit Bumi Askara, Jakarta.
Naiyi,  Y.E,  2004. Dimmensios  of  Consumer’s Perceived  Risk  in  Online  Shopping. Journal  of  Electronic  Scince  and Tecnology of China.Vol.2 No 3.
Nugroho,  Mahendra  Adhi.  2009.  Model
Penerimaan E-Commerce . Jurnal Pendidikan Akuntansi, Vol. VII No. 2.
Pavlou,  P.  A. Consumer  Acceptance  of
Electronic  Commerce:  Integrating  Trust and  Risk  with  The  Technology Acceptance  Model.  International  Journal of  Electronic  Commerce,  7(3),.  Spring 2003, pp. 101-134. Romney,  Marshall  B.  and  Paul  John Steinbart. 2011
Prabowo  dan  Suwarsi.  2009.  Pengaruh Shopping  Orientations  dan  Gender Differences  pada  Online  Information Search  dan  Online  Purchase,  Jurnal Fokus Manajerial,Vol 7 No. 2
Sarwono,  J.  2009.  Statistik  Itu  Mudah. Yogyakarta: CV Andi Offset.
Samadi,  Mansour  dana  Ali  Yaghoob-Nejadi, 2009. A survey of the Effect of Consumer Perceived  Risk  on  Purchase  Intention  in E-Shopping.Business Inteligence.Journal. 261-275.

## Santoso, S. 2005. Buku Latihan SPSS Statistik
Multivariat.  Jakarta:  PT  Elex  Media Komputindo.
Schiffman  dan  kanuk,  2008.  Perilaku Konsumen.  Prentice  Hall,  Inc.  Edisi Ketujuh.
Sinha,  Jayendra,  &Kim,  Jiyeon.  2012, Factors affecting  Indian  consumers’  online buying  behavior,  Innovative  Marketing, Volume 8, Issue 2 .
Simamora,  Bilson.  2001. ReMarketing  For Business Recovery . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama Sitkin, S. B., and Pablo, A. L. 1992. Reconceptualizing the Determinants of Risk Behavior.  Academy  of  Management
Review, 17(1), 9-38.
Solomon,  M.  R.  2006. Consumer Behaviour  :A European  Perspective.3th  ed.  Pearson Prantice Hall. New Jersey .
Suyanto, M. 2003. Strategi Periklanan Pada E- Commerce Perusahaan  Top  Dunia. Yogyakarta : Andi Offset.
Sugiyono,  2005.Metode  Penelitian  Bisnis, Bandung, Alfabeta
Suharso,  Puguh,  2010.  Model  Analisis
Kuantitatif. Indeks, Jakarta. Suhir,  Moch  dan  Imam  Suyadi.  2014. “Pengaruh Persepsi Risiko, Kemudahan dan  Manfaat  terhadap  Keputusan Pembelian  secara  Online”.  Jurnal Administrasi  Bisnis  Vol  8  No.  1. Malang:  Fakultas  Ilmu  Administrasi Universitas Brawijaya Sutarman. 2009. Pengantar Teknologi Informasi. Yogyakarta: Bumi Aksara. Suyanto, M. 2003. Strategi Periklanan Pada E- Commerce Perusahaan Top Dunia.Yogyakarta : Andi Offset. Tjiptono,  fandy  dan  Chandra  Gregorius, 2011 .Service, Quality and
Satisfaction .Edisi  3.  Penerbit  Andi. Yogyakarta. Turban,  Effraim,  Lee,  King,  dan  Chung,
2000. Electronic Commerce : A Managerial Perspective. Person Education Inc., Upper Saddle River New Jersey.
Umar,  Husein,  2005,  Riset  Pemasaran  dan Perilaku  Konsumen,  PT  Gramedia Pustaka  Utama  Bekerjasama  dengan Jakarta Business  Research  Center
(JBRC).