## FACTORS AFFECTING BEHAVIORAL INTENTION TO ADOPT AND  RECOMMEND  THE  SHOPEE  PLATFORM  TO STUDENTS IN SURABAYA

## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI NIAT PERILAKU
MENGADOPSI  DAN  MEREKOMENDASIKAN  PLATFORM

## SHOPEE PADA KALANGAN MAHASISWA DI SURABAYA

## Research Report
Laporan Penelitian

## Koko Srimulyo, Febrynda A. Pradani
Program Studi Ilmu Informsi dan Perpustakaan Universitas Airlangga, Surabaya, Jawa Timur
A B S T R A C T I N F O  A R T I C L E
Shopee is one of the most popular online shopping (e-commerce) platforms in Indonesia compared to other similar platforms. This platform offers the same functionality and usability as its competitors but still tops the list of the most used  ones.  This  study aims to  explain  the  influential  factors  in determining the process of adoption and recommendation of the Shopee platform among students in Surabaya. The research method used in this research is quantitative-explanatory using the  theory test of acceptance and  use  of  technology  (UTAUT2),  and  by  using  partial  least  squares structural equation modeling (PLS-SEM) data analysis, the research objects are students. The location chosen in this research is Surabaya City, which is one of the big cities that do a lot of online shopping in Indonesia. This study adds another variable that is rarely used, namely the habit variable. The data analysis used in  this approach consists  of  two  (2)  evaluations, namely the evaluation of the measurement model, or outer model, and the evaluation of the structural model, or inner model. The construct in this study  is  a  reflective  construct,  assessed  by  looking  at  the  results  of calculations  for  convergence  validity,  average  variance  extracted,  and discriminant  validity.  The  findings  show  that  habits  and  perceived  trust have an effect on behavioral intentions to adopt. This is what ultimately affects  their  desire  to  make  a  recommendation  to  other  people  in  their social environment.
Received: 1 September 2022 Accepted: 4 November 2022 Published: 12 December 2022
Corespondece: Name: Koko Srimulyo Email: koko.srimulyo@ fisip.unair.ac.id
Keywords: (E-Commerce), Perceived Trust, College Student, Behavioral Intentions,
UTAUT2
Jurnal Perpustakaan Universitas Airlangga: Media Informasi dan Komunikasi Kepustakawanan p-ISSN: 2356–1408; e-ISSN: 2723–0554
Open access under Creative Commons Attribution-Non Commercial-Share A like 4.0 International Licence (CC-BY-NC-SA)

## Jurnal Perpustakaan Universitas Airlangga: Media Informasi dan Komunikasi Kepustakawanan
https://e-journal.unair.ac.id/JPERPUS
Volume 12 No 2 2022, 126-135

## A B S T R A K
Shopee  adalah  salah  satu  platform  belanja  online  (e-commerce)  yang paling  popular  di  Indonesia  dibandingkan  dengan  platform  lain  serupa. Platform  ini  menawarkan  fungsi  dan  kegunaan  yang  sama  dengan pesaingnya,  namun  tetap  menempati  urutan  paling  atas  yang  paling banyak  digunakan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  faktor- faktor  yang  berpengaruh  dalam  menentukan  proses  adopsi  dan rekomendasi  platform  Shopee  pada  kalangan  mahasiswa  di  Surabaya. Metode  penelitian  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah kuantitatif-eksplanatif  dengan  menggunakan  uji  teori  penerimaan  dan penggunaan teknologi (UTAUT2), dan dengan menggunakan analisis data Partial  Least  Square-Structural  Equation  Modelling  (PLS-SEM),  objek penelitiannya  adalah  mahasiswa.  Lokasi  yang  dipilih  dalam  penelitian adalah Kota Surabaya, yang merupakan salah satu kota besar yang banyak melakukan  pembelian  secara  online  di  Indonesia.  Penelitian  ini menambahkan  satu  variabel  lain  yang  masih  jarang  digunakan,  yaitu variabel  kebiasaan  atau  habits.  Analisis  data  yang  digunakan  dalam pendekatan  ini  terdiri  dari  dua  (2)  evaluasi  yaitu  evaluasi  model pengukuran  atau  outer model dan  evaluasi model  struktural  atau  inner model.  Konstrak  dalam  penelitian  ini  adalah  konstrak  reflektif,  dinilai dengan  melihat  hasil  perhitungan  dari  convergence  validity,  average variance  extracted,  dan  discriminant  validity.  Temuan  menunjukkan bahwa  habits  dan  perceived  trust  berpengaruh  terhadap  behavioral intention  to  adopt.  Inilah  yang  pada  akhirnya  mempengaruhi  keinginan mereka  untuk  melakukan  suatu  rekomendasi  kepada  orang  lain  di lingkungan sosial mereka.
