## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710

## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Untuk Berlangganan Internet
Muhammad Azhari, Dyfan Yolanda Lazuardi Subekti *
Fakultas Ekonomi Bisnis, Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Universitas Telkom, Bandung Jl. Telekomunikasi. 1, Terusan Buahbatu - Bojongsoang, Telkom University, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung, Jawa Barat, Indonesia
Email: 1 muhazhari@telkomuniversity.ac.id, 2,* dyfanyolanda19@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dyfanyolanda19@gmail.com Submitted: 22/06/2023 ; Accepted: 07/08/2023 ; Published: 15/08/2023
Abstrak −Internet merupakan industri teknologi dengan pertumbuhan tercepat, sumber persaingan paling ketat, sumber inovasi paling aktif, media partisipasi universal, dan media penetrasi terdalam yang pernah dilihat dalam sejarah manusia. Internet d an teknologi  digital  telah  secara  dramatis  meningkatkan  kemampuan  orang  dalam  pekerjaan  sehari-hari,  pencarian  informasi, komunikasi dengan dunia luar, dan penemuan. Penelitian ini bertujuan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan internet di Kota Bandung. Aspek-aspek yang diteliti meliputi harga internet, pendapatan rata-rata rumah tangga, tingkat pendidikan terakhir  kepala  rumah  tangga,  jumlah  anggota  keluarga,  dan  usia  kepala  rumah  tangga.  Penelitian  ini  menggunakan  data  dari website  Indihome,  Biznet,  First  Media,  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  periode  2006-2021.  Analisis  data  pada  penelitian  ini menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Berdasarkan pada hasil uji-t diketahui jika nilai t-hitung adalah sebesar 7,063 dan nilai signifikansi yaitu sebesar 0,000 sedangkan variabel usia menghasilkan nilai t-hitung sebesar 7,309 dan nilai signifikansi sebesar 0,000.Hasil penelitian menyatakan bahwa faktor jumlah anggota dan usia kepala rumah tangga mempengaruhi permintaan internet di Kota Bandung. Semakin bertambahnya usia maka keinginan berlangganan internet akan semakin tinggi oleh karenanya penyedia  interent  lebih  memfokuskan  diri  kepada  segmen  usia  yang  produktif.  Semakin  besar  jumlah  anggota  keluarga  maka jumlah  permintaan  berlangganan  internet  semakin  tinggi  maka  provider  internet  dapat  memfokuskan  diri    dalam  program pemasaraan dapat menyasar keluarga yang memiliki anggota keluarga yang banyak. Banyak atau sedikitnya anggota rumah tangga akan memberi dampak pada permintaan internet.
Kata Kunci: Internet; Komunikasi; Teknologi; Ordinary Least Square (OLS); Provider Internet
Abstract −The Internet is a rapidly expanding technology sector that is highly competitive and fosters significant innovation. It serves as a universal medium for participation and boasts the deepest penetration in human history. The advent of the Internet and digital technology has  significantly  enhanced individuals'  abilities  to perform daily  tasks,  conduct  research,  communicate  with individuals outside their immediate environment, and make discoveries. This research aims to identify the variables that impact the demand for internet services within the urban area of Bandung. The variables under investigation encompass internet pricing, mean household earnings, educational attainment of the household head, family size, and age of the household head. The present study employs data from the websites of Indihome, Biznet, First Media, and the Central Statistics Agency (BPS) spanning 2006 to 2021. The method employed for data analysis in this study was the Ordinary Least Square (OLS) approach. Based on the t-test results, it is known that the t-count value is 7.063 and the significance value is 0.000, while the age variable produces a t-count value of 7.309 and a significance value of 0.000. According to the findings, there exists a correlation between the number of household occupants and the age of the household head, with the level of internet usage in Bandung City. As individuals age, their inclination to subscribe to internet services increases, leading internet providers to prioritise their marketing efforts towards the productive age group. A positive correlation exists between the number of individuals in a household and the level of demand for internet subscriptions. As such, internet service providers may benefit from marketing to households with larger family sizes. The number of individuals residing in a household can significantly influence the demand for Internet services.
Keywords : Internet; Communication; Technology; Ordinary Least Square (OLS); Internet Provider

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  internet  memiliki  dampak  yang  besar  dalam  berbaga  lingkup  kehidupan.  Saat  ini kehidupan  manusia  tidak  bisa  jauh  dari  penggunaan  internet  baik  dalam  kegiatan  sehari-sehari  maupun  aktivitas pekerjaan. Dalam menjalani aktivitas tersebut, masyarakat didukung oleh alat yang bisa mengakses internet baik itu laptop  maupun  smartphone.  Seiring  dengan  cepatnya  sebuah  teknologi  berkembang,  smartphone  dan  laptop  sudah tidak lagi menjadi alat yang mewah. Sudah banyak smartphone dan laptop dengan harga terjangkau yang memiliki spesifikasi canggih serta berbagai fitur dan layanan yang disajikan. Umumnya internet digunakan untuk mencari suatu informasi  secara  cepat  dan  mudah  serta  penggunaan  sosial  media.  Pada  dunia  kerja  internet  bisa  menyediakan komunikasi yang efektif menggunakan email serta meningkatkan interaksi dan transaksi bisnis. Hal ini menyebabkan berbagai  penyedia  layanan  internet  berlomba  untuk  menawarkan  layanan  atau  paket  internet  dengan  harga    yang terjangkau serta akses jaringan 4G hingga 5G (Dzogovic et al, 2019).
Internet dan teknologi digital telah secara dramatis meningkatkan kemampuan orang dalam pekerjaan sehari- hari, pencarian informasi, komunikasi dengan dunia luar, dan penemuan. Pertukaran informasi dan pembuatan konten di  internet merupakan sumber penting bagi  pengetahuan dan pemahaman baru. Di satu  sisi, pengetahuan yang ada dapat dengan cepat menyebar melalui internet. (Tao , 2021). Tidak seperti media komunikasi tradisional, penggunaan suara, video, teks, dan gambar di Internet memberikan gambaran umum yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan  dan  informasi  untuk  menyampaikan  produk  dan  layanan  kepada  pelanggan  secara  efisien  tanpa  batas

