## Warmadewa Economic Development Journal

## Faktor - Faktor yang Dominan Mempengaruhi Permintaan Pada Aplikasi Belanja Online
Ni Made Rianita Nova Damayanthi*, Ni Putu Rediatni, A.A Ketut Jayawarsa Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Warmadewa, Bali - Indonesia *Email: nimaderianitanovadamayanthi@gmail.com
How to cite (in APA style):
Damayanthi,  N.  M.  R.  N.,  Giri,  N.  P.  R.,  &  Jayawarsa,  A.  A.  K.  (2023).  Faktor - Faktor  yang  Dominan  Mempengaruhi Permintaan Pada Aplikasi Belanja Online. Warmadewa Economic Development Journal (WEDJ) , 6 (1), pp.18 - 23. https://doi.org/10.22225/wedj.6.1.2023.18 - 23

## Abstract
This study is meaningful to analyze the factors that have a demand on online shopping applications. This study uses the Slovin formula with 100 people. The analysis technique in this study is an exploratory factor. Where the  results  of  this  study  show  that  the  dominant  factor  influencing  the  demand  for  Online  Shopping Applications in Denpasar City as a whole  is outlined in factor 1, which is dominant,  namely taste  and then forecasting future conditions. Judging from the results of the study, there is 1 factor that influences the demand for Online Shopping Applications in Denpasar City, namely the taste factor and forecasting conditions in the future.
Keywords: Request; Offer; Online Shopping App Abstrak
Penelitian  ini  bermakna  untuk  menganalisis  faktor - faktor  yang  memiliki  permintaan  pada  aplikasi  belanja online.  Penelitian  ini  menggunakan  rumus  Slovin  dengan  100  orang.  Teknik  analisis  dalam  penelitian  ini adalah faktor eksploratif. Dimana hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor dominan yang mempengaruhi permintaan  Aplikasi  Belanja  Online  di  Kota  Denpasar  secara  keseluruhan  dijabarkan  pada  faktor  1  yang dominan yaitu selera kemudian peramalan kondisi yang akan datang. Dilihat dari hasil penelitian, terdapat 1 faktor  yang  mempengaruhi  permintaan  Aplikasi  Belanja  Online  di  Kota  Denpasar  yaitu  faktor  selera  dan kondisi peramalan di masa yang akan datang.
Kata Kunci: Meminta; Menawarkan; Aplikasi Belanja Online