Kata Kunci: (E-Commerce),
Kepercayaan Konsumen,
Mahasiswa, Niat Perilaku, UTAUT

## PENDAHULUAN
Teknologi informasi dan komunikasi (TIK) dapat dikatakan berkembang pesat di Indonesia. Berdasarkan  data  yang  berhasil  dihimpun  oleh Badan Pusat Statistik (BPS), ada sekitar 62,10 % dari populasi masyarakat di Indonesia yang telah mengakses  internet  di  tahun  2021,  meningkat dari  tahun  sebelumnya  dengan  persentase sebanyak  53,73.  Ini  berarti  di  tahun  2021,  ada lebih dari seratus juta penduduk yang bukan saja memiliki  akses  terhadap  telepon  seluler,  tetapi juga  akses  terhadap  internet.  Jumlah  ini diprediksi akan terus naik pada tahun 2022 dan selanjutnya. Perkembangan teknologi yang pesat seperti  yang  terjadi  saat  ini  selalu  membuka peluang dan tantangan, seperti munculnya pasar baru di dunia pemasaran online.
Di  Indonesia  sendiri,  perkembangan perdagangan online atau biasa disebut dengan e- commerce  berkembang  sangat  pesat.  Ada peningkatan  jumlah  pengguna  e-commerce setiap tahunnya. Sejak tahun 2015 dalam laporan eConomy  SEA  2019,  Indonesia  mengalami
lonjakan  sebesar  49%  setiap  tahun  yang diketahui transaksi ekonomi digitalnya bertambah  empat  kali  lipat  sehingga  diprediksi memperoleh  nilai  kisaran  transaksi  sebesar  Rp 590  triliun  (Google  et  al.,  2019).  Ditinjau  pada tahun  sebelumnya  yaitu  sepanjang  tahun  2018, jumlah  transaksi  e-commerce  yang  dilakukan sebanyak 24,82 juta transaksi dengan perolehan nilai  sebesar  17,21  triliunan  rupiah  (BPS,  2019). Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  pasar  e- commerce  di  Indonesia  mampu  berkembang semakin  luas  dan  menjadi  yang  terbesar dibandingkan dengan negara lainnya.
Salah  satu  platform  e-commerce  yang paling  popular  digunakan  di  Indonesia  adalah Shopee,  diikuti  oleh  Tokopedia  dan  Lazada  di urutan  kedua  dan  ketiga  (Katadata,  2018; Snapcart,  2020).  Penetrasi  pengguna  platform online  Shopee  sebanyak  65%  dibandingkan Tokopedia  sebesar  30%  dan  Lazada  sejumlah 23%  (Snapcart,  2020).  Shopee  juga  merupakan platform  yang  paling  banyak  diunduh  oleh pengguna telepon seluler (iPrice Group, 2019).
Hal menarik lainnya adalah penggunaan aplikasi e-commerce  didominasi  oleh  kalangan  usia millenial  yaitu  usia  17  sampai  24  tahun,  yaitu sebesar 28,7% (Alvara Strategic Research, 2019).
Data  survei  lain  mengatakan  bahwa pengguna  aplikasi  e-commerce  terbanyak  juga berasal  dari  rentang  usia  20-35  tahun,  yaitu sekitar  28%  (Katadata,  2018).  Rentang  usia tersebut  banyak  didominasi  oleh  kelompok mahasiswa.  Beberapa  penelitian  mengatakan bahwa mereka adalah kelompok yang mempelopori penerimaan terhadap gaya hidup baru,  seperti  perpindahan  dari  perbelanjaan fisik  menjadi  online  (Yang,  2005).  Mereka  juga dikatakan  lebih  mudah  menerima  inovasi  baru dan  memanfaatkan  teknologi  dari  kelompok usia lanjut atau lebih muda (Wei, Marthandan, Chong, Ooi, & Arumugam, 2009).

## TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa penelitian mengenai  platform e-commerce  melibatkan  mahasiswa  sebagai subyek  penelitian  karena  kelompok  inilah  yang paling  banyak  melakukan  perbelanjaan  online. Beberapa  dari  mereka  menganggap  bahwa belanja secara online menimbulkan kesenangan (A’yun, 2019). Mereka merasa terfasilitasi (Putri, 2019)  dan  terpuaskan  oleh  fasilitas  tersebut (Suryani,  2019).  Dalam  satu  penelitian, mahasiswa  dikatakan  menjadi  salah  satu kelompok  yang  bahkan  melakukan  pembelian secara  berlebihan  pada  platform  e-commerce (Qiftiah, 2020), salah satunya dipicu oleh faktor harga dan juga kebiasaan (Nasution et al., 2020) (Purwasih, 2019) (Piarna et al., 2020). Penelitian ini berbeda  dengan penelitian  lain  sebelumnya yang banyak berfokus pada perspektif menggunakan variabel risiko, kepercayaan, dan juga  niat  untuk  merekomendasikan.  Penelitian ini menambahkan satu variabel lain yang masih jarang digunakan, yaitu variabel kebiasaan atau habits.  Penelitian  dilakukan  di  Surabaya  yang merupakan  salah  satu  kota  metropolitan terbesar  kedua  di  Indonesia,  sekaligus  menjadi ibu kota provinsi dengan kondisi internet terbaik di Indonesia, menurut data Statistik Telekomunikasi Indonesia dari BPS tahun 2021.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif  dengan  menggunakan  pendekatan explanatory  research  yang  ditujukan  untuk menguji kebenaran hipotesis yang diajukan dari hubungan  antar  variabel  (Mulyadi,  2011) (Persson,  2019)  (Creswell,  2009).  Di  dalam penelitian ini dilakukan uji teori penerimaan dan penggunaan teknologi (UTAUT2) dengan perluasan  teori  pada  salah  satu  e-  commerce yang  ada  di  Indonesia  yaitu,  Shopee,  dengan objek  penelitiannya  adalah  mahasiswa.  Lokasi yang  dipilih  dalam  penelitian  adalah  Kota Surabaya, yang merupakan salah satu kota besar yang banyak melakukan pembelian secara online di Indonesia sebanyak 23% (Katadata, 2018).
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah mahasiswa aktif di Perguruan Tinggi di Surabaya yang  memiliki  akun  Shopee.  Ada  pun  kriteria responden  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Mahasiswa  aktif  yang  berdomisili  di  Kota Surabaya
2. Mahasiswa
yang sudah pernah menggunakan  platform  Shopee  ataupun menggunakan minimal 3x dalam seminggu.
Perhitungan sampel yang diambil sebanyak  100  responden  dan  dianalisis menggunakan  pendekatan  analisis  Partial  Least Square (PLS) (Chin, 1998; Yamin dan Kurniawan, 2011).  Data  primer  di  dalam  penelitian  ini dikumpulkan  dengan  survei  responden,  yaitu dengan  mengajukan  beberapa  pertanyaan kepada  pengguna  platform  Shopee.  Survei dilakukan  dengan  metode  random  sampling, yaitu  dengan  cara  membuat  kuesioner  melalui Google  Form  dan  menyebarkannya  melalui media sosial yang paling banyak digunakan oleh mahasiswa  seperti  Instagram,  Twitter,  dan WhatsApp.  Setelah  data  didapat,  kemudian dilakukan editing atau pemeriksaan berdasarkan hasil  tanggapan  responden,  coding,  dan tabulating (Bungin, 2005) (Kinasih, 2013).
Setelah  data  didapat  dan  dikategorikan, dilakukan  proses  analisis  dengan  menggunakan SEM (Structural Equation Modelling) merupakan alat  statistik  yang  dinilai  cocok  dalam  teknis analisis  pada  penelitian  ini.  SEM  (Structural
129 Koko Srimulyo | Journal Perpustakaan Universitas Airlangga 12 (2022): 126-135
Equation
Modelling) digunakan untuk menghitung  validitas  dan  reliabilitas  setiap konstrak,  dapat  membuktikan  hubungan  model secara simultan, memvalidasi hasil uji signifikansi pada  korelasi  antar  konstrak  sesuai  hipotesis yang  diajukan  dan  mampu  mengukur  taraf kesalahan dalam pengukuran atau measurement error (Yamin dan Kurniawan, 2011). Analisis data yang digunakan dalam pendekatan ini terdiri dari dua (2) evaluasi yaitu evaluasi model pengukuran atau outer model dan evaluasi model struktural atau inner model.