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710
waktu  dan tempat, yang meningkatkan nilai produk fisik melalui penggunaan informasi inti, dan untuk  menangani transaksi, pesanan, faktur, dan tindakan bisnis lainnya( Yuldinawati, van Deursen, dan van Dijk, 2018).
Gambar 1 . Rumah Tangga Yang Menggunakan Internet di Indonesia Dari Tahun 2012 hingga 2021
Pada tahun 2021, sekitar 82,1 persen dari seluruh rumah tangga di Indonesia telah menggunakan internet dalam tiga bulan terakhir. Jumlah rumah di  Indonesia yang mengakses internet  terus meningkat. Dikombinasikan dengan meningkatnya jumlah pengguna smartphone dan banyaknya pilihan paket data yang terjangkau, lebih banyak rumah tangga  akan  menggunakan  internet  di  tahun-tahun  mendatang.  Peningkatan  masif  pengguna  internet  di  Indonesia mengakibatkan munculnya berbagai jenis penyedia layanan internet. Perusahaan harus menghadapi persaingan yang ketat dalam membangun bisnis layanan internet. Oleh karena itu, penyedia layanan internet harus dapat memberikan keunggulan  produk  dan  layanan  untuk  mempertahankan  pelanggan  dan  mempertahankan  bisnis  mereka.  Dengan memahami  pengalaman  pelanggan,  organisasi  bisnis  dapat  mengembangkan  produk  dan  layanannya,  menciptakan inovasi  pemasaran, meningkatkan penjualan, dan  menumbuhkan rasa saling menguntungkan antara pelanggan dan perusahaan (Alamsyah dan Bernatapi, 2019) Di tingkat  individu, dengan berkembangnya belanja online, konsumsi utama  rumah  tangga  sehari-hari  secara  bertahap  meluas  dari  anggota  keluarga  yang  berbelanja  ke  semua  anggota keluarga, terutama mereka yang terampil dalam pencarian dan transaksi online (Naude dan Liebregts, 2020).
Awalnya,  masyarakat  awam  yang  memiliki  akses  teknologi  informasi  hanya  menggunakan  internet  untuk hiburan.  Namun,  seiring  perkembangan  Internet,  penggunanya  menjadi  lebih  mahir  dalam  menggunakan  dunia teknologi tanpa batas ini. Internet biasanya digunakan untuk menghubungkan jaringan komputer di seluruh dunia dan sebagai  media  komunikasi.  Banyak  bidang  (bisnis,  akademik,  pemerintahan,  dan  organisasi  lainnya)  menemukan manfaat  dalam  menggunakan  Internet.  Penggunaan  internet  semakin  meningkat  untuk  memenuhi  kebutuhan pengguna, termasuk untuk media online, transportasi, dan transaksi (Alcianno Ghobadi, 2020).
Teori ekonomi standar menekankan bahwa permintaan akan suatu barang atau jasa terletak pada harga barang itu  sendiri.  Permintaan  merupakan  sejumlah  barang  atau  jasa  yang  diinginkan  oleh  konsumen  untuk  memenuhi kebutuhan  pada  berbagai  tingkat  harga  dan  waktu  tertentu.  Harga  merupakan  sinyal  utama  seseorang  dalam mengambil  keputusan. Jika harga dianggap tinggi dan seseorang tidak mau membayarnya, permintaan barang atau jasa tersebut tidak akan terpenuhi. Dalam hukum permintaan diketahui harga barang merupakan salah satu faktor yang dapat  mempengaruhi  jumlah  barang  yang  dibeli  dan  diminta  oleh  konsumen.  Tentu  saja  harga  barang  itu  sendiri bukanlah  satu-satunya  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  jumlah  barang  yang  diminta,  faktor  lain  juga  dapat mempengaruhinya. Masyarakat Indonesia khususnya yang berada di Bandung saat ini dihadapkan dengan banyaknya variasi pilihan untuk memenuhi kebutuan teknologi terutama internet. Semakin banyaknya penyedia layanan internet yang  bermunculan  maka  akan  membut  penyedia  lain  untuk  terus  mengembangkan  dan  memberikan  produk  serta layanan yang lebih baik dan juga berkualitas untuk memenuhi permintaan pasar dengan banyaknya peralihan aktivitas masyarakat dari offline menuju online.
Penelitian oleh Fiantara dan Ananda (2020) menemukan bahwa harga internet, jumlah anggota keluarg, dan pendapatan  berpengaruh  terhadap  permintaan  berlangganan  internet,  sedangkan  penelitian  oleh  Nwakanma  et  al (2018) menjelaskan bahwa harga internet, infrastruktur, tingkat pendidikan, dan segmentasi pasar sebagai faktor yang mempengaruhi  permintaan  berlangganan  internet,  H  .Selanjutnya  penelitian  oleh  Tobing  dan  Lubis  (2022) menemukan bahwa pendapatan perkapita berpengaruh terhadap permintaan sedangka harga tidak memiliki pengaruh terhadap permintaan.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif sebagai metode yang digunakan. Metode kuantitatif merupakan sebuah proses  pengumpulan  data,  analisis  data,  dan  menginterpretasikan  hasil  data  yang  telah  diolah.  Metode  penelitian kuantitatif dapat disebut sebagai metode penelitian yang digunakan untuk mempelajari populasi atau sampel tertentu untuk  menguji  sebuah hipotesis (Renggo,2020). Bentuk  data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dalam  bentuk  angka-angka  yang  dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota  Bandung.  Penelitian  ini menggunakan data sekunder berupa data runtun waktu (time series) selama 15 tahun, mulai tahun 2006 hingga 2021 yang  dilakukan  di  Kota  Bandung.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  berbagai  sumber, termasuk BPS, situs web penyedia layanan internet, Statista, dan literatur ilmiah seperti makalah, artikel, dan jurnal. Untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam penelitian ini digunakan metode Ordinary  Least  Square  (OLS).  Terdapat  lima  variabel  independen  dalam  penelitian  ini  yaitu  Harga  Internet, Pendapatan  per  kapita,  Ukuran  rumah  tangga,  Usia  kepala  rumah  tangga,  dan  Tingkat  pendidikan  kepala  rumah tangga. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah permintaan langganan internet.
Operasionalisasi  variabel  adalah  proses  pengamatan  dimensi  dan  sifat-sifat  variabel  yang  digunakan  dalam suatu  penelitian.  Selanjutnya  dijabarkan  dalam  bentuk  komponen-komponen  yang  dapat  diukur  dan  diamati  untuk memudahkan pengukuran variabel. Langkah operasionalisasi variabel memerlukan pendefinisian variabel yang akan diukur  dan  membuat  serangkaian  item  atau  pertanyaan  untuk  mengukurnya.  Sementara  itu,  variabel  adalah karakteristik  suatu  objek  atau  subjek  yang  relevan  dengan  masalah  yang  diteliti  (Supriyanto  dan  Ekowati,    2019) .Variabel independen merupakan variabel yang mempengaruhi terjadinya perubahan serta menjadi sebab munculnya variabel  dependen  atau  variabel  tidak  bebas.  Harga  internet  ,  Pendapatan  rumah  tangga  perkapita,  ukuran  rumah tangga, Umur kepala rumah tangga, dan Tingkat pendidikan kepala rumah tangga merupakan variabel  independen (mempengaruhi)  dalam  penelitian  ini.  Sedangkan  variabel  tidak  bebas  atau  variabel  dependen  merupakan  variabel yang  dipengaruhi  oleh  variabel  bebas.  Variabel  bebas  dalam  penelitian  ini  adalah  Minat  berlangganan  internet. Kerangka pemikiran pada penelitiani ini dapat dilihat pada gambar 2 dibawah :

## Gambar 2. Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  menunjukkan  pendekatan  teoritis  untuk  memecahkan  masalah  penelitian  yang teridentifikasi. Kerangka pemikiran adalah model konseptual yang menjelaskan bagaimana teori terhubung dengan variabel dan masalah signifikan yang teridentifikasi (Sugiyono, 2022). Berikut adalah hipotesis berdasarkan kerangka pemikiran diatas :
H 0 1  : Tidak terdapat pengaruh Harga internet terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung. H 0 2  : Tidak terdapat pengaruh Pendapatan rumah tangga terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung.
H 0 3    :  Tidak  terdapat  pengaruh  Pendidikan  terakahir  terhadap  permintaan    untuk  berlangganan  internet  di  Kota Bandung.
H 0 4  : Tidak terdapat pengaruh  Jumlah anggota keluarga terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung.
H 0 5  : Tidak terdapat pengaruh Usia terhadap permintaan   untuk berlangganan internet di Kota Bandung.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710
H 1 1 : Harga internet berpengaruh signifikan terhadap permintaan untuk berlangganan internet  di Kota Bandung. H 1 2 : Pendapatan  berpengaruh signifikan terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung. H 1 3 : Pendapatan rumah tangga berpengaruh signifikan terhadap permintaan  untuk   berlangganan  internet  di Kota Bandung.
H 1 4 : Jumlah anggota keluarga berpengaruh signifikan terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung.
H 1 5 : Usia berpengaruh signifikan terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung.

## 2.2 Sampel dan Populasi Penelitian
Populasi  merupakan  suatu  wilayah  perataan  yang  terdiri  dari  objek-objek  dengan  karakteristik  dan  tingkatan  yang telah disepakati untuk diamati, dieksplorasi, dan ditarik kesimpulannya (Sekaran dan Bougie, 2013). Populasi dalam penelitian ini adalah harga berlangganan internet, pendapatan perkapita rumah tangga, jumlah anggota rumah tangga, ukuran rumah tangga, usia kepala rumah tangga , dan tingkat pendidikan. Sedangkan sampel yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data    harga  berlangganan  internet  di  Kota  Bandung  periode  tahun  2006  sampai  tahun  2021, pendapatan perkapita rumah tangga di Kota Bandung periode tahun 2006 sampai tahun 2021, jumlah anggota rumah tangga di Kota Bandung periode tahun 2006 sampai tahun 2021, ukuran rumah tangga di Kota Bandung peiode tahun 2006  sampai  tahun  2021,  usia  kepala  rumah  tangga  di  Kota  Bandung  periode  tahun  2006  sampai  tahun  2021,dan tingkat pendidikan kepala rumah tangga di Kota Bandung periode tahun 2006 sampai tahun 2021. Sampel terdiri atas sebagian dari ukuran dan karakteristik populasi. Ukuran populasi Jika populasi besar dan peneliti tidak mungkin dapat mempelajari  setiap  aspeknya,  misalnya  karena  keterbatasan  dana,  tenaga,  dan  waktu,  maka  peneliti  dapat menggunakan sampel dari populasi itu. Kesimpulan yang diperoleh dari sampel akan berlaku untuk populasi. Oleh karena itu, sampel harus benar-benar mewakili populasi (Radjab dan Jam’an, 2017)

## 2.3 Pengumpulan Data dan Sumber Data
Data primer diterima atau dikumpulkan langsung dari sumber data oleh peneliti. Data primer sering disebut sebagai data asli atau data segar dengan sifat-sifat terkini. Untuk memperoleh data primer, peneliti harus mengumpulkannya. Pada penelitian ini, penliti tidak menggunakan data primer dalam hal kepentingan pengolahan data. Data sekunder adalah informasi yang dikumpulkan dari sumber-sumber lain yang sudah ada, seperti tinjauan pustaka. Data sekunder pada penelitian ini didapat dari berbagai sumber, termasuk Badan Pusat Statistik (BPS), buku, publikasi, internet, dan jurnal.

## 2.4 Teknik Analisis Data
Analisis  yang  digunakan  mengacu  pada  tujuan  penelitian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model permintaan langganan internet di Kota Bandung. Persamaan regresi linier berganda dengan metode Ordinary Least Square  (OLS)  digunakan  untuk  menguji  model  pengaruh  dan  hubungan  antara  lebih  dari  dua  variabel  independen dengan variabel dependen. Hipotesis penelitian yang diajukan akan terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik sebelum diuji. Pengujian ini menentukan apakah model yang diajukan penelitian bebas dari penyimpangan asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang dilakukan yaitu Uji Normalitas , Uji Heteroskedastisitas, dan Uji Multikolinearitas serta uji Hipotesis yang terdiri dari uji F dan uji t dengan menggunakan perangkat SPSS versi 23.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Uji Normalitas
Uji  normalitas  menentukan  apakah  data  sesuai  dengan  distribusi  normal  atau  menyimpang  dari  distribusi  normal. Pemeriksaan  dilakukan  dengan  menganalisis  penyebaran  data  seperti  yang  digambarkan  dalam  plot  probabilitas- probabilitas standar (P-P Plot). Jika sebaran titik-titik data sesuai dengan pola linear, hal ini dapat mengindikasikan bahwa  data  terdistribusi  secara  normal.  Jika  sebaran  data menyimpang jauh  dari  garis  lurus ,  maka  data  tidak  lagi terdistribusi secara normal.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710
Berdasarkan hasil uji normalitas yang disajikan pada gambar 3, Pada grafik normal P-P plot dapat dilihat hasil uji normalitas menunjukkan jika persebaran data berada di sekitar garis lurus. Maka, data pada penelitian ini dapat dikatakan sebagai  data yang terdistribusi  normal. Maka, data penelitian ini dapat  serta layak untuk  digunakan. Uji Kolmogorov-Smirnov  dapat  digunakan  untuk  menunjukkan  bahwa  data  tersebar  secara  normal.  Pengujian Kolmogorov-Smirnov  merupakan  salah  satu  uji  statistik  nonparametrik  yang  menunjukkan  bagaimana  data  dalam sebuah penelitian tersebar.
Tabel 1. Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 64 Normal Parameters a,b Mean 0 Std. Deviation 31071.64718 Most Extreme Differences Absolute 0.1 Positive 0.1 Negative -0.064 Test Statistic 0.1 Asymp. Sig. (2-tailed) .185 c
Dapat dilihat pada tabel 1 hasil uji Kolmogorov-Smirnov menghasilkan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) = 0,185, nilai tersebut lebih besar dari taraf signifikansi sebesar 0,05. Karena 0,185 > 0,05 , maka penelitian ini berdistribusi normal dan asumsi uji normalitas data terpenuhi.

## 3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  menentukan  ada  atau  tidaknya  pola  yang  dapat  dilihat  dalam  model  penelitian.  Pola  yang terlihat dapat diamati dalam model penelitian. Hasil dari Scatterplot dapat digunakan untuk memvisualisasikan uji ini. Jika hasilnya tidak memiliki pola yang jelas dan data menunjukkan penyebaran secara acak, maka dapat disimpulkan jika model regresi tidak mengalami gejala heteroskedastisitas. Sebaliknya, heteroskedastisitas terjadi jika scatterplot menunjukkan pola tertentu dan data terkumpul pada satu titik saja.

## Gambar 4. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan hasil pengujian heteroskedastisitas pada gambar 4 diatas dapat dilihat bahwa data menyebar secara acak  dan  tidak  membentuk  pola  tertentu.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  regresi  tidak  mengalami  gejala heteroskedastisitas, sehingga data penelitian ini dapat digunakan.

## 3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji  multikolinearitas  dipakai  untuk  memastikan  ada  atau  tidaknya  korelasi  diantara  variabel  independen.  Sebuah model regresi dianggap berkualitas baik jika tidak ada indikasi adanya multikolinieritas. Jika terjadi multikolinearitas, dapat  dikatakan  bahwa  terdapat  korelasi  diantara  variabel-variabel  independen.  Sebaliknya,  tidak  adanya multikolinearitas mengindikasikan tidak adanya korelasi di antara variabel-variabel independen. Dengan melihat nilai VIF  (Variance  Inflation  Factor)  dapat  mendeteksi  adanya  korelasi  antar  variabel.  Dalam  konteks  analisis  regresi, secara umum diterima bahwa nilai VIF di bawah 10 mengindikasikan tidak adanya multikolinieritas di dalam model. Sebaliknya,  bila  Variance  Inflation  Factor  (VIF)  melebihi  10,  maka  mengindikasikan  adanya  multikolinieritas  di dalam model regresi.
Tabel 2. Hasil Uji Multikolienaritas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) Harga Berlangganan Internet 0.401 2.494

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF Pendapatan Rumah Tangga 0.133 7.517 Pendidikan Terakhir 0.71 1.408 Jumlah Anggota Keluarga 0.578 1.729 Usia 0.12 8.358 a. Dependent Variable: Jumlah Pelanggan
Dapat dilihat pada tabel 2 hasil uji multikolinearitas bahwa Harga berlangganan internet memiliki nilai VIF sebesar 2,494 < 10 , nilai VIF Pendapatan Rumah Tangga sebesar 7,517 < 10 , nilai VIF Pendidikan Terakhir sebesar 1,408 < 10 , Nilai VIF Jumlah Anggota Keluarga sebesar 1.729 < 10 , dan nilai VIF Usia sebesar 8,358 < 10. Karena nilai kelima VIF varibael independen < 10 maka tidak terdapat multikolinearitas, artinya data penelitian layak untuk dipakai.

## 3.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Tabel 3. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) -8506267 795474.26 - 10.693 0 Harga Berlangganan Internet 1.132 0.683 0.087 1.657  0.1 0.401 2.494 Pendapatan Rumah Tangga 0.002 0.041 0.003 0.036  0.97 0.133 7.517 Pendidikan Terakhir 0.173 0.12 0.057 1.447  0.15 0.71 1.408 Jumlah Anggota Keluarga 1584302.6 224310.66 0.308 7.063  0 0.578 1.729 Usia 6.981 0.955 0.702 7.309  0 0.12 8.358
Persamaan regresi linear berganda yang didapat dari tabel diatas adalah sebagai berikut :
Y = -8506267 +1,132 X1 + 0,002 X2 + 0,173 X3 + 1584302,6 X4 + 6,981 X5 (1)
Dimana Y adalah Jumlah pelanggan, X1 adalah Harga Berlangganan Internet, X2 adalah Pendapatan Rumah Tangga, X3 adalah Pendidikan Terakhir, X4 adalah Jumlah Anggots Keluarga, dan X5 adalah Usia. Berikut adalah paparan analisa data berdasarkan persamaan analisis regresi liniear berganda diatas :
1. Nilai konstanta diketahui sebesar -8506267 , artinya jika harga berlangganan internet, pendapatan rumah tangga, pendidikan terakhir, jumlah anggota keluarga, dan usia bernilai tetap atau tidak mengalami perubahan, maka akan menghasilkan nilai Jumlah Pelanggan sebesar 0. Artinya keputusan berlangganan tidak dipengaruhi oleh variabel bebas yang diteliti saat ini.
2. Pada koefisien regresi (X1) variabel  harga langganan internet  diperoleh nilai sebesar 1,132. Hal  ini berarti jika harga langganan internet mengalami kenaikan atau perubahan sebesar satu satuan, maka jumlah pelanggan akan naik  sebesar 1,132 satuan, dengan asumsi  bahwa variabel  independen lainnya tidak mengalami  perubahan atau tetap.  Hal  ini  dapat  menunjukkan  bahwa  variabel  harga  dan  permintaan  untuk  berlangganan  internet  memiliki hubungan yang positif.
3. Pada koefisien regresi (X2) variabel pendapatan rumah tangga diperoleh nilai sebesar 0,002. Hal ini berarti jika pendapatan rumah tangga mengalami kenaikan atau perubahan sebesar satu satuan, maka jumlah pelanggan akan naik  sebesar 1,132 satuan, dengan asumsi  bahwa variabel  independen lainnya tidak mengalami  perubahan atau tetap.  Hal  ini  dapat  menunjukkan  bahwa  variabel  pendapatan  dan  permintaan  untuk  berlangganan  internet memiliki hubungan yang positif.
4. Pada  koefisien  regresi  (X3)  variabel  pendidikan  terakhir  diperoleh  nilai  sebesar  0,173.  Hal  ini  berarti  jika pendidikan terakhir mengalami kenaikan atau perubahan sebesar satu satuan, maka jumlah pelanggan akan naik sebesar 0,173 satuan, dengan asumsi bahwa variabel independen lainnya tidak mengalami perubahan atau tetap. Hal  ini  dapat  menunjukkan  bahwa  variabel  pendidikan  terakhir  dan  permintaan  untuk  berlangganan  internet memiliki hubungan yang positif.
5. Pada koefisien regresi (X4) variabel jumlah anggota keluarga diperoleh nilai sebesar 1584302,6. Hal ini berarti jika jumlah anggota keluarga mengalami  kenaikan atau perubahan sebesar satu satuan, maka jumlah pelanggan akan  naik  sebesar  1584302,6  satuan,  dengan  asumsi  bahwa  variabel  independen  lainnya  tidak  mengalami perubahan  atau  tetap.  Hal  ini  dapat  menunjukkan  bahwa  variabel  jumlah  anggota  keluarga  akan  berpengaruh positif dan signifikan terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710
6. Pada koefisien regresi (X5) variabel usia diperoleh nilai sebesar 6,981. Hal ini berarti jika usia mengalami kenaikan atau perubahan sebesar satu satuan, maka jumlah pelanggan akan naik sebesar 6,981 satuan, dengan asumsi bahwa variabel  independen lainnya tidak mengalami perubahan atau tetap. Hal  ini dapat menunjukkan bahwa variabel usia akan berpengaruh positif dan signifikan terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung.
3.5 Uji Hipotesis
3.5.1 Uji t
Berikut merupakan hasil uji t yang telah dilakukan :
Tabel 4. Hasil Uji t Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) -8506267 795474.3 - 10.693 0 Harga Berlangganan Internet 1.132 0.683 0.087 1.657 0.103 0.401 2.494 Pendapatan Rumah Tangga 0.002 0.041 0.003 0.036 0.971 0.133 7.517 Pendidikan Terakhir 0.173 0.12 0.057 1.447 0.153 0.71 1.408 Jumlah Anggota Keluarga 1584303 224310.7 0.308 7.063 0 0.578 1.729 Usia 6.981 0.955 0.702 7.309 0 0.12 8.358
Dapat dilihat dari hasil uji t yang terdapat pada tabel 4, maka dapat diambil analisa sebagai berikut :
1. Variabel Harga Internet
Analisis statistik yang dilakukan melalui uji hipotesis dengan menggunakan software SPSS menunjukkan bahwa harga langganan internet memiliki nilai signifikansi sebesar 0.103, seperti yang tersaji pada tabel di atas. Setelah melakukan  metode  pengambilan  keputusan  pertama,  telah  diketahui  bahwa  hasil  uji-t  telah  menghasilkan  nilai signifikan yang melebihi tingkat kesalahan yang telah ditetapkan yaitu 5% (0,05), tepatnya 0,103 > 0,05. Setelah melakukan pengujian metode pengambilan keputusan kedua, telah ditentukan bahwa nilai t-hitung adalah 1,657, sedangkan nilai t-tabel adalah 2,001. Terlihat bahwa nilai t-tabel lebih besar dari nilai hitung, dengan nilai 2,001 >  1,657.  Hasilnya,  hipotesis  nol  (H0)  dianggap  dapat  diterima,  sedangkan  hipotesis  alternatif  (H1)  ditolak. Penelitian  ini  tidak  menemukan  adanya  pengaruh  yang  signifikan  antara  harga  internet  dengan  permintaan langganan internet di Bandung.
2. Variabel Pendapatan Rumah Tangga
Analisis statistik yang dilakukan melalui uji hipotesis dengan menggunakan software SPSS menunjukkan bahwa variabel pendapatan rumah tangga memiliki nilai signifikansi sebesar 0,971, seperti yang disajikan pada tabel di atas. Pada saat melakukan metode pengambilan keputusan pertama, telah diketahui bahwa hasil uji-t menghasilkan nilai signifikansi yang melebihi tingkat kesalahan yang telah ditetapkan yaitu 5% (0,05), tepatnya 0,971 > 0,05. Pada metode pengambilan keputusan kedua, diketahui bahwa nilai t-hitung sebesar 0,036 dan nilai t-tabel sebesar 2,001. Diperoleh bahwa nilai  t-tabel  lebih besar dari  nilai  t-hitung, tepatnya 2,001 > 0,036. Hipotesis nol  (H0) telah  diterima,  sedangkan  hipotesis  alternatif  (H1)  ditolak.  Penelitian  ini  menemukan  tidak  adanya  pengaruh signifikan antara variabel pendapatan rumah tangga dengan permintaan langganan internet di Kota Bandung.
3. Variabel Pendidikan Terakhir
Analisis statistik yang dilakukan melalui uji hipotesis dengan menggunakan software SPSS menunjukkan bahwa variabel pendidikan terakhir memiliki nilai signifikansi sebesar 0,153, seperti yang disajikan pada tabel di atas. Pada saat melakukan metode pengambilan keputusan pertama, telah diketahui bahwa hasil uji-t menghasilkan nilai signifikansi yang melebihi tingkat kesalahan yang telah ditetapkan yaitu 5% (0,05), tepatnya 0,971 > 0,05. Pada metode pengambilan keputusan kedua, diketahui bahwa nilai t-hitung sebesar 0,036 dan nilai t-tabel sebesar 2,001. Diperoleh  bahwa  nilai  t-tabel  lebih  besar  dari  nilai  t-hitung,  tepatnya  2,001  >  0,036.  Hipotesis  nol  (H0)  telah diterima, sedangkan hipotesis alternatif (H1) ditolak. Penelitian ini menemukan tidak adanya pengaruh signifikan antara variabel pendapatan rumah tangga dengan permintaan langganan internet di Kota Bandung.
4. Jumlah Anggota Keluarga
Analisis statistik yang dilakukan melalui uji hipotesis dengan menggunakan software SPSS menunjukkan bahwa nilai signifikan yang berhubungan dengan jumlah anggota keluarga adalah 0,000, seperti yang tersaji pada tabel di  atas.  Pada  saat  melakukan  metode  pengambilan  keputusan  pertama,  hasil  uji-t  diketahui  menunjukkan  nilai

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710
signifikansi yang lebih kecil dari tingkat kesalahan yang telah ditetapkan yaitu 5% (0,05), tepatnya 0,000 < 0,05. Pada  metode  pengambilan  keputusan  kedua,  terlihat  bahwa  nilai  t-hitung  adalah  7,063,  sedangkan  nilai  tabel adalah 2,001. Karena nilai t-tabel ternyata lebih kecil dari nilai t-hitung, tepatnya 2,001 < 7,063. Hasilnya, hipotesis alternatif (H1) diterima, sedangkan hipotesis nol (H0) ditolak. Hasil dari temuan ini menunjukkan adanya korelasi yang positif dan signifikan secara statistik antara jumlah anggota rumah tangga dan tingkat permintaan langganan internet  di  Kota  Bandung  sesuai  dengan  kenaikan  rumah  tangga  yang  menggunakan  internet  di  indoensia  dari tahun 2012 hingga 2021 yang tersaji pada gambar 1.
5. Variabel Usia
Analisis statistik yang dilakukan melalui uji hipotesis dengan menggunakan perangkat lunak SPSS menunjukkan bahwa  variabel  usia  memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0,000,  seperti  yang  disajikan  pada  tabel  di  atas.  Pada metode pengambilan keputusan pertama, diketahui bahwa hasil uji-t menghasilkan nilai signifikan di bawah batas kesalahan yang ditetapkan sebesar 5% (0,05), tepatnya 0,000 < 0,05. Pada metode pengambilan keputusan kedua, nilai t-hitung ditentukan sebesar 7,309, sedangkan nilai t-tabel ditemukan sebesar 2,001. Karena nilai t-tabel lebih kecil dari nilai t-hitung (2,001 < 7,309), maka hipotesis alternatif (H1) diterima, dan hipotesis nol (H0) ditolak. Temuan ini menunjukkan adanya korelasi yang signifikan antara usia kepala rumah tangga dan tingkat permintaan langganan internet di Kota Bandung. Hal ini menunjukkan adanya hubungan antara usia kepala rumah tangga dan tingkat permintaan berlangganan internet di wilayah perkotaan Bandung.

## 3.5.2 Uji F
Berikut merupakan hasil uji t yang telah dilakukan :
Tabel 5. Hasil uji F
ANOVA a Model Sum of Squares  df  Mean Square F Sig. Regression 1.031 5 2.064 169.819  .000 b Residual 7.047  58 1.215 Total 1.102  63
Tabel  ANOVA  diatas  menunjukkan  bahwa  uji  F  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  media  SPSS menghasilkan  nilai  signifikansi  0.000.  Nilai  ini  lebih  kecil  dari  tingkat  kesalahan  yang  telah  ditentukan  yaitu  5% (0,05),  yang  menunjukkan  adanya  signifikansi  secara  statistik.  Nilai  Fhitung  telah  ditentukan  sebesar  169,819, sedangkan nilai Ftabel adalah 3,742. Nilai Fhitung melebihi nilai Ftabel, dengan nilai 169,819 lebih besar dari 3,742. Selanjutnya, hipotesis nol  (H0) dianggap tidak valid, dan hipotesis alternatif (H1) dianggap valid. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  yang  disebutkan  di  atas,  yaitu  harga  langganan  internet,  pendapatan  rumah tangga, pendidikan terakhir, jumlah anggota keluarga, dan usia kepala rumah tangga, secara signifikan berpengaruh terhadap permintaan langganan internet di wilayah perkotaan Bandung

## 3.6 Koefisien Determinasi
Tabel 2. Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary Model R R Square  Adjusted R Square  Std. Error of the Estimate 1 .595 a 0.354 0.298 0.30391
Dapat  dilihat pada tabel  nilai  koefisien determinasi  diatas  diperoleh nilai  R Square (R 2 ) sebesar 0,354 serta nilai  Adjusted  R  Square  sebesar  0,298.  Maka  dapat  diartikan  bahwa  29,8%  variabel  dependen  (Y)  yaitu  Jumlah Pelanggan dapat  dijelaskan oleh variabel independen yaitu harga berlangganan internet, pendapatan rumah tangga, pendidikan terakhir, jumlah anggota rumah tangga dan usia kepala rumah tangga sedangkan 70,2% sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model penelitian.

## 3.7 Pembahasan
3.7.1 Pengaruh Variabel Harga Berlangganan Internet Terhadap Permintaan Untuk Berlangganan Internet
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  uji  t,  variabel  harga  memiliki  nilai  thitung  sebesar  1,657  dan  nilai  signifikansi sebesar  0,103.  Kriteria  untuk  menerima  atau  menolak  hipotesis  bergantung  pada  tingkat  signifikansi  statistik. Hipotesis nol diterima apabila tingkat signifikansi kurang dari 0,05. Temuan penelitian yang diperoleh menunjukkan nilai  signifikansi  sebesar  0,103,  lebih  signifikan  dari  ambang  batas  yang  telah  ditentukan  yaitu  0,05.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  variabel  harga  memiliki  pengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  secara  statistik  terhadap permintaan langganan internet. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol (H1) ditolak.Hasil penelitian ini  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Nwakanma  dan  Obasi  (2018)  yang  menyebutkan bahwa variabel harga internet berpengaruh terhadap permintaan untuk berlangganan internet. Hal ini diduga karena sekarang  internet  dianggap  kebutuhan  utama  bagi  masyarakat  untuk  menjalani  aktifitas  sehari-hari.  Maka  dengan

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710
demikian dapat dikatakan bahwa internet masuk kedalam kategori barang yang bersifat inelastis. Pada Penelitian ini tidak ditemukan adanya pengaruh yang signifikan antara harga internet dengan permintaan langganan internet Menurut hukum permintaan, konsumen biasanya membeli lebih sedikit barang atau jasa ketika harganya naik. Demikian juga, lebih banyak barang akan dibeli jika harga turun sementara faktor lain tidak berubah. Volume barang yang akan dibeli akan turun dengan kenaikan harga, dan sebaliknya. Oleh karena itu, jika biaya langganan internet turun, permintaan untuk berlangganan internet akan naik, sebaliknya, jika biaya langganan internet naik, permintaan untuk berlangganan internet akan turun.

## 3.7.2 Pengaruh Variabel Pendapatan Terhadap Permintaan Untuk Berlangganan Internet
Variabel  Pendapatan memiliki  nilai thitung sebesar 0,036 serta nilai signifikansi  sebesar 0,971. Dapat  disimpulkan bahwa  Pendapatan  tidak  berpengaruh  terdapat  permintaan  untuk  berlangganan  internet  di  Kota  Bandung.  Hal  ini didukung oleh hasil uji hipotesis yang menunjukkan bahwa nilai thitung 0,036 < 2,001 ttabel serta nilai signifikansi 0,971 > 0,05. artinya variabel pendapatan berpengaruh secara positif dan tidak signifikan terhadap variabel permintaan untuk  berlangganan  internet,  maka  dapat  disimpulkan  jika  H1  ditolak.  Hasil  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  mengatakan  bahwa  pendapatan  berpengaruh  terhadap  permintaaan,  walaupun  masih  termasuk dalam kategori dalam barang normal jika dlihat dari nilai koefisiennya yang lebih dari nol. Hasil penelitian ini berbeda dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Tobing  dan  Lubis  (2022)  yang  menyebutkan  bahwa  variabel pendapatan  berpengaruh  terhadap  permintaan.  Penelitian  ini  menemukan  tidak  adanya  pengaruh  signifikan  antara variabel pendapatan rumah tangga dengan permintaan langganan internet

## 3.7.3 Pengaruh Variabel Pendidikan Terakhir Terhadap Permintaan Untuk Berlangganan Internet
Dilihat  dari  nilai  thitung  variabel  pendidikan  terakhir  yang  lebih  kecil  daripada  ttabel  (1,447  <  2,001)  dan  nilai signifikansi yang lebih besar daripada 0,05 ( 0,153 > 0,05) maka dapat dikatakan bahwa variabel pendidikan terakhir berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap variabel permintaan berlangganan internet, artinya H1 ditolak. Hasil ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Fadila,  Manan,  dan  Agustiani  (2023)  yang menyatakan bahwa pendidikan terakhir berpengaruh terhadap permintaan untuk berlangganan. Hal ini diduga karena internet  digunakan  oleh  semua  level  pendidikan.  Pada  penelitian  ini  tidak  ditemukan  adanya  pengaruh  signifikan antara variabel pendapatan rumah tangga dengan permintaan langganan internet

## 3.7.4 Pengaruh Variabel Jumlah Anggota Keluarga Terhadap Permintaan Untuk Berlangganan Internet
Berdasarkan pada hasil uji-t dapat diketahui jika nilai t-hitung adalah sebesar 7,063 dan nilai signifikansi yaitu sebesar 0,000  .  Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  jika  variabel  jumlah  anggota  keluarga  berpengaruh  secara  positif  serta signifikan terhadap variabel permintaan berlangganan internet. Hal ini didukung oleh nilai thitung yang lebih besar daripada nilai ttabel (7,063 > 2,001) serta nilai signifikansi yang lebih kecil daripada 0,05 ( 0,000 < 0,05), artinya uji hipotesis H1 dapat diterima. Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang mengatakan bahwa variabel jumlah anggota keluarga berpengaruh terhadap permintaan untuk berlangganan. Hasil ini sejalan dengan penelitian terdahulu oleh Fiantara dan Ananda (2020) yang mengatakan bahwa jumlah anggota keluarga berpengaruh terhadap permintaan untuk berlangganan internet. . Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya korelasi yang positif dan signifikan secara statistik antara jumlah anggota rumah tangga dan tingkat permintaan langganan internet

## 3.7.5 Pengaruh Variabel Usia Terhadap Permintaan Untuk Berlangganan Internet
Berdasarkan hasil perhitungan pada uji-t, variabel usia menghasilkan nilai t-hitung sebesar 7,309 dan nilai signifikansi sebesar  0,000.  Ketentuan  dalam  pengambilan  keputusan  hipotesa  diterima  atau  ditolak  berdasarkan  pada  besarnya nilai signifikansi. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka hipotesis diterima. Hasil pengujian memperoleh nilai  signifikansi  sebesar  0,000  <  0,05  ,  artinya  variabel  usia  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap permintaan untuk berlangganan internet, maka dapat disimpulkan jika H1 diterima. Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Soraya  dan  Afiatno  (2019)  yang  mengatakan  bahwa  variabel  Usia  berpengaruh terhadap  permintaan  untuk  berlangganan.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  adanya  korelasi  yang  signifikan antara usia kepala rumah tangga dan tingkat permintaan langganan internet
3.7.7  Pengaruh  Harga,  Pendapatan,  Pendidikan  Terakhir,  Jumlah  anggota  keluarga,  dan  Usia  Terhadap Permintaan Berlangganan Internet
Dilihat  dari  hasil  pengujian  hipotesis  menggunakan  SPSS  yang  terdapat  pada  tabel  anova,  dapat  diketahui  nilai signifikansi  sebesar  0,000  serta  nilai  Fhitung  sebesar  169,819.  Dapat  disimpulkan  hasil  menunjukkan  bahwa  H0 ditolak dan H1 diterima. Hal ini didukung oleh hasil uji F dimana nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 (0,000 < 0,05) dan nilai Fhitung lebih besar dari Ftabel (169,819 > 3,742) artinya kelima variabel independen tersebut berpengaruh secara  simultan  terhadap  variabel  dependen.  Dengan  demikian  variabel  harga,  pendapatan  ,  pendidikan  terakhir, jumlah anggota keluarga, dan usia memiliki tanda positif yang artinya kelima variabel tersebut memiliki hubungan searah dengan permintaan berlangganan internet.

## 4. KESIMPULAN

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 5, No 1, Agustus 2023, Hal 112 − 121 ISSN 2685-869X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/ekuitas DOI 10.47065/ekuitas.v5i1.3710
Dari hasil uraian dan pembahasan-pembahasan tersebut dapat ditarik beberapa kesimpulan yaitu Harga berlangganan internet tidak berpengaruh terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung , Variabel pendapatan tidak  berpengaruh  terhadap  permintaan  berlangganan  internet  di  Kota  Bandung,  Pendidikan  terakhir  berpengaruh terhadap  permintaan  untuk  berlangganan  internet  di  Kota  Bandung,  Jumlah  anggota  keluarga  berpengaruh  secara positif dan signifikan terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung, Variabel usia berpengaruh positif dan signifikan terhadap permintaan untuk berlangganan internet di Kota Bandung. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat  dilihat bahwa semakin bertambahnya usia maka keinginan berlangganan internet akan semakin tinggi oleh karenanya  penyedia  interent  lebih  memfokuskan  diri  kepada  segmen  usia  yang  produktif.  Semakin  besar  jumlah anggota  keluarga  maka  jumlah  permintaan  berlangganan  internet  semakin  tinggi  maka  provider  internet  dapat memfokuskan  diri    dalam  program  pemasaraan  dapat  menyasar  keluarga  yang  memiliki  anggota  keluarga  yang banyak. Penelitian ini dapat dilakukan kembali dengan menggunakan variabel dependen yang lain, misalnya faktor literasi  teknologi. Atau dapat  juga menggunakan ruang lingkup perekonomian yang lebih luas, misalnya di  tingkat provinsi.

## REFERENCES
Alamsyah,  A.,  &  Bernatapi,  E. A.  (2019).  Evolving  Customer Experience  Management in  Internet  Service  Provider  Company using Text Analytics. Proceeding - 2019 International Conference on ICT for Smart Society: Innovation and Transformation Toward Smart Region, ICISS 2019, November 2019. https://doi.org/10.1109/ICISS48059.2019.8969828
Alcianno  Ghobadi,  S.  (2020).  Sejarah  dan  Perkembangan  Internet  Di  Indonesia  Alcianno  Ghobadi  Gani,  ST.  Jurnal  Mitra Manajemen, 5(Cmc).
Ananda, F. D., & Pristyanto, Y. (2021). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Internet Provider Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 20(2), 407– 416. https://doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1130
Dzogovic, B., Santos, B., Noll, J., Do, V. T., Feng, B., & Van Do, T. (2019). Enabling smart home with 5G network slicing. 2019 IEEE  4th  International  Conference  on  Computer  and  Communication  Systems,  ICCCS  2019,  543–548. https://doi.org/10.1109/CCOMS.2019.8821727
Fiantara, K. A., & Ananda, C. F. (2020). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaaan Provider Internet Indihome Wilayah Denpasar.
Fadila, Tasya Hilma, Abdul Manan, and Eka Agustiani. 2023. “Experimental Student Experiences Analysis of Factors Affecting Demand Subsided House in East Lombok District.” 0 International License 1(1):2985–3877.
Indrawati,  &  Putri,  D.  A.  (2018).  Analyzing  factors  influencing  continuance  intention  of  E-payment  adoption  using  modified UTAUT  2  Model:  (A  case  study  of  Go-Pay  from  Indonesia).  2018  6th  International  Conference  on  Information  and Communication Technology, ICoICT 2018, December, 167–173. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2018.8528748
Kusnandar, B. (2022) Indonesia Masuk Daftar 10 Negara Pengguna internet Terbesar di Asia [online]. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/12/22/indonesia-masuk-daftar-10-negara-pengguna-internet-terbesar-di-asia [ 26 Desember 2022]
Nasution, F. A. P. (2021). Analysis of Factors Affecting Demand for LCGC Car in Indonesia. ProBisnis: Jurnal Manajemen, 12(1), 22–29.
https://ejournal.joninstitute.org/index.php/ProBisnis/article/view/4%0Ahttps://ejournal.joninstitute.org/index.php/ProBisnis/a rticle/download/4/4
Naudé, W., & Liebregts, W. (2021). Digital Entrepreneurship Research: A Concise Introduction. SSRN Electronic Journal, January 2022. https://doi.org/10.2139/ssrn.3691380
IC, N., AI, U., KE, A., ED, U., EC, O., & SZ, B. (2018). Factors influencing telecommunication subscribers’ decision to port among  network  providers  in  Nigeria.  American  Journal  of  Computer  Science  and  Information  Technology,  06(01). https://doi.org/10.21767/2349-3917.100015
Purnomo, S. (2022). Teori Ekonomi Makro. Bandung : Widina Bhakti Persada Bandung Radjab,  E.,  &  Jam’an,  A.  (2017).  Metodologi  Penelitian  Bisnis.  Lembaga  Perpustakaan  Dan  Penerbitan  Universitas Muhammadiyah Makassar Cetakan, 1, 221.
Renggo, Y. R. (2020). Metodologi Penelitian Kantitatif, Kualitatif Dan Kombinasi (Issue March).
Sandu Siyoto, & Sodik, M. A. (2015). Dasar Metodologi Penelitian Dr. Sandu Siyoto, SKM, M.Kes M. Ali Sodik, M.A. 1. Dasar Metodologi Penelitian, 1–109.
Sekaran,  U.,  &  Bougie,  R.  (2013).  Research  Methods  for  Business:  A  Skill-Building  Approach.  Leadership  &  Organization Development Journal, 34(7), 700–701. https://doi.org/10.1108/lodj-06-2013-0079
Soraya, N., & Afiatno, B. E. (2019). Analysis of Factors Affecting the Demand for Kerosene in Urban. International Journal of Economics, Business, and Accounting Reserach (IJEBAR), 3(4), 1167–1176.
Supriyanto, A. S., & Ekowati, V. M. (2019). Anteseden Kinerja Karyawan Bank Syariah Di Malang Raya. Journal of Applied Business Administration, 3(2), 181–193. https://doi.org/10.30871/jaba.v3i2.1523
Syaiful, M., Damanik, D., Simalungun, U., Siantar, P., Guampe, F. A., Tentena, U. K., & Poluakan, M. V. (2022). Pengantar Ilmu Ekonomi (Issue June).
Tao,  L.  (2021).  How  should  economics  view  the  Internet?  Journal  of  Internet  and  Digital  Economics,  1(1),  1–14. https://doi.org/10.1108/jide-07-2021-0001
Ummi Hasanah Nasution, Edhy Mirwandhono, Ma’ruf Tafsin,  Hasnudi, & Armyn Hakim Daulay. (2019). Analysis of Factors Affecting  The  Demand  of  Broiler  Chicken  Meat  In  Binjai  City.  Jurnal  Peternakan  Integratif,  7(2),  42–52. https://doi.org/10.32734/jpi.v7i2.2166
Yuldinawati, L., van Deursen, A. J. A. M., & van Dijk, J. A.  G. M. (2018). Exploring the internet access of Indonesian SME entrepreneurs. International Journal of Business, 23(3), 235–247.