## 1. PENDAHULUAN
Di era revolusi industri 4.0 ini dunia sudah menyambangi rangkaian perubahan yang sangat pesat  dalam  berbagai  aspek.  Dimana  pada perkembangan  teknologi  saat  ini semua  negara sudah  terhubung  dengan  internet  hal  ini memberikan  banyak  sekali  manfaat  salah satunya  jual  beli  produk  atau  jasa  lainnya. Dengan adanya kecanggihan teknologi sekarang,  banyak  jasa  praktis  yang  ditawarkan secara  online  sehingga  konsumen  tidak  perlu datang  ke  toko  fisik  melainkan  bisa  melihat online  salah  satunya  mengaskes  aplikasi. Konsumen  mendapat  kepuasan  dari  berbelanja praktis  karena    mempermudah  dan  selesai dengan cepat tanpa perlu menghabiskan banyak waktu  untuk  menempuh  perjalanan  pulang pergi.  Dimana  selain  mempermudah  aplikasi
online  banyak  pilihan  sesuai  dengan  keinginan dan kebutuhan.
Berlandaskan  pada  data  yang  diperoleh dari APJJI tahun 2020 dimana dinyatakan total pemakai  internet  di  Indonesia  ialah  196,7  juta pemakai  dan  jumlah  tersebut  naik  8,9  persen dibandingkan  dengan  tahun  2018,  dimana berkenan dengan askes internet yang meningkat menyebabkan banyak aktivitas yang memanfaatkan peluang tersebut untuk menaikan  profit  perusahaan  selain  itu  dapat juga  memasarkan  produk  melalui  internet dengan  menggunakan  aplikasi  online  tersebut. Tidak  hanya  itu  saja  dengan  internet  dimana para konsumen bisa bertransaksi dengan mudah dimana  dan  kapanpun.  Dengan  hal  ini  maka pertumbuhan  internet  sangat  meningkat  tiap tahunnya
Faktor - Faktor yang Dominan Mempengaruhi Permintaan Pada Aplikasi Belanja Online
Gambar 2 . 10 E - commerce dengan Pengunjung Situs Bulanan Tertinggi (Kuartil 1 - 2021) Sumber: https://databoks.katadata.co.id
Berdasarkan  data  yang  dikeluarkan  oleh Katadata  pada  gambar  2  dimana  dinyatakan bahwa  Tokopedia  ialah  e - commerce  dengan jumlah  transaksi  tertinggi  di  Indonesia  sejak 2014  dan  dikejar  oleh  Shopee  dan  bukalapak dimana ketiganya diproyeksikan akan mengalami kenaikan.  Tokpedia  terus bertahan diposisi  pertama  hingga  tahun  2023  dimana data  ini    bersumber  dai  CSLA  sebagaimana terlampir pada Gambar 3.
Gambar 1. Data Pertumbuhan Pengguna Internet di Indonesia Tahun 1998 - 2020 Sumber: https://lokadata.britager.id
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa dimana  setiap  tahunnya  pengguna  internet selalu bertambah dan dimana berkenaan dengan akses internet yang yang terus bertambah setiap tahunnya  dengan  laju  internet  hal  dapat dijadikan  peluang  atau  dimanfaatkan  oleh  para usaha.  Tidak  hanya  itu  saja  internet  sangatlah penting  pada  masa  saat  ini  dimana  perusahaan dapat  memasarkan  produk  secara  mudah  dan para perusahaan dengan mudah mempromosikannya  dengan  sesuai  keinginan contoh seperti marketplace seperti,  Tokopedia, Shopee,  Bukalapak,  dan  masih  banyak  lagi. Dimana  perusahaan  e - commerce  itu  sendiri semakin  mudah  dan  praktis  sehingga  membuat konsumen sangat mudah dan sering mengunjungi website tersebut atau
mendownload aplikasi belanja online.
Selain  mudah  para  konsumen  akan berhemat  waktu  dan  dengan  mudah  mencari kebutuhan  tanpa  bingung  harus  berbelanja kemana dan juga akan berhemat waktu. Dengan ini  para  pengusaha  akan  berlomba  membuat marketplace semenarik mungkin untuk membuat para konsumen mendownload aplikasi tersebut atau mengunjungi website tersebut.
Dengan  banyaknya  kunjungan  disitus website  atau  aplikasi  maka  semakin  tinggi minat  konsumen  untuk  berbelanja  online sehingga  permintaan  produk  di market  place semakin  hari  semakin  meningkat.  Masing - masing  aplikasi  belanja  /  market  place  akan berlomba  mengeluarkan  ide  atau  inovasi  agar para  konsumen  berbelanja  atau  mengunjungi situs belanja online tersebut. Dimana berdasarkan  data  dari    iPrice  Group  dimana terdapat 10 e - commerce yang sering dikunjungi oleh  konsumen  baik  diwebsite  atau  aplikasi dimana  dengan  kunjungan  tertinggi  dimana menobatkan  Tokopedia  hal  ini  kuartal  I  2021 tercatat  berbilang  135  juta  pengunjung  dan disusul  oleh  shopee  dengan  jumlah  pengujung 127,4  juta  pengunjung  dan  setelah  itu Bukalapak  dengan jumlah 36,1juta  pengunjung dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3 . Prediksi Nilai Transaksi Tokopedia, Bukalapak dan Shopee Tahun 2014 - 2023 Sumber: Katada, 2019
Berdasarkan  hasil  survei  Katadata  56,6% generasi  muda  (generasi  Z)  di  Indonesia menyatakan bahwa mereka pernah berbelanja di e - commerce  dalam  tiga  bulan  terakhir  dan persentase  itu  sangat  tinggi  bila  dibandingkan transaksi  layanan  digital  lainnya.  Responden mengatakan  transaksi  pemesanan  makanan secara online dalam tiga bulan terakhir diposisi n  dua  dengan  persentase  35,9%  dan  23% responden  beli  bahan  makanan  ataupun kebutuhan  sehari - hari  melaui  aplikasi  dalam ponselnya.  Selain  itu  secara  daring  pada  1.146 responden berusia 18 - 29 tahun dari
Jabodetabek,  Medan,  Bandung,  Makasar  dan sebagainya  pada  13 - 18  April  2021  sebanyak 82%  responden  berusia  18 - 26  tahun  atau dikenal generasi Z
Faktor - Faktor yang Dominan Mempengaruhi Permintaan Pada Aplikasi Belanja Online
Gambar 4. Hasil Survei Transaksi yang Dilakukan Responden Dalam Tiga Bulan Terakhir Sumber: Katadata, 2021
Berdasarkan  pada  data  Gambar  3  diatas dapat  dinyatakan  bahwa  perkembangan e - commerce di  Indonesia  sangatlah  pesat. Berdasarkan  fenomena  yang  terjadi  dapat  di kaji faktor - faktor yang mempengaruhi permintaaan pada aplikasi belanja online di kota Denpasar.  Penelitian yang dilakukan oleh Sari Reski (2018) dimana ada beberapa faktor yang mempengaruhi  seperti  produk  berpengaruh terhadap  permintaan  sedangkan  selera  tidak berpengaruh  terhadap  permintaan.    Penelitian oleh  Farhani  Syahri  (2020)  menyatakan  bahwa harga berpengaruh terhadap permintaan sedangkan pendapatan konsumen tidak
berpengaruh terhadap permintaan.
Berdasarkan pada fenomena dan hasil - hasil penelitian  sebelumnya  yang  masih  terdapat kesenjangan  dalam  hasil  penelitiannya  maka peneliti  akan  melakukan  penelitian  ini mengambil  locus  di  Kota  Denpasar  berfokus pada generasi Z.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Permintaan
Pemintaan  ialah  hubungan  antara  jumlah barang  yang  diminta  dengan  harga  dari  barang itu  sendiri.  Permintaan  landasannya  didukung oleh  daya  beli  yang  efektif  dan  pemintaaan potensial.    Permintaan  berkaitan  erat  dengan nilai  barang  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen dan    keinginan  membeli  konsumen.  Keinginan membeli  konsumen  sama  saja  dengan  hasrat dan  minat dalam membeli, akan tetapi berminat belum  tentu  membeli  dimana  dengan  adanya daya  membeli  juga  mempengaruhi  seseorang untuk  membeli  barang  atau  jasa  tersebut.  Ini berarti  bahwa    perminataan  terhadap  sejumlah barang  baru  akan  berarti  jika  didukung  oleh daya  beli  dari  pembeli  barang  tersebut.  Dalam ilmu  ekonomi,  jelas  dibedakan  antara pemintaan  efektf  dan  permintaan  potensial. Permintaan konsumen terhadap barang maupun jasa  dipengaruhi  oleh  beerapa  faktor  yaitu
(Syamsuddin, 2018:5) sebagai berikut.
Harga Barang Tersebut Harga barang itu sendiri dapat
mempengaruhi  permintaan  terhadap  terhadap barang tersebut. Jika harga tersebut meningkat, dan  harg  abarang  lain  sejenisnya  tetap  atau tidak berubah maka permintaan terhadap barang tersebut  akan  menurun,  begtu  pula  sebaliknya, bila  harga  barang  tersebut  turun  sedangkan harga  barang  lain  yang  sejenis  tetap,  maka permintaan  terhadap  barang  tersebut  akan megalami kenaikan.
Harga Barang Lain Berkaitan Erat Dengan Barang Tersebut
Harga  barang  lain  sejenis  ini  dibagi kedalam  dua jenis yaitu barang pengganti atau substitusi, barang pelengkap atau komplementer.  Jika  harga  barang  utama mengalami  kenaikan,  sedangkan  harga  barang substitusi  tetap  maka  permintaan  terhadap barang  substitusi  akan  mengalami  kenaikan begitu pula sebaliknya. Jika harga barang utama mengalami kenaikan maka akan mempengaruhi permintaan  barang  komplementer.  Permintaan barang komplementer akan mengalami penurunan seiring dengan menurunnya permintaan  terhadap  barang  utama  yang disebabkan oleh kenaikan harga.
Pengaruh  Distribusi  Pendapatan  Terhadap Jumlah Barang Yang Diminta
Distribusi pendapatan dapat mempengaruhi permintaan.  Semakin  besar  gap  pendapatan maka akan menyebabkan  permintaan menurun karena  hanya  sedikit  masyarakat  yang  dapat menikmati  pendapatan  yang  cenderung  tinggi. Semakin  merata  tingkat  pendapatan  maka permintaan akan semakin meningkat.
Pengaruh  Pendapatan  Rumah  Tangga Terhadap Jumlah Barang Diminta
Pendapatan  memiliki  pengaruh  terhadap tinggi  rendahnya  permintaan.  Semakin  tinggi pendapatan  seseorang  maka  daya  belinya  akan meningkat.  Hal  ini  akan  berpengaruh  pada meningkatnya permintaan.
Selera Masyarakat
Selera  masyarakat  dapat  mempengaruhi permintaan  individu  terhadap  barang  dan  jasa yang  ingin  dikonsumsi.  Tingkat  pengetahuan, lingkungan  sosial,  serta  pesatnya  pertumbuhan teknologi  berhubungan  dengan  gaya  hidup masyarakat  yang  dimana  mempengaruhi  gaya/
Warmadewa Economic Development Journal (WEDJ), Volume 6, Nomor 1, 2023. CC - BY - SA 4.0 License
Faktor - Faktor yang Dominan Mempengaruhi Permintaan Pada Aplikasi Belanja Online seleranya dalam berkonsumsi, karenanya selera masyarakat  cenderung  beruba - ubah  mengikuti tren.  Produsen  yang  tanggap  akan  senantiasi melakukan  riset  dan  mengembangkan  produk - produknya,  berinovasi  menciptakan  produk baru  agar  sesuai  perubahan  lingkungan  dan perubahan  selera  masyarakat.  Cita  rasa  yang positif  mendorong  peningktan  positif  juga  dan begitu sebaliknya
Jumlah Penduduk
Jumlah  penduduk  berkorelasi  positif dengan  jumlah  permintaan.  Semakin  padat jumlah  penduduk  di  suatu  wilayah  maka  akan muncul permintaan barang dan kebutuhannya.
Ramalan Keadaan Di Masa Mendatang
Ketidakpastian keadaan di masa yang akan datang
mempengaruhi pola konsumsi masyarakat.  Keadaan  tidak  pasti  tersebut  bisa jadi  kenaikan  harga, force  majeure seperti bencana  ataupun  keadaan  pandemi.  Mereka akan  cenderung  menyimpan  cadangan  barang yang dapat dikonsumsi dikemudian hari.

## 3. METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah metode kuantitatif dimana data yang digunakan  adalah  data  yang  berbentuk  angka yang dapat dihitung. Data yang akan dianalisis adalah  data  primer  yang  bersumber  langsung dari  responden,  dimana  dalam  penelitian  ini respondennya  adalah  generasi  Z  di  Kota Denpasar.  Tempat  penelitian  ini  di  Kota Denpasar  dan  populasi  konsumen  generasi  Z dan  kelompok  umur  dari  15 - 29  tahun  dengan sejumlah  182.700  orang.  Melihat  besarnya populasi penelitian, peneliti memutuskan untuk menggunakan  metode  penentuan  sampel  yakni kuota  sampling.  Metode  ini  digunakan  jika populasi  berjumlah  terlalu besar  atau  bisa juga digunakan jika besaran populasi tidak diketahui. Sampel  yang  digunakan  diputuskan  sebanyak 100 orang responden. Teknik pengumpulan data yang  digunakan  ialah  observasi  dan  survey menggunakan  instrumen  keusioner.  Data  yang didapat, ditabulasi, lalu dianalisis menggunakan teknik analisis faktor eksploratori.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitan  ini  mengkaji  faktor - faktor  yang mempengaruh permintaan pada aplikasi belanja online  di  Kota  Denpasar.  Analisis  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  faktor eksploratori  dimana  poinnya  faktor - faktor dominan dari 21 pernyataan terkait faktor yang mempengaruhi  permintaan  pada  aplikasi belanja  online  di  Kota  Denpasar.  Sebelum  uji
eksploratori  dilakukan  uji  instrumen  penelitian yakni uji validitas dan uji reliabilitas.

## Uji Instrumen

## Uji Validitas
Tabel 1. Hasil Uji Validitas
Pernyataa n Nilai r Hitung Syarat Validitas Keterangan X1 0,554 0.300 Valid X2 0,319 0.300 Valid X3 0,320 0.300 Valid X4 0,466 0.300 Valid X5 0,305 0.300 Valid X6 0,372 0.300 Valid X7 0,470 0.300 Valid X8 0,363 0.300 Valid X9 0,340 0.300 Valid X10 0,369 0.300 Valid X11 0,372 0.300 Valid X12 0,385 0.300 Valid X13 0,427 0.300 Valid X14 0,321 0.300 Valid X15 0,338 0.300 Valid X16 0,344 0.300 Valid X17 0,459 0.300 Valid X18 0,398 0.300 Valid X19 0,337 0.300 Valid X20 0,326 0.300 Valid X21 0,444 0.300 Valid
Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Berdassarkan hasil uji validitas pada Tabel 1  dapat  dijelaskan  bahwa  r  hitung  lebih  besar dari  0.300.  ini  berarti  pernyatan  kuesioner dinyatakan  valid  dan  layak  dilanjutkan  untuk dianalisis model penelitiannya.
Setelah  uji  validitas  maka  dilanjutkan  uji reliabilitas yaitu:

## Uji Realibilitas
Tabel 2 . Hasil Uji Reliabilitas
Cronbach ’ s Alpha N of Items .833 21 Sumber: Hasil Penelitian, 2021
Berdasarkan  hasil  uji  reliabilitas  pada Tabel  2  dinyatakan  bahwa Cronbach ’ s  Alpha dari  21  item  pernyataan    pada  kuisioner  yaitu sebesar  0.833.  Hal  ini  berarti  pernyataan - pernyataan  yang  digunakan  reliabel  dan  dapat dilanjutkan untuk dianalisis model penelitiannya.

## Analisis Faktor
Faktor - Faktor yang Dominan Mempengaruhi Permintaan Pada Aplikasi Belanja Online

## Uji Kaiser Mayer Oikin (KMO)
Tabel 3. Hasil Uji Kaiser Mayer Olkin (KMO) Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Tabel  5  menunjukkan  extraction  dari keseluruhan  item  pernyataan  yang  digunakan. Nilai  masing - masing  extraction  dari  masing - masing  indikato  bernilai  positif  yakni  X4 memiliki  nilai  extraction  0,562,  X11  memiliki nilai  extraction  0,378,  X12  memiliki  nilai extraction  0,604,  dan  X21  memiliki  nilai extraction  sebesar  0,465.  Hal  ini  menunjukkan bahwa responden  mengkonfirmasi  dengan  baik setiap  indikator  yang  digunakan  dalam penelitian .

## Uji Pricipipal Component Analysis (PCA)
Tabel 6 . Hasil Uji Analisis PCA
.630
Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Berdasarkan  pada  hasil  uji  Kaiser  Mayer Olkin (KMO) pada Tabel 3 dapat dilihat  bahwa nilai  KMO  adalah  sebesar  0,630  >  nilai  KMO tabel  0,5.  Hasil Bartlett ’ sTest memiliki signifikan  0,000<0,05.  Nilai  KMO  hitung  dan Bartlett`s  Test  memuktikan  bahwa  uji selanjutnya dapat dilanjutkan yakni dengan Uji Measure of Sampling (MSA).
Uji Measure of Sampling (MSA) Tabel 4 . Hasil Uji Measure of Sampling (MSA )
X4 X11 X12 X21 Anti - image Covariance X 4 .742 - .214 .090 .225 X11 - .214 .794 .229 - .107 X 12 .090 .229 .702 - .258 X 21 .225 - .107 - .258 .740 Anti - image Correlation  X 4 .683a - .279 .125 .304 X 11 - .279 .584a .307 - .309 X 12 .125 .307 .652a - .358 X 21 .304 - .139 - .358 .589a Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Tabel 4 menjelaskan hasil uji MSA dengan melihat  Anti - Image  Corelation  pada  tiap indikator  item  pernyataan.  Bila  nilainya  diatas 0,5 maka dapat digunakan untuk dianalisis lebih lanjut.  Pada  Tabel  4  nilai  MSA  dari  X4,  X11, X12,  X21  lebih  besar  dari  0,5,  artinya  dapat dianalisis  lebih  lanjut.  Sisanya  sebanyak  17 item  lainnya  tidak  dimasukkan  untuk  analisis lebih lanjut karena nilai MSA nya dibawah 0,5 jadi  harus  dikeluarkan  atau  harus  dieliminasi dari model penelitian .
Tabel 5 . Komunitas Variabel Item Pernyataan Initial Extraction X4 1.000 .562 X11 1.000 .378 X12 1.000 .604 X21 1.000 .465
Komponen 1 X4 - .750 X11 - .625 X12 .777 X21 .682
Model  ekstraksi  yang  digunakan.  Dalam penelitian  ini  adalah  Principal  Component Analysis  (PCA)  yang  bertujuan  untuk mengetahui  jumlah  faktor  yang  terbentuk  dari indikator - indikator  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Analisis  PCA  dilakukan  dengan melihat  nilai  communalities  tiap  indikator. Batas  nilai  yang  digunakan  adalah  0,5  yakni indiktor  tersebut  dapat  menjelaskan  50% variansi dari tiap variabel. Pada Tabel 6, dapat dilihat  jumlah  faktor  yang  terbentuk  adalah  1 faktor dan indikator yang memenuhi syarat nilai communalitiesnya hanya X12 sebesar 0,777 dan X21 sebesar 0,682. Ini berarti hanya terdapat 1 faktor  dengan  2  variabel  yang  membentuknya. Nilai 0,777 dari X12 berarti bahwa faktor yang terbentuk  dapat  menjelaskan  77,7%  variansi dari variabel X12. Nilai 0,682 dari variabel X21 berarti  bahwa  faktor  yang  terbentuk  dapat menjelaskan 68,2% variansi dari variabel X21.

## Rotasi Faktor
Berdasarkan  hasil  rotasi  faktor  didapatkan bahwa  ada  2  variabel  yang  dikelompokkan  ke dalam faktor 1 yakni variabel X12 dan X21.

## Penamaan Faktor
Pada tahap ini faktor yang terbentuk diberi nama  sesuai  dengan  variabel  pembentuknya. Dalam penelitian ini, variabel X12 terkait selera dalam  berbelanja  online  dan  variabel  X21 terkait  perubahan  keadaan  di  masa  mendatang. Dua variabel pembentuk faktor ini bila diperas terkait  dengan  consumer  behavior  yakni perilaku  belanja  konsumen  karena  konsumen melakukan  pilihan - pilihan  untuk  berbelanja
Faktor - Faktor yang Dominan Mempengaruhi Permintaan Pada Aplikasi Belanja Online secara  online  dan  berbelanja  saat  sale.  Oleh karena itu faktor 1 dinamakan sebagai berikut:
Faktor 1: Perilaku Belanja Konsumen (X12)  Saya  benar - benar  menyukai  produk pada  aplikasi  belanja  online  sehingga  saya membelinya.
(X21)  Saya  selalu  membeli  produk  pada aplikasi  online  saat  sale  karena  harga  akan kembali normal 3 hari kedepan.
Hasil  penelitian  selaras  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Fitriani  (2017)  mengenai Faktor - faktor  yang  Mempengaruhi  Permintaan Tahu  Di  Gampong  Pante  Gajah  Kecamatan Peusangan  Kabupaten  Bireuen  (studi  kasus konsumen  tahu  pada  agro  industry  Bapak  Ari Gunawan)  menyatakan bahwa secara simultan dipengaruhi oleh faktor harga tahu, harga ikan, Berdasarkan  keadaan  yang  terjadi  pada  obyek penelitian,  para  konsumen  yang  melakukan transaksi atau belanja melalui aplikasi online di Kota  Denpasar  sudah  pasti  membeli  produk yang  sesuai  mereka  inginkan  (sesuai  dengan selera dan memperhatikan juga kualitas produk dari  produk  yang  diingikan  dengan  melihat ulasan - ulasan  testimoni  yang  diberikan  oleh konsumen  yang  sudah  membeli  produk. Dimana  para  konsumen  dalam  belanja sangatlah teliti dalam membeli barang tersebut. Berbelanja  di  aplikasi  online  pun,  konsumen selalu  memperhatikan notification dari  toko online  yang  diikuti,  jika  terdapat  diskon  yang diberikan,  maka  konsumen  langsung  banyak memesan  produk  tersebut  karena  takut kehabisan  dan  harga  produk  kembali  normal bahkan  bisa  saja  harga  produk  naik  karena menyesuaikan  dengan  biaya  produksi  produk saat  itu.  Dengan  adanya  potongan  harga menbuat  para  konsumen  akan  berlomba  untuk membelinya  selai  itu  juga  ulasan  pada  produk tersebut  menjadi  poin  utama  dalam  membeli barang.

## 5. SIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  penelitian    maka ditarik  simpulan  faktor  yang  dominan mempengaruhi  permintaan  pada  Aplikasi Belanja  Online  di  Kota  Denpasar  secara keseluruhan  yang  dituangkan  dalam    faktor perilaku  konsumen  yang  terbentuk  dari  selera konsumen  berbelanja  secara  online  dan perubahan  keadaan  di  masa  mendatang. Penjual  yang  menjual  produknya  melalui aplikasi  belanja  online  agar  meningkatkan kualitas  serta  inovasi  produk  dan  promosi penjualannya  karena  variabel  ini  memberikan pengaruh  terhadap  faktor  yang  mempengaruhi
permintaan  konsumen  di  kota  Denpasar  pada aplikasi  belanja  online.  Strategi concentrated targeting  strategy dapat  digunakan  dimana Aplikasi
Belanja Online yang pasar konsumennya  ada  di  Kota  Denpasar  dapat berfokus pada peningkatan kualitas produk juga inovasi  produk  serta  berfokus  memasarkannya lebih luas lagi jangkauannya. Penelitian ini baru merupakan  penelitian  awal  berkaitan  dengan faktor - faktor  yang  mempengaruhi  permintaan pada Aplikasi Belanja Online di Kota Denpasar. Penelitian  selanjutnya  dapat  melanjutkan dengan  memperluas  ruang  lingkup  penelitian dan bisa menganalisis besaran pengaruhnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Farhani, S. (2020), Analisis Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Barang di E - Commerce  di  Kalangan  Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.
Fitriani,  F.  (2017).  Faktor - faktor  yang Mempengaruhi  Permintaan  Tahu  di Gampong  Pante  Gajah  Kecamatan Peusangan  Kabupaten  Bireuen  (Studi
Kasus Konsumen Tahu pada Agroindustri  Bapak  Ari  Gunawan). Jurnal Sains Pertanian, 1(2), 210865.
https://databoks.katadata.co.id https://lokadata.britager.id https://katadata.com
Iprice  Insight.  (2019). “ The  Map  of  E - commerce  in  Indonesia ”. dari  https:// iprice.co.id/insights/mapofecommerce/ en/
Iprice  Insight.  (2019). “ The  Map  of  E - commerce  in  Indonesia ”. dari  https:// iprice.co.id/insights/mapofecommerce/ en/.
Sari,  R.  I.  (2018).  Analisis  Faktor - Faktor  yang Mempengaruhi  Permintaan  Masyarakat Berbelanja  pada  Pasar  Virtual  di  Kota Makassar (Doctoral dissertation,
Universitas  Islam  Negeri  Alauddin Makassar).
Syamsuddin,  Syamri,  Detri  Karya.  (2018). Mikroekonomi untuk Manajemen, Edisi Kesatu ,  PT  Rajagrafindo  Persada, Depok.
Warmadewa Economic Development Journal (WEDJ), Volume 6, Nomor 1, 2023. CC - BY - SA 4.0 License