Konstrak  dalam  penelitian  ini  adalah konstrak reflektif, karena dinilai dengan melihat hasil  perhitungan  dari  convergence  validity, average  variance  extracted,  dan  discriminant validity. Di satu sisi, model struktural atau inner model dinilai dengan mengamati nilai R square (R 2 )  dan  banyaknya  nilai  Q  square  (Q 2 ) predictive  relevance  (Cahyani,  2019).  Setelah menentukan  itu  semua,  hipotesis  diajukan dengan  menggunakan  uji  t  berdasarkan  hasil output  dari  software  SmartPLS  versi  3.0.  Uji penerimaan hipotesis dilakukan dengan melihat  uji  signifikansi dari  nilai  t-statistik  dari hipotesis  yang  diajukan  lebih  besar  nilainya daripada  t-tabel  maka  H1  diterima  dan signifikan  (Hair,  Ringle,  &  Sarstedt,  2011; Cahyani, 2019). Dalam menghitung nilai t-tabel, memiliki  syarat  yang  mana  nilai  alpha  atau signifikansi α sebanyak 0,05 atau 5% dan degree of freedom / DF sebesar jumlah data -2 atau n- 2 (Sarwono, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Performance  expectancy  merupakan suatu  keyakinan  dalam  diri  individu  untuk menggunakan  suatu  sistem  teknologi  guna memperoleh manfaat dan keuntungan sehingga dapat  memudahkan  pekerjaan  sehari-hari mereka. Indikator-indikator dari variabel performance  expectancy  yang  digunakan  di dalam penelitian ini menunjukan total skor mean keseluruhan indikator pada variabel performance  expectancy  adalah  3.86  termasuk dalam  kategori  tinggi.  Ini  berarti  bahwa responden  beranggapan  kinerja  dari  platform Shopee  itu  tinggi,  atau  mereka  terpuaskan dengan  kinerja  dari  platform  Shopee.  Variabel
lain yang juga digunakan di dalam penelitian ini adalah  variable  Effort  expectancy,  yaitu  suatu keyakinan yang dimiliki individu untuk memperoleh  kemudahan  pekerjaan  dari  suatu teknologi, total skor mean keseluruhan indikator pada variabel effort expectancy adalah 4.29 yang termasuk ke dalam kategori sangat tinggi. Dapat diketahui,  responden  merasakan  kemudahan sangat  tinggi  dalam  mengoperasikan  platform Shopee. Variabel lain yang juga digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Social  influence,  yang merupakan  suatu  keyakinan  individu  yang dipengaruhi oleh persepsi masyarakat di sekitar dalam  penggunaan  suatu  teknologi.  Berikut indikator-indikator dari variabel social influence, diketahui bahwa rata-rata skor mean keseluruhan  indikator  pada  variabel  social influence  adalah  2.63  termasuk  berkategori netral.  Ini  berarti  responden  beranggapan pengaruh  sosial  dalam  mendukung niat mereka untuk mengadopsi platform Shopee itu netral.
Pada  variabel  Facilitating  conditions, yang  merupakan  suatu  keyakinan  pada  diri individu  menganggap  infrastruktur  maupun operasional  teknisnya  mendukung  mereka dalam menggunakan teknologi. Berikut indikator-indikator  dari  variabel  facilitating conditions.  Rata-rata  skor  mean  keseluruhan indikator  pada  variabel  facilitating  conditions adalah 4.38 termasuk berkategori sangat tinggi. Dari  hal  tersebut,  responden  beranggapan kondisi  yang  memfasilitasi  yang  menunjang keinginan  mengadopsi  platform  Shopee  itu sangat  tinggi.  Variabel  lainnya  yang  juga digunakan di dalam penelitian ini adalah Hedonic motivation,  yaitu  merupakan  perasaan  yang diterima  individu  selama  menggunakan  suatu teknologi.  Berikut  indikator-indikator  dari variabel  hedonic  motivation,  diketahui  bahwa total  skor  mean  keseluruhan  indikator  pada variabel  hedonic  motivation  adalah  3.75 termasuk  berkategori  tinggi.  Dapat  diketahui bahwa  responden  beranggapan  memperoleh kesenangan saat menggunakan platform Shopee itu  tinggi.  Variabel  lain  yang  juga  digunakan  di dalam  penelitian  ini  adalah  price  value,  yang merupakan tingkat perbandingan antara nilai/biaya  yang  dikeluarkan  oleh  individu dengan  manfaat  maupun  keuntungan  yang
diperoleh  dari  menggunakan  teknologi.  Berikut indikator-indikator dari variabel price value, rata- rata  skor  mean  keseluruhan  indikator  pada variabel price value adalah 4.04 termasuk dalam berkategori  tinggi.  Hasil  temuan  tersebut menyatakan  bahwa  responden  beranggapan platform  Shopee  merupakan  teknologi  yang berkualitas,  berguna  dan  tidak  membutuhkan biaya  mahal  itu  tinggi.  Variabel  Habits,  yang merupakan  perilaku  individu  secara  otomatis melibatkan  suatu  teknologi  dalam  setiap pekerjaannya  di  kehidupan  sehari-  hari. Berikut indikator-indikator dari variabel habits, diketahui bahwa  rata-rata  skor  mean  keseluruhan indikator  pada  variabel  habits  adalah  4.05 termasuk dalam berkategori tinggi. Dapat ditarik kesimpulan  bahwa  responden  beranggapan telah terbiasa dan berpengalaman menggunakan teknologi maka lebih mudah memilih mengadopsi platform Shopee itu tinggi.
Penelitian ini juga menggunakan Variabel lain yaitu perceived risk, yang merupakan sejauh mana  pengalaman  ketidakpastian  yang  dialami individu  baik  dari  segi  sosial,  psikologis,  fisik, keuangan dan waktu dalam menggunakan suatu teknologi. Diketahui bahwa rata-rata skor mean keseluruhan  indikator  pada  variabel  perceived risk  adalah  3.67  termasuk  dalam  berkategori tinggi. Temuan tersebut mengemukakan bahwa responden  beranggapan  menerima  berbagai risiko  yang  akan  dihadapi  jika  mengadopsi platform  Shopee  itu  tinggi.  Variabel  lain  yang juga  dinilai  di  dalam  penelitian  ini  adalah perceived  trust,  yang  merupakan  tingkat keyakinan  pada  diri  individu  bahwa  suatu teknologi  mampu  memenuhi  harapan  yang diinginkan dan merasakan kesan yang positif dari penggunaannya. Berikut indikator-indikator dari variabel  perceived  trust,  diketahui  bahwa  rata- rata  skor  mean  keseluruhan  indikator  pada variabel  perceived  trust  adalah  4.02  termasuk dalam berkategori tinggi. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  responden  memiliki keyakinan  terhadap  platform  Shopee  itu  tinggi. Variabel lain yang juga dilibatkan untuk dinilai di dalam penelitian ini adalah  behavioral intention to adopt, yang merupakan kehendak dalam diri individu  yang  muncul  sehingga  membentuk perilaku  untuk  mengadopsi  suatu  teknologi  di masa  mendatang.  Total  skor  mean  keseluruhan
indikator  pada  variabel  behavioral  intention  to adopt  adalah  4.14  yang  termasuk  ke  dalam kategori  tinggi.  Dari  skor  tersebut  diketahui responden  memiliki  niat  perilaku  untuk mengadopsi  platform  Shopee  dalam  kehidupan mereka  itu  tinggi.  Variabel  lain  yang  juga dilibatkan  untuk  dinilai  dalam  penelitian  ini adalah behavioral intention to recommend, yang merupakan perilaku yang ditimbulkan dalam diri individu  untuk  menyampaikan  informasi  terkait suatu  inovasi  teknologi  baru  kepada  orang  lain atau  pun  jaringan  elektronik  sosial  mereka. Diketahui bahwa rata-rata skor mean keseluruhan  indikator  pada  variabel  behavioral intention  to  recommend  adalah  3.61  tergolong dalam  kategori  tinggi.  Hasil  temuan  diketahui bahwa  responden  memiliki  niat  perilaku  untuk menyarankan platform Shopee kepada lingkungan sekitar mereka itu tinggi.
Dari  keseluruhan  data  yang  dipaparkan di  atas,  dapat  dilakukan  analisis  dan  pengujian hipotesis.  Analisis  data  dengan  pendekatan Partial  Least  Square  (PLS)  ini  meliputi  dua  (2) evaluasi yakni, evaluasi outer model atau model pengukuran  dan  evaluasi  inner  model  atau model struktural. Pada penelitian ini menggunakan evaluasi model reflektif dikarenakan indikator-indikator yang digunakan dalam model penelitian mengonstruksi kontraknya  atau  variabel  latennya.  Model penelitian  ini  mencakup  sembilan  (9)  variabel laten eksogen atau disebut variabel independen dalam  regresi  linier  dan  dua  (2)  variabel  laten endogen atau disebut variabel dependen dalam regresi  linier.  Hasil  analisis  software  Smartpls versi 3.0 pada model penelitian yang diuji dapat dilihat dari gambar di bawah.
Evaluasi  outer  model  terdiri  dari convergent  validity  (meliputi:  individual  items reliability,  internal  consistency,  dan  construct reliability),  average  variance  extracted,  dan discriminant  validity  (Yamin  dