## FACTORS THAT CONSUMERS CONSIDER IN THE DECISION TO PURCHASE FIBER OPTIC INTERNET ON A B2G SCALE IN THE KEDIRI CITY

## FAKTOR-FAKTOR YANG DIPERTIMBANGKAN KONSUMEN DALAM
KEPUTUSAN PEMBELIAN INTERNET FIBER OPTIC
DENGAN SKALA B2G SE-KARISIDENAN KEDIRI
Riska Tri Ayumi 1 , Helena Sidharta 2
Master of Management School of Business and Management - Universitas Ciputra 1,2 riskatriayumi5@gmail.com 1 , helena@ciputra.ac.id 2

## ABSTRACT
The high value of internet use on the island of Java creates opportunities for internet service providers or Internet Service Providers (ISP) to expand. One of them is the BRK Network Company which is domiciled in Tulungagung. The aim of this research is to confirm what factors consumers consider in their decision to purchase B2G (Business to Government) scale fiber optic internet services in Karisidenan Kediri. The type  of  research  used  in  this  research  is  quantitative  with  a  descriptive  analytical  and  correlational approach. This research uses exploratory factor analysis. The data was tested for validity and reliability using SPSS, after which it was continued for the KMO test and Sphericity Test between variables using the Barlett  of  sphericity  and  Anti-image  correlation  test.  The  research  results  show  that  the  16  variables presented  are  valid  and  considered  reliable.  Data  processing  shows  that  there  are  four  variations  in factors. Based on the results of this research, it can be concluded that there are four factors which are classified based on 16 variables. Factor 1 is named optimizing customer, factor 2 is costumer satisfaction, factor 3 is the value offered, and factor 4 is flexibility. This research is useful for the author's company or similar companies to improve the quality of human resources so that it has a positive effect on company performance.
Keywords: Internet, B2G Consumers, Purchasing Decision, Factor Analysis.

## ABSTRAK
Tingginya  nilai  pemanfaatan  internet  pada  pulau  Jawa  membuat  terbukanya  kesempatan  untuk  para penyedia jasa layanan internet atau Internet Service Provider ( ISP ) untuk mengembangkan sayap. Salah satunya yaitu Perusahaan BRK Network yang berdomisili di Tulungagung. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk  mengkonfirmasi  faktor  apa  saja  yang  dipertimbangkan  konsumen  dalam  keputusan  pembelian layanan internet fiber optic berskala B2G ( Business to Government ) di Karisidenan Kediri. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif menggunakan analisis exploratory factor analysis . Data diuji validitas dan reabilitasnya menggunakan SPSS, setelah itu dilanjutkan untuk uji KMO dan Uji Sphericity antar  variabel  menggunakan barlett  of  sphericity dan Anti-image  correlation  test. Dari  hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari 16 variabel yang disajikan adalah valid dan  dianggap reliabel. Dari pemrosesan  data  menunjukkan  bahwa  terdapat  empat  variasi  faktor.  Mengacu  terhadap  hasil  penelitian tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  terdapat  4  (empat)  faktor  yang  digolongkan  berdasarkan  16 variabel. Faktor 1 yaitu dengan penamaan optimalisasi pelayanan, faktor 2 kepuasan pelanggan, faktor 3 nilai yang ditawarkan, dan faktor 4 fleksibilitas. Penelitian ini bermanfaat bagi perusahaan penulis ataupun perusahaan  sejenis  untuk  meningkatkan  kualitas  SDM  sehingga  berpengaruh  positif  terhadap  perfoma perusahaan.
Kata Kunci : Internet, Konsumen B2G, Keputusan Pembelian, Faktor Analisis.

## PENDAHULUAN
Di  era  modernisasi  saat  ini kebutuhan  internet  sudah  menjadi  hal yang  sangat  penting  di  lingkup masyarakat Indonesia. Kemajuan dalam bidang teknologi, pendidikan, komputer, dan  telekomunikasi  juga  menjadi peranan penting dalam proses berkembangnya  internet.  Kebutuhan internet  semakin  besar  dari  berbagai macam  konsumen  antara  lain  bagi intansi  pendidikan,  pelaku  bisnis perumahan atau perkantoran. Berdasarkan  kebutuhan  internet  yang semakin  besar  ditengah  masyarakat, pelaku  bisnis  dalam  bidang  usaha
internet  utamanya fiber  optic saat  ini mempunyai  peluang  besar  untuk memperluas jaringan di berbagai daerah (Subandowo, 2022). Penggunaan internet dalam lingkup masyarakat menjadikan Indonesia  sebagai  salah  satu  negara dengan penggunaan internet peringkat 8 di dunia. Kemajuan internet di Indonesia merupakan hasil dari upaya pemerataan infrastruktur  jaringan  dari  setiap penyelenggara  jasa  ke  seluruh  wilayah perkotaan (urban) dan perdesaan (rural) di  Indonesia.  Penyelenggara  Jasa Internet Indonesia (APJII) mengungkapkan bahwa penetrasi Indonesia saat ini sudah mencapai 77,02
% pada tahun 2021 hingga 2022. Berikut urutan  ranking  penggunaan  internet  di pulau  jawa  yang  dapat  digunakan sebagai  acuan  keputusan  pemanfaatan internet (Dewantara et al., 2022).
Tabel 1. Ranking Penggunaan Internet menurut APJII No. Provinsi Nilai Akhir Ranking 1 Jawa Tengah 1.0439691 1 2 Jawa Timur 1.0394861 2 3 Jawa Barat 0.7239035 3
Sumber : (Dewantara et al., 2022)
Dapat dilihat dalam lampiran tabel
1.  ranking  penggunaan  internet  di Indonesia  pada  wilayah  Provinsi  Jawa. Jawa  Tengah  menempati  ranking pertama  dengan  nilai  akhir  1.0439691, kemudian  Jawa  Timur  berada  pada ranking  kedua  dengan  nilai  akhir 1.0394861,  dan  Jawa  Barat  menjadi ranking  ketiga  dengan  nilai  0,7239035 disusul dengan (Dewantara et al., 2022).
Tingginya nilai pemanfaatan internet  pada  pulau  Jawa  membuat terbukanya  kesempatan  untuk  para penyedia  jasa  layanan  internet  atau Internet  Service  Provider ( ISP )  untuk mengembangkan sayap. Konsumen yang berlangganan internet utamanya di pulau
Jawa  meliputi  konsumen  berskala  kecil dimana konsumen tersebut berlangganan provider hanya untuk dipakai keperluan sendiri  dan  tidak  digunakan  untuk melakukan  aktivitas  pekerjaan  yang besar atau biasa disebut dengan business to consument ( B2C ) . Banyak penelitian yang  telah  membahas  keputusan pembelian  menggunakan  pengukuran B2C  ( business  to  consument )  dan  B2B ( business  to  business )  namun  masih jarang yang menggunakan B2G ( business  to  goverment )  (Dewantara  et al.,  2022).  B2G  merupakan  jenis perusahaan  yang  bekerja  sama  untuk melakukan  penjualan  produk  atau  jasa kepada  instansi  pemerintah.  Yang kemudian pihak bisnis akan memberikan penawaran  berbagai  jenis  produk  yang dibutuhkan  untuk  berjalannya  proses kinerja  instansi  pemerintah.  Jenis transaksi ini dilakukan dengan mengajukan tender. Konsumen dari B2G sendiri  biasanya  mempertimbangkan dari  segi  efisiensi  penggunaan  jaringan internet (Putra et al., 2020).
Tabel 2. Anggaran APBD Jawa
Timur tahun 2022 Belanja Daerah 132.921,12 M 132.109,20 M 99.39 Belanja Pegawai 45.916,64 M 40.965,64 M 89.22 Belanja Pegawai 45.916,64 M 40.965,64 M 89.22 Belanja Barang dan Jasa 37.198,32 M 38.547,09 M 103.63 Belanja Barang dan Jasa 37.198,32 M 38.547,09 M 103.63 Belanja Modal 17.858,94M 18.515,95 M 103.68 Belanja Modal 17.858,94M 18.515,95 M 103.68 Belanja Lainnya 31.947,21 M 34.080,51 M 106.68 Belanja Bunga 69,12 M 32,39 M 46.87 Belanja Subsidi 33,83 M 27,03 M 79.92 Belanja Hibah 9.367,36 M 10.034,90 M 107.13 Belanja Bantuan Sosial 1.053,40 M 1.190,46 M 113.01 Belanja Tidak Terduga 2.398,66 M 363,32 M 15.15 Belanja Bagi Hasil 5.188,77 M 7.920,21 M 152.64 Belanja Bantuan Keuangan 13.836,08 M 14.512,20 M 104.89 Sumber: djpk.kemenkeu.go.id (2022)
Dalam  setiap  tahun  pemerintah pusat dan pemerintah daerah merancang rencana  anggaran  keuangan  tahunan yang  kemudian  dituangkan  dalam Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Daerah  (APBD),  dimana  biasanya anggaran belanja bagi pemerintah daerah khususnya untuk pengadaan barang/jasa selalu menngalami peningkatan.
Mengacu  pada  data  dari
Indonesia Procurement  Watch  (IPW), pemerintah daerah menggunakan lebih dari 30-40% untuk pengadaan barang/jasa (Rerung et al.,  2020).  Pada  tahun  2022  Provinsi
Jawa  Timur  melakukan  penyerapan anggaran  belanja  sebanyak  99.39%, tersalurkannya anggaran belanja merupakan  sebuah  dukungan  dari pemerintah pusat dalam upaya pemenuhan kebutuhan pemerintah daerah.  Salah  satunya  ialah  pengadaan barang/jasa  dengan  presentase  tingkat pengadaan  sebesar  103,63%  yang artinya terjadi overflow dalam pengadaan barang/jasa (djpk.kemenkeu.go.id, 2023). Menurut Perpres Nomor 12 tahun
2021  tentang  perubahan  atas  Perpres Nomor  16  tahun  2018  tentang  Jenis Pengadaan  Barang/Jasa,  pengadaan barang/jasa  secara  garis  besar  dibagi menjadi 4 (empat) kelompok besar yaitu barang,  pekerjaan  konstruksi,  jasa konsultasi  dan  jasa  lainnya  (bpk.go.id, 2023). ISP merupakan  jenis  pengadaan jasa  yang  diperlukan  oleh  instansi pemerintah  atau  konsumen  B2G  demi keberlangsungan kinerja instansi.
Sebagai penyedia ISP maka perlu untuk memahami faktor- faktor yang mempengaruhi  konsumen  B2G  untuk memutuskan berlangganan.
Menurut  Nurfauzi  et  al.  (2023), keputusan  pembelian  dipengaruhi  oleh sesuatu  yang  tidak  terduga.  Pendapatan yang diinginkan, biaya yang diharapkan, dan  manfaat  yang  diantisipasi  dalam suatu  jasa  adalah  semua  faktor  yang dapat  digunakan  konsumen  untuk memutuskan  niat  beli.  Penyedia  jasa layanan internet menempatkan konsumen  sebagai  kunci  utama  dalam memperoleh  tingkat  kepuasan  dan loyalitas  yang  tinggi  agar  konsumen memberikan  keputusan  berlangganan layanan internet. Berbagai hal  tersebut penting untuk dilakukan pengujian bagi
pelaku  bisnis  untuk  menganalisis  dan menguji cara membangun peran loyalitas  pelanggan  dalam  pemasaran serta  kegiatan  bisnis  (Senjaliani  & Magdalena, 2023). Ditengah persaingan antar penyedia jasa layanan internet ini, perusahaan harus mampu mengidentifikasi lingkungan untuk meningkatkan  keunggulan  kompetitif.
Demi  memenangkan  pasar  setiap perusahaan  harus  mampu  melakukan perencanaan  strategis  untuk  berfikir dengan  lebih  kreatif  dan  inovatif. Merumuskan  strategi  bisnis  harus dilakukan  dengan  mendalam  dan terperinci, sebab hal tersebut merupakan marwah bagi perusahaan dalam bersaing dengan kompetitor.
Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh dalam proses pengambilan keputusan pembelian pada konsumen  B2G  sehingga  perusahaan dapat  menghadapi  persaingan  di  masa yang  akan  datang.  Berdasarkan  uraian tersebut penulis tertarik untuk mengangkat tema dengan memilih judul “Faktor-Faktor  yang  Dipertimbangkan
Konsumen dalam Keputusan Pembelian Internet Fiber Optic dengan Skala B2G se-Karisidenan  Kediri  (Wilayah  Target Pemasaran PT. Barokah Nusantara)”.

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  kuantitatif dengan pendekatan eksploratory . Penelitian  kuantitatif  adalah  penelitian yang  berfokus  kepada  suatu  populasi atau sampel yang ditentukan.
Penggunaan  instrumen  penelitian  dan analisis  data  memiliki  sifat  kuantitatif atau  statistik  merupakan  suatu  kegiatan yang  dapat  dilakukan  untuk  menguji hipotesis  yang  telah  tersedia  (Lay  & Melinda, 2019). Pendekatan eksploratory yang  digunakan  untuk menguji apakah sejumlah variabel benar
(akurat)  apabila  tergabung  dalam  suatu variabel faktor atau konstruk.

## 1. Populasi dan Sampel
Populasi yang dipilih oleh penulis adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari  objek  atau  subyek  penelitian  yang memiliki  kualitas  dan  karateristik tertentu  yang  ditentukan  oleh  peneliti.
Kemudian dipelajari dan ditarik
kesimpulan.  Dalam  proposal  ini  adalah instansi  yang  membutuhkan  jaringan internet dan sudah berlangganan kepada provider lain di area Karisidenan Kediri yang  terdiri  dari  instansi  kantor pemerintahan daerah. Total dari populasi yang  dipilih  penulis  berjumlah  305 instansi yang kemudian selanjutnya akan dilakukan perhitungan untuk menentukan  jumlah  sample  yang digunakan. Peneliti  menentukan  jumlah  sampel menggunakan metode perhitungan sample size Raosoft dengan nilai margin error 5%,  tingkat  keberhasilan  yang diharapkan  95%,  jumlah  populasi instansi  dan  perusahaan  se-Karisidenan Kediri sebanyak 305, perkiraan tanggapan  responden  sebanyak  50%
maka menghasilkan rekomendasi jumlah responden sebanyak 171 responden.

## 2. Instrumen Penelitian
Instrumen  pada  penelitian  ini berupa kuesioner dengan enam variabel yaitu Kewajaran harga (X1.1); Negosiasi (X1.2);  Kesepakatan  Kedua  Pihak (X1.3);  Program  yang  Menarik  (X1.4); Tingkat  kecepatan  jaringan  (X1.5); Tingkat kecepatan penanganan masalah (X1.6);  Jaminan  Kualitas  (X1.7); Pengadaan  promo  (X1.8);  Ketepatan waktu pemasangan (X1.9); Pengomptimalan kinerja (X1.10); Kualitas costumer  service (X1.11); Kelengkapan informasi website perusahaan (X1.12); Domisili perusahaan  (X1.13);  Tenggang  waktu
pembayaran  (X1.14);  Kemudahan  cara pembayaran  (X1.15);  dan  Kontrak Berlangganan (X1.16). HASIL DAN

## PEMBAHASAN PENELITIAN Uji Analisis Faktor
Berdasarkan  uji  analisis  faktor menggunakan  SPSS  maka  diperoleh hasil sebagai berikut:

## 1. Uji Validitas
Dalam  uji  validitas  penulis menggunakan  pengukuran  Korelasi
Pearson dimana  skor  pada  setiap  item dikorelasikan kepada skor total, kemudian dilakukan perbandingan pada tingkat kritis pada taraf signifikansi 5%
(0,5). Variabel akan dianggap valid apabila :
• Apabila nilai SIG < 0,05 dan Pearson
Correlation bernilai  (+),  maka  item angket kuisioner dianggap valid;
• Apabila nilai SIG < 0,05 dan Pearson Correlation bernilai  (-),  maka  item angket  kuisioner  dianggap  tidak valid;
• Apabila  nilai  SIG  >  0,05  maka  item angket  kuisioner  dianggap  tidak valid;
Berikut merupakan hasil Uji Validitas:
Tabel 1. Uji Validitas Item Pearson Correlation Sig. X1 0.532 0.000 X2 0.578 0.000 X3 0.507 0.000 X4 0.586 0.000 X5 0.485 0.000 X6 0.583 0.000 X7 0.563 0.000 X8 0.608 0.000 X9 0.593 0.000 X10 0.623 0.000 X11 0.596 0.000 X12 0.670 0.000 X13 0.593 0.000 X14 0.708 0.000
X15 0.646 0.000 X16 0.595 0.000 Sumber: lampiran (2023) Dapat  dilihat  dari  tabel  1.  bahwa
Pearson Correlation bernilai positif dan nilai sig <0,05 yang berarti uji validitas valid dan dapat untuk dilanjutkan.

## 2. Uji Reliabilitas
Uji  realibilitas  untuk  mengetahui sejauh mana suatu alat ukur dan tingkat kosisten  angket  yang  digunakan  dalam penelitian  dapat  diandalkan  atau reliabel. Suatu variabel dapat dikatakan variabel  apabila  koefisien Cornbach alpha >  0,6  dan  nilai  dari Cornbach alpha if item delected < Cornbach alpha maka  dapat  dikatakan  seluruh  nilai variabel reliabel. Berikut ini merupakan hasil  uji  realibilitas  menggunakan program IBM SPSS.
Tabel 2. Reability Statistics
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .875 16 Sumber: Olahan data SPSS (2023)
Tabel 3. Item Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted X1 68.05 22.104 .450 .871 X2 67.94 21.990 .505 .868 X3 67.93 22.395 .429 .871 X4 68.06 21.566 .501 .869 X5 68.02 22.453 .403 .872 X6 68.15 21.941 .511 .868 X7 68.08 22.035 .489 .869 X8 68.09 21.810 .538 .867 X9 68.05 21.845 .520 .868 X10 68.10 21.737 .554 .866 X11 68.09 21.869 .525 .867 X12 68.15 21.318 .604 .864 X13 68.14 20.968 .490 .871 X14 68.15 21.118 .648 .862 X15 68.06 21.632 .582 .865 X16 68.08 21.765 .521 .868 Sumber: Olahan data SPSS (2023)
Berdasarkan  uji  reliabilitas  yang dilakukan  pada  16  item  pernyataan didapatkan  hasil Cronbach’s  Alpa keseluruhan  di  atas  0,6  dan  hasil Cornbach alpha if item delected < 0.875
maka semua variabel reliabel.
3. KMO dan Barrtlett’s Test
Uji kecukupan sampel dilakukan dengan uji Kaiser  Meyer  Oklin (KMO).  KMO berfungsi  untuk  mengetahui  apakah analisis  faktor  sudah  tepat  untuk digunakan  pada  analisis  data.  Angka yang  dihasilkan  oleh  KMO Measure  of Sampling  Adequency harus  >  0,50  agar analisis  faktor  dapat  diproses  lebih lanjut.  Uji Sphericity antar  variabel menggunakan barlett  of  sphericity, tes yang dilakukan untuk menguji
interpendensi  antar  variabel  yang  akan menjadi  indikator  pada  suatu  faktor. Angka  signifikan  dalam  hasil  harus menunjukkan 0,000 agar analisis faktor dapat dilakukan. Berikut ini adalah hasil dari uji KMO dan Barrtlett’s Test.
Tabel 4. Hasil KMO dan Barrtlett’s
Test. Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .845 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 953.013 df 120 Sig. .000 Sumber: Olahan data SPSS (2023)
Berdasarkan  Tabel  4.  nilai  KMO
MSA sebesar 0,845 atau lebih besar dari 0,5  dan  termasuk  dalam  kategori  baik sehingga dapat dilanjutkan pada analisis selanjutnya. Selanjutnya nilai signifikansi Bartlett’s Test of Sphericity didapatkan hasil sebesar 0,000 atau lebih kecil  dari  0,05  sehingga  analisis  faktor bisa  dilanjutkan.  Berdasarkan  kedua hasil tersebut maka penelitian ini sudah memenuhi  syarat  untuk  melanjutkan pada analisis faktor.
4. Anti-Image Matrics
Measure  of  Sampling  Adequency (MSA)  bertujuan  untuk  mengetahui indikator  yang  dapat  digunakan  dalam analisis faktor. Nilai MSA dapat dilihat pada  anti-image  correlation,  jika  nilai MSA  kurang  dari  0.5  maka  variabel
tidak  dapat  digunakan  dalam  analisis faktor  selanjutnya.  Berikut  ini  adalah hasil dari Anti-Image Matrics. ( Measures  of  Sampling  Adequacy terdapar di lampiran 2).
Tabel 5. Hasil Anti-Image Matrics Variabel Angka MSA Kriteria MSA Keterangan X1 0,806 a 0,5 Diterima X2 0,809 a 0,5 Diterima X3 0,830 a 0,5 Diterima X4 0,867 a 0,5 Diterima X5 0,825 a 0,5 Diterima X6 0,857 a 0,5 Diterima X7 0,729 a 0,5 Diterima X8 0,852 a 0,5 Diterima X9 0,824 a 0,5 Diterima X10 0,907 a 0,5 Diterima X11 0,826 a 0,5 Diterima X12 0,857 a 0,5 Diterima X13 0,751 a 0,5 Diterima X14 0,928 a 0,5 Diterima X15 0,911 a 0,5 Diterima X16 0,844 a 0,5 Diterima Sumber: Olahan data SPSS (2023)
Berdasarkan  Tabel  5.  dapat disimpulkan bahwa keseluruhan variabel mendapatkan  hasil  nilai  lebih  dari  0,5 sehingga dapat dikatakan bahwa seluruh item dinyatakan layak untuk dilanjutkan pada analisis faktor.

## 5. Communalities
Perhitungan  ini  digunakan  untuk mengetahui nilai variabel mampu untuk menjelaskan  faktor  atau  tidak.  Variabel dianggap  dapat  menjelaskan  faktor  jika nilai dari Extraction > 0,50. Berikut ini adalah hasil perhitungan communalities . Tabel 6. Hasil Communalities Initial Extraction Syarat X1 1.000 0.716 0.5 TRUE
X2 1.000 0.717 0.5 TRUE
X3 1.000 0.648 0.5 TRUE
X4 1.000 0.659 0.5 TRUE
X5 1.000
0.561 0.5 TRUE X6 1.000 0.548 0.5 TRUE X7 1.000 0.629 0.5 TRUE X8 1.000 0.609 0.5 TRUE X9 1.000 0.513 0.5 TRUE X10 1.000 0.520 0.5 TRUE X11 1.000 0,503 0.5 TRUE X12 1.000 0.599 0.5 TRUE X13 1.000 0.749 0.5 TRUE X14 1.000 0.609 0.5 TRUE X15 1.000 0.502 0.5 TRUE X16 1.000 0.593 0.5 TRUE Sumber: Olahan data SPSS (2023)
Berdasarkan  Tabel  7  menunjukkan bahwa  semua  faktor  dianggap  dapat menjelaskan  faktor  jika  nilai  dari Extraction > 0,50.
6. Total Variance Explained Perhitungan total variance explained digunakan untuk menunjukkan  nilai  dari  masing-masing variabel.  Ada  dua  macam  analisis  dari perhitungan  ini  yang  pertama  adalah Initial  Eigenvalues untuk  menunjukkan terbentuknya  faktor  dengan  syarat  nilai Eigenvalues harus  >  1  maka  dapat disebut  faktor,  jika  nilai  semua  faktor ditotal  maka  hasilnya  menunjukkan jumlah  variabel  yang  diteliti.  Yang kedua  adalah Extraction  Sums  of Squared  Loadings yang  menunjukkan banyaknya faktor yang dapat terbentuk. Berikut  ini  adalah  hasil  dari  hasil total variance explained.
Tabel 7. Hasil Total Variance
Explained
Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Varian ce Cumul ative %  Total % of
Variance Cumulativ e % 1 5.662 35.384 35.384  5.662 35.384 35.384  2.857 17.854 17.854 2 1.845 11.529 46.913  1.845 11.529 46.913  2.459 15.368 33.222 3 1.113 6.955 53.868  1.113  6.955 53.868  2.377 14.855 48.077 4 1.036 6.476 60.344  1.036  6.476 60.344  1.963 12.267 60.344 5 .794 4.964 65.308 6 .744 4.650 69.958 7 .711 4.443 74.402 8 .663 4.145 78.547 9 .564 3.524 82.071 10 .515 3.217 85.287 11 .482 3.012 88.299 12 .463 2.895 91.194 13 .429 2.682 93.876 14 .412 2.577 96.453 15 .339 2.121 98.574 16 .228 1.426 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Sumber: Olahan data SPSS (2023) Berdasarkan Tabel 7. pada kolom total apabila dijumlahkan maka hasilnya adalah  16  yang  menyatakan  jumlah variabel  yaitu  sebesar  16  variabel. Kemudian pada kolom Extraction sums of  squared  loadings bagian cumulative dapat  dilihat  bahwa  terdapat  empat
variasi  faktor  yaitu  35,384  ,  49,913, 53,868, dan 60,344 yang nilai
eigenvalue
> 1.

## 7. Scree Plot
Scree plot merupakan grafik yang menggambarkan jumlah dari faktor yang terbentuk. Apabila nilai titik Eigenvalue >  1atau  diatas  1  maka  dapat  disebut sebagai faktor.
Gambar 1. Hasil Scree Plot Sumber: Olahan data SPSS (2023) Dari gambar 1. dapat dilihat bahwa nilai  titik Eigenvalue >  1  berjumlah  4, berarti ada 4 faktor yang dapat terbentuk.

## 8. Komponen Matrix
Perhitungan ini untuk mengetahui korelasi  antara  masing-masing  variabel dengan  faktor  yang  telah  terbentuk. Berikut  ini  adalah  hasil  dari  komponen matrix.
Tabel 8. Hasil komponen matrix
Component Matrix a Component 1 2 3 4 X14 .714 .117  -.239  -.168 X12 .675  -.004 .186  -.331 X15 .660  -.088  -.119 .184 X10 .639  -.277  -.002 .185 X8 .610 .164  -.412 .203 X16 .607  -.349 .285  -.149 X9 .604  -.288 .028 .255 X11 .602  -.079 .182  -.301 X6 .594  -.405  -.127 .124 X7 .574  -.286  -.434 .172 X4 .565 .350 .015  -.467 X13 .563 .533  -.325  -.207 X2 .562 .560 .223 .194 X3 .489 .545 .174 .286
X5 .485  -.487 .149  -.259 X1 .527 .094 .556 .346 Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 4 components extracted.
Sumber: Olahan data SPSS (2023) Berdasarkan Tabel 8. dapat dilihat korelasi  antara  variabel  dengan  empat faktor yang dihasilkan. Korelasi tersebut dapat dilihat seperti variabel X1 sebesar 0,527  dengan  faktor  1,  sebesar  0,094 dengan  faktor  2,  sebesar  0,556  dengan faktor  3,  dan  0,346  dengan  faktor  4.
Korelasi  variabel  X2  dan  seterusnya dengan keempat faktor kemudian dapat dilihat pada Tabel 8.
9. Rotated Komponen Matrix
Perhitungan  ini  digunakan  untuk memastikan  variabel  masuk  ke  dalam faktor  yang  mana  dengan  melihat  nilai korelasinya  yang  paling  besar  antara variabel dengan faktor (komponen) yang terbentuk.  Berikut  ini  adalah  hasil rotated component matrix , menggunakan Varimax  with  Kaizer
Normalization .
Tabel 9. Rotated Component Matrix Rotated Component Matrix a Component 1 2 3 4 X7 .757 .117 .189 -.077 X6 .644 .364 .023 .022 X8 .599 -.075 .457 .190 X9 .588 .328 -.028 .242 X10 .587 .362 .042 .207 X15 .579 .226 .215 .241 X16 .295 .695 .027 .149 X5 .293 .682 -.005 -.104 X12 .157 .614 .400 .193 X11 .160 .594 .307 .142 X13 .180 -.015 .825 .190 X4 -.035 .377 .701 .158 X14 .418 .278 .587 .111 X1 .170 .338 -.089 .751 X2 .092 .049 .423 .727 X3 .122 -.054 .354 .711
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 11 iterations.
Sumber: Olahan data SPSS (2023) Berdasarkan Tabel 9. dapat dilihat bahwa  terdapat  4  komponen  dengan
pengelompokan yang berbeda. Komponen 1 terdiri dari X6, X7, X8, X9, X10, dan X15. Komponen 2 terdiri dari
X5,  X11,  X12,  dan  X16.  Komponen  3 terdiri dari X4, X13, dan X14. Terakhir komponen 4 terdiri dari X1, X2, dan X3. Berdasarkan  Tabel  5.5.9  menunjukkan bahwa  komponen  1  (F1)  memiliki korelasi  paling  besar  pada  X7  yang bernilai 0,757 > 0,50, komponen 2 (F2) memiliki korelasi paling besar pada X16 dengan nilai 0,695 > 0,50, komponen 3 (F3) memiliki korelasi paling besar besar pada  X13  dengan  nilai  0,825  >  0,50, komponen  4  (F4)  memiliki  korelasi paling  besar    pada  (X1)  dengan  nilai 0,751  >  0,50.  Hasil  dari  ke  empat komponen yang telah terbentuk tersebut kemudian  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  ke  empat  faktor  tersebut  layak untuk  merangkum  16  variabel  yang dianalisis dalam penelitian ini.
10. Komponen Transformation Matrix Perhitungan ini untuk menyimpulkan  layak  atau  tidaknya dalam merangkum seluruh variabel yang dianalisis, dengan nilai korelasi > 0,50. Berikut  ini  adalah  hasil  dari  komponen transformation matrix.
Tabel 10. Hasil Component
Transformation Matrix Component Transformation Matrix Compone nt 1 2 3 4 1 .600 .516 .471 .390 2 -.409 -.458 .613 .497 3 -.493 .513 -.408 .572 4 .479 -.510 -.486 .524 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Sumber: Olahan data SPSS (2023) Berdasarkan Tabel 10. menunjukkan  bahwa  komponen  2  yang disebut faktor kepuasan pelanggan (F2) memiliki  pengaruh  paling  tinggi terhadap  keputusan  pembelian  internet dengan nilai komponen 0,613, kemudian diikuti  komponen  1  yang  disebut optimalisasi pelayanan (F1) dengan nilai komponen  0,600,  komponen  3  yang disebut faktor nilai yang ditawarkan (F3)
dengan  nilai  komponen  0,572,  dan komponen  4  yang  disebut  faktor fleksibilitas (F4) dengan nilai komponen 0,524

## Gambar 2. Kerangka Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan
Pembelian Sumber: Olahan Penulis (2023)

## Pembahasan
Berdasarkan  dari  penelitian  yang telah dilakukan didapatkan hasil bahwa terdapat  faktor-faktor  yang  dapat mempengaruhi  keputusan  pembelian internet fiber optic dengan skala B2G se- karisidenan Kediri. Faktor-faktor tersebut dihasilkan dari 16 variabel yang telah  dianalisis  oleh  peneliti.  Faktor tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  4 bagian  yang  dapat  mewakili  dari  16 variabel  awal.  Keputusan  pembelian dibangun  oleh  4  komponen  yaitu: FAKTOR 1 yang meliputi X6, X7, X8, X9,  X10,  dan  X15  ( OPTIMALISASI PELAYANAN )  X6  Tingkat  kecepatan penanganan  masalah,  X7  Jaminan Kualitas,  X8  Pengadaan  promo,  X9
Ketepatan waktu pemasangan, dan X10 Pengomptimalan  kinerja.  FAKTOR  2 meliputi  X5,  X11,  X12,  dan  X16 ( KEPUASAN  PELANGGAN ).  X5 Tingkat  kecepatan  jaringan,  X11 Kualitas costumer service, X12 Kelengkapan informasi website Perusahaan, dan X16 Kontrak
Berlangganan. FAKTOR 3 meliputi X4,
X13,  dan  X14  ( NILAI  YANG DITAWARKAN ).  X4  Program  yang Menarik, X13 Domisili Perusahaan, dan X14  Tenggang  waktu  pembayaran.
FAKTOR  4  meliputi  X1,  X2,  dan  X3
( FLEKSIBILITAS ).  X1  Kewajaran Harga, X2 Negosiasi, dan X3 Kesepakatan Kedua Pihak. Berdasarkan  ke  4  faktor  tersebut terdapat faktor yang paling mempengaruhi konsumen dalam keputusan  pembelian  yaitu  faktor  2 (kepuasan pelanggan). Faktor 2 memiliki  pengaruh  paling  tinggi terhadap  keputusan  pembelian  internet dengan  nilai component  transformation matrix sebesar 0,613. Faktor 2 meliputi X5  Tingkat  kecepatan  jaringan,  X11 Kualitas costumer service, X12 Kelengkapan informasi website Perusahaan, dan X16 Kontrak Berlangganan. 1. FAKTOR 1 yang meliputi X6, X7,
X8, X9, X10, dan X15 (Optimalisasi Pelayanan)
Variabel  yang  termasuk  dalam faktor  1  yaitu  X6  Tingkat  kecepatan penanganan  masalah,  X7  Jaminan
Kualitas,  X8  Pengadaan  promo,  X9 Ketepatan  waktu  pemasangan,  X10 Pengoptimalan kinerja dan X15 kemudahan  cara  pembayaran.  Faktor  1 diberikan penamaan optimalisasi pelayanan.  Pelayanan  mengandung pengertian setiap kegiatan atau manfaat yang diberikan oleh suatu pihak kepada pihak  lain  yang  pada  dasarnya  tidak berwujud  dan  tidak  pula  berakibat kepemilikan  sesuatu  (Pertiwi  et  al.,
2022). Adanya kualitas pelayanan yang baik  dalam  suatu  perusahaan,  akan menciptakan kepuasan bagi konsumennya. Setelah konsumen merasa  puas  dengan  produk  atau  jasa yang  diterimanya  konsumen  akan membandingkan pelayanan
yang diberikan.  Apabila  konsumen  merasa benar-benar puas, mereka akan membeli ulang  serta  memberi  rekomendasi kepada  orang  lain  untuk  membeli ditempat yang sama (Kamasi & Kamasi,
2021). Pelayanan  konsumen  pada  Brk Network  sudah  dilakukan  sebelum adanya penelitian, namun hasil penelitian  ini  sangat  membantu  dalam optimalisasi  pelayanan.  Berdasarkan hasil  penelitian  optimalisasi  pelayanan pada  Brk  Network  dapat  dilakukan dengan  beberapa  hal.  Pertama  dengan memastikan terlaksananya secara optimal  tingkat  kecepatan  penanganan masalah yang terjadi pada konsumen Brk Network.  Kedua  memberikan  jaminan kualitas  terbaik  kepada  konsumen berupa  jaringan  yang  stabil  kepada konsumen  B2G  dengan  menambah mesin  olt  di  daerah  konsumen  B2G. Ketiga  mengadakan  promo  untuk menarik  minat  konsumen  pada  waktu tertentu  (ramadhan,  hari  raya,  tahun baru,  dll).  Keempat  kontrol  ketepatan waktu pemasangan kurang dari 1 minggu setelah  konsumen  melakukan  tanda tangan  kontrak.  Kelima  pengoptimalan waktu kinerja karyawan dengan mengaplikasikan fingerprint untuk
presensi  agar  karyawan  disiplin  dan optimal dalam memberikan pelayanan.
Optimalisasi  pelayanan  penting bagi Brk Network agar mempunyai nilai lebih dibandingkan dengan Kompetitor. Membangun  kualitas  pelayanan  dan mengelola  respon  emosi  pelanggan merupakan  dasar  bagi  terbentuknya service  loyalty .  Dimana  dibuktikan kualitas    pelayanan  mempengaruhi kepuasan  pelanggan  sehingga  menjadi suatu respon kepada pelanggan atas apa yang sudah diterima. Kepuasan pelanggan menjadi pendorong terciptanya loyalitas pelanggan. Semakin tinggi kualitas pelayanan yang di  berikan  maka  semakin  tinggi  pula loyalitas  dan  penciptaan  respon  emosi yang  positif  daripelanggan.  kualitas layanan perusahaan berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  loyalitas pelanggan  (Subawa  &  Sulistyawati,
2020).
2. FAKTOR 2 yang meliputi X5, X11, X12, dan X16 (Kepuasan Pelanggan) Variabel  yang  termasuk  dalam faktor  2  adalah  X5  Tingkat  kecepatan jaringan, X11 Kualitas costumer service,
X12  Kelengkapan  informasi website Perusahaan, dan X16 Kontrak Berlangganan.  Faktor  2  diberikan penamaan kepuasan pelanggan. Kepuasan pelanggan merupakan variabel penting dalam hubungan bisnis. Sebesar  90%  konsumen  menunjukkan bahwa  mereka  cenderung  tetap  setia setelah kontak positif dengan perusahaan; 73,7% mengatakan mereka cenderung beralih setelah yang negative (Gao et al., 2022). Oleh karena itu, untuk menciptakan kepuasan pelanggan, perlu menjaga  kehandalan  karyawan  dalam memberikan  layanan  yang  dijanjikan secara cepat, akurat, dan tepat (Triana & Qur’ani, 2022).
Brk  Network  mengedapankan kepuasan  pelanggan  agar  tak  beralih pada kompetitor. Hasil penelitian sangat membantu  peneliti  untuk  menguraikan beberapa  hal  terkait  dengan  kepuasan pelanggan.  Kepuasan  pelanggan  dapat terjadi oleh beberapa hal yang diberikan oleh Brk Network. Pertama mengoptimalkan tingkat kecepatan jaringan  internet  fiber  optik  dengan melakukan pemantauan langsung sistem. Kedua  memberikan  pelatihan  kepada karyawan  agar  dapat  memberikan kualitas  pelayanan costumer  service yang  baik.  Ketiga  mengoptimalkan kelengkapan  fitur website perusahaan (harga, domisili, produk yang
ditawarkan, contact  person ,  dll)  agar memudahkan calon konsumen. Keempat menjamin  legalitas  berkontrak  dengan melibatkan pihak legal antara perusahaan dan konsumen. Cara  yang  dilakukan  oleh  Brk Network  di  atas  ditujukan  untuk  calon pelanggan dan juga pelanggan. Meningkatkan  kepuasan  pelanggan dengan cara memaksimalkan pengalaman pelanggan yang menyenangkan dan meminimalkan atau meniadakan  pengalaman  pelanggan yang  kurang  menyenangkan  (Ilham  & Dirgantara,  2020).  Pengalaman  yang menyenangkan dalam penggunaan internet  dapat  memenuhi  harapan pelanggan  terkait  dengan  perusahaan. Suatu  produk  atau  jasa  berkualitas apabila  dapat  memberi  kepuasan sepenuhnya  kepada  konsumen,  yaitu sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan konsumen  atas  suatu  produk  atau  jasa (Mahmud, 2023).
3. FAKTOR 3 yang meliputi X4, X13, dan X14 (Nilai yang Ditawarkan)
Variabel  yang  termasuk  dalam faktor  3  adalah  X4  Program  yang Menarik, X13 Domisili Perusahaan, dan X14  Tenggang  waktu  pembayaran. Berdasarkan  ketiga  variabel  tersebut kemudian  diberikan  penamaan  yang dapat  mewakili  yaitu  nilai  yang ditawarkan. Nilai yang ditawarkan oleh suatu  perusahaan  dapat  membuat seorang  pelanggan  merasa  puas  oleh produk  atau  jasa  yang  ditawarkan sehingga  sangat  besar  kemungkinannya menjadi  pelanggan  dalam  waktu  yang lama,  atau  menjadi  pelanggan  tetap (Fatihul et al., 2023).
Nilai  yang  ditawarkan  oleh  Brk
Network  kepada  pelanggan  B2G meliputi beberapa hal. Pertama menciptakan  program  yang  menarik berupa pelatihan pemanfaatan teknologi kepada tenaga kerja intansi pemerintahan.  Kedua  pengoptimalan domisi  perusahaan  dengan  membuka cabang di kota/kabupaten se- Karisidenan Kediri. Ketiga memberikan tenggang  waktu  pembayaran  sesuai kesepakatan dalam kontrak
berlangganan.  Beberapa  penawaran tersebut  diberikan  untuk  menarik  atau mempertahankan  pelanggan.  Tujuan utama  dari  setiap  bisnis  adalah  untuk menarik  konsumen  dan  meyakinkan mereka untuk membeli produknya (Putri et  al.,  2023).  Inovasi  yang  diberikan perusahaan melalui nilai yang
ditawarkan  kepada  pelanggan  membuat pelanggan  dapat  melihat  kemungkinan- kemungkinan  yang  baru,  mereka  mulai memikirkan  yang  lebih  baik  daripada yang  mereka  miliki  saat  ini,  maka inovasi ini memiliki kekuatan yang besar untuk  merubah  penilaian  konsumen (Akmal & Nurdin, 2021).
4. FAKTOR 4 yang meliputi X1, X2, dan X3 (Fleksibilitas)
Variabel  yang  termasuk  dalam faktor 4 adalah X1 Kewajaran Harga, X2 Negosiasi,  dan  X3  Kesepakatan  Kedua Pihak.  Berdasarkan  ketiga  variabel tersebut  kemudian  diberikan  penamaan yang  dapat  mewakili  yaitu  fleksibilitas. Fleksibilitas juga dapat diartikan sebagai kemudahan.  Kemudahan  adalah  suatu proses sesorang mempercayai akan suatu hal  untuk  membantu  agar  mudah dimengerti,  mudah  dipakai,  atau  sesuai ekspektasi, dan tidak diperlukan banyak usaha (Luthfia et al., 2021).
Fleksibilitas yang dapat ditawarkan  oleh  Brk  Network  kepada konsumen  terdapat  beberapa  hal. Pertama  memberikan  harga  yang bersaing  dengan  kompetitor.  Kedua melakukan negoisasi dengan
mendatangi  langsung  calon  konsumen.
Ketiga  mengoptimalkan  kesepakatan kedua  belah  pihak  dengan  tidak melakukan  wanprestasi.  Hal  tersebut dilakukan  oleh  Brk  Network  untuk membangun kepercayaan kepada konsumen. Fleksibilitas tersebut termasuk  dalam  negosiasi  bisnis  yang merupakan  hubungan  sosial  agar mendapatkan  keselarasan  antara  dua
pihak  atau  lebih,  bertujuan  pada kepentingan yang berbeda yang mereka anggap penting (Fatyandri et al., 2023).
Fleksibilitas misalnya saat dalam proses diskusi soal harga, tawaran yang diberikan pertama kali selalu tidak sesuai dengan  yang  diinginkan.  Tetapi,  jika tetap  berkomitmen  untuk  bernegosiasi, kemungkinan  akan  dapat  keuntungan dalam transaksi bisnis tersebut. Strategi dalam  negosiasi  bisnis  yang  efektif untuk  tercapainya  kesepakatan  adalah diperlukan pemahaman tentang apa yang diinginkan  perusahaan  serta  partner kerja.  Kemudian,  mencari  hasil  atau solusi hasil menguntungkan kedua belah pihak  ( win-win  solution ).  Jika  terjadi dimana  kedua  belah  pihak  tetap berpegang  teguh  dengan  penawaran masing-masing maka kesepakatan tidak dapat  tercapai.  Maka,  dari  kedua  belah pihak  mencari  alternatif  lain  yang memuaskan  kedua  belah  pihak  agar kesepakatan  bisa  terjalin  (Fatyandri  et al., 2023).

## PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian terdapat  beberapa  kesimpulan  yang dapat diambil yaitu: 1. Keputusan  pembelian  dibangun  oleh FAKTOR 1 (Optimalisasi Pelayanan) dengan nilai komponen 0,600 yang meliputi X6,X7,X8,X9,X10  dan  X15. X6 memastikan  terlaksananya  secara optimal tingkat kecepatan penanganan masalah yang terjadi, X7 memberikan jaminan kualitas terbaik kepada  konsumen,  X8  mengadakan promo untuk menarik minat konsumen,  X9  kontrol  ketepatan waktu pemasangan, X10 pengoptimalan  waktu  kinerja,  dan X15 kemudahan cara pembayaran. 2. Keputusan  Pembelian  dibangun  oleh FAKTOR 2 (Kepuasan Pelanggan)
dengan nilai komponen 0,613 yang meliputi X5, X11, X12, dan X16 . X5
tingkat  kecepatan  jaringan  internet fiber  optik,  X11  kualitas  pelayanan costumer  service ,  X12  kelengkapan fitur website perusahaan,  dan  X16 kontrak  berlangganan internet  fiber optic . 3. Keputusan  Pembelian  dibangun  oleh FAKTOR 3 (Nilai Yang Ditawarkan) dengan nilai komponen 0,572 yang meliputi X4, X13  dan  X14. X4  menciptakan program yang menarik, X13 pengoptimalan  domisi  perusahaan, dan X14 pelaksanaan tenggang waktu pembayaran.
4. Keputusan  Pembelian  dibangun  oleh FAKTOR  4  (Fleksibilitas)  dengan nilai komponen 0,524 yang meliputi X1,  X2  dan  X3. X1  Memberikan kewajaran  harga  kepada  konsumen, X2  Melakukan  negoisasi,  dan  X3 Mengoptimalkan  kesepakatan  kedua belah pihak.
5. Komponen  1  yang  disebut  faktor optimalisasi pelayanan (F1) memiliki korelasi  paling  besar  pada  X7  yang bernilai  0,757  >  0,50,  komponen  2
yang disebut faktor kepuasan pelanggan  (F2)  memiliki  korelasi paling  besar  pada  X16  dengan  nilai 0,695  >  0,50,  komponen  3  yang disebut faktor nilai yanng ditawarkan (F3)  memiliki  korelasi  paling  besar besar pada X13 dengan nilai 0,825 > 0,50, komponen 4 yang disebut faktor fleksibilitas  (F4)  memiliki  korelasi paling besar  pada (X1) dengan nilai 0,751 > 0,50.
6. Faktor  yang  paling  mempengaruhi konsumen dalam keputusan pembelian  yaitu  faktor  2  (kepuasan pelanggan)  dengan  nilai  komponen
0,613.
Dari  semua  faktor-faktor  yang  telah terbentuk, juga dapat diketahui bahwa Internet  Service  Provider  (ISP)
merupakan  bidang  usaha modern yang  melibatkan  Sumber  Daya Manusia  yang  kompeten  dalam bidang  pelayanan  dan  perawatan.
Pentingnya  layanan  dukungan  teknis dengan  tingkat  ketersediaan  layanan yang tinggi ( Service Level Agreement )  akan  berdampak  positif terhadap  loyalitas  konsumen.  Maka dapat  disimpulkan  bahwa  PT.  Brk Network perlu  untuk  meningkatkan layanan  dengan  cara  memberikan penyuluhan kepada SDM perusahaan agar  dapat  meningkatkan  kualitas perusahaan  sehingga  perusahaan dapat semakin cepat berkembang.

## DAFTAR PUSTAKA
Akmal,  F.,  &  Nurdin,  T.  M.  (2021). Problematika Loyalitas Konsumen Pada  Dunia  Perbankan. Jurnal Ekonomi Syari’ah , 2 (1), 144–164. Arnold,  J.,  Silvester,  J.,  Randal,  R., Cooper,  C.,  &  Robertson,  I. (1991). Work Psychology: Understanding  human  behaviour in the workplace. 2nd ed . Pitman. Bangsa,  R.  J.,  &  Khumaeroh,  L.  L.
(2023).  The  Effect  of  Perceived Benefits  and  Ease  of  Use  on  the Decision to Use Shopeepay QRIS on  Digital  Business  Students  of Ngudi Waluyo University. JIBAKU:  Jurnal  Ilmiah  Bisnis, Manajemen  Dan  Akuntansi , 3 (1),
61–67. Darma,  B.  (2021).  Statitiska  Penelitian Menggunakan SPSS (Uji Validitas, Uji Reliabilitas, Regresi Linier  Sederhana,  Regresi  Linier Berganda,  Uji  t,  Uji  F,  R2 ) . GUEPEDIA. Dewantara,  R.,  Cakranegara,  P.  A., Wahidin,  A.  J.,  Muditomo,  A.,
Gede,  I.,  &  Sudipa,  I.  (2022b). Implementasi  Metode  Preference Selection Index Dalam Penentuan Jaringan Dan Pemanfaatan
Internet  Pada  Provinsi  Indonesia.
In Jurnal  Sains  Komputer  &
Informatika  (J-SAKTI (Vol.  6, Issue 2).
Edoria,  T.  J.  P.,  Pabilonia,  J.  P.  A., Palapar, J. A. M., Quiambao, C. D. E.,  Gue,  I.  H.  V,  Rith,  M.,  & Mervin,  A.  (2023).  Modeling consumer  preference  on  refillable shampoo  bottles  for  circular economy  in  Metro  Manila  , Philippines. Cleaner and Responsible  Consumption , 9 (May 2022), 100118. https://doi.org/10.1016/j.clrc.2023 .100118 Faisal  Maulana  Akbar,  Ayouvi  Poerna
Wardhanie, & Tan Amelia. (2023).
Implementasi Re-design UI/UX Website Fumigasi Untuk Meningkatkan Customer Experience . Journal  of  Applied Computer Science and Technology , 4 (2), 90–99. https://doi.org/10.52158/jacost.v4i 2.488 Garrido, M. D., Egea, M., Font-i-furnols,
M.,  Bel,  M.,  &  Pe,  I.  (2023). Consumer  perception  of  entire male  pork  coated  with  spiced edible  films  as  a  new  product  to mask  boar  taint . 201 (March).
https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2 023.109171 Geraldo, Y. (2023). Kepuasan pelanggan sebagai  penghubung  faktor-faktor untuk mendukung loyalitas pelanggan  (Studi  kasus  brand Xiboba  Gen  Z  Kota  Bekasi). Journal  of  Applied  in  Business
Management  and  Accounting ,
2 (01).
Hair, J. F., Howard, M. C., & Nitzl, C.
(2020).  Assessing  measurement model  quality  in  PLS-SEM  using confirmatory  composite  analysis.
Journal  of  Business  Research , 109 , 101–110. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2 019.11.069 Ilham,  Y.,  &  Dirgantara,  I.  M.  B. (2020a). Analisis pengaruh kualitas jaringan, kualitas layanan, kualitas  informasi,  keamanan  dan privasi  pada  penyedia  layanan internet terhadap kepuasan pelanggan  dan  dampak  pada  niat pembelian  ulang. Diponegoro
Journal of Management , 9 (4), 1–7. Imam Ghozali. (2021). Tahapan Metode Analisis  Multivariate (10th  ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Johnson,  R.  A.,  &  Wichern,  D.  (2007). Applied  Multivariate  Statistical
Analysis (6th ed.). New Jersey. Kahneman, D. (1979). Prospect Theory:
An  Analysis  of  Decision  under Risk. Econometrica , 47 (2),  236–
291.
Kamasi,  N.  V.  V.,  &  Kamasi,  N.  W. (2021).  Analisis  Quality  Of Service  pada  Jaringan  Internet  di Universitas  Sariputra  Indonesia
Tomohon. Jurnal INTEK , 4 (2). Lestari,  U.  P.,  &  Sinambela,  E.  A.
(2023). Keputusan tempat pembelian  berdasarkan  kualitas layanan,  suasana  toko,  dan persepsi harga. Jurnal Satyagraha ,
05 (02), 87–97.
Luthfia,  A.  R.,  Basalamah,  M.  R.,  & Wahono,  B.  (2021).  Pengaruh kepercayaan, kemudahan transaksi dan gaya hidup terhadap keputusan  pembelian  tiket  kereta api  melalui  aplikasi  KAI  Access (Studi  kasus  pada  mahasiswa Universitas Islam Malang angkatan  2019). Jurnal  Riset Manajemen , 12 (02), 221–232. Makmur,  A.  D.  M.,  Yustiana,  Saputra, A.  W.,  &  Dewi,  B.  M.  (2023). Amatan Hukum Perikatan Mengenai  Otoritas  Memorandum of  Understanding  (MoU)  sebagai
Tahapan  Pra  Kontrak. Journal  of Law , 2 (2), 36–45.
Multazam,  M.  T.,  Mediawati,  N.  F.,  & Purwaningsih, S. B. (2023). Buku
Ajar Hukum . Mursid,  L.  F.,  Darmawan,  A.,  Fridha, M.,  &  Palupi,  T.  (2023).  Strategi Komunikasi Pemasaran Co- Branding  McDonald’s  BTS  Pada Program  BTS  Meal. Semakom ,
1 (1), 463–471.
Nainggolan, N. P., & Heryenzus. (2023).
Negosiasi Bisnis . Batam Publisher. Novianti.  (2020).  Pengaruh  kualitas jaringan internet terhadap kepuasan pelanggan indihome PT. Telkom  Masamba. Universitas Muhammadiyah Palopo .
Radji,  D.  L.  (2023).  Pengaruh  Personal Selling  Dan  Sales  Promotion Terhadap  Keputusan  Pembelian Produk  di  IKM  BMS  Kota Gorontalo. Jurnal Ilmiah Multidisiplin , 2 (2), 369–375. https://doi.org/10.37641/jimkes.v 5i1.23 Ramadani,  &  Kurniawati.  (2023).
Penentu  kualitas  layanan  dan pengaruhnya  terhadap  kepuasan dan  loyalitas  pelanggan  pada sektor  perbankan  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Trisakti , 3 (1), 115–132. Ribeaux, P., & Poppleton, S. E. (1978). Psychology and Work . Macmillan
Education.
Richarme,  M.  (2005). Consumer Decision-Making Models,
Strategies, and Theories, Oh My!
Schiffman, L. G., & Kanuk, L. L. (2007).
Consumer Behavior, 9th . Prentice Hall. Septyadi,  M.  A.  K.,  Salamah,  M.,  & Nujiyatillah, S. (2022a). Literature review keputusan  pembelian  dan minat beli konsumen pada smartphone :  harga  dan  promosi.
Jurnal  Manajemen  Pendidikan
Dan Ilmu Sosial , 3 (1), 301–313. Sihombing,  S.  (2022). Metode  Analisis Multivariat (M. Nasrudin, Ed.; 1st ed.). Nasya Expanding Manajemen. Simon,  H.  (1997). Administrative Behavior:  A  Study  of  Decision- Making Processes in Administrative Organizations. 4th ed. The Free Press.
Subandowo,  M.  (2022).  Teknologi
Pendidikan  di Era  Society 5.0. Sagacious Jurnal Ilmiah Pendidikan  Dan  Sosial , 9 (1),  24– 35. Sugiyono.  (2015). Metode  Penelitian
Pendidikan. Penerbit Alfabeta.
Titu, M. A., Darsana, I. M., Rohmadona,
L., & Sishadiyati. (2023). Pengantar  Ilmu  Ekonomi (M.  A. Wardana, Ed.; 1st ed.). Intelektual Manifest Media. Triana,  D.,  &  Qur’ani,  D.  A.  (2022). Analisis Kualitas Pelayanan Terhadap  Kepuasan  Konsumen PT.  Pos  Indonesia  (PERSERO)
Bantul. Jurnal EBBANK , 12 (2), 1–
8.
Zinkhan,  G.  M.  (1992).  Human  Nature and Models of Consumer Decision Making. Journal  of  Advertising ,
21 (4 II-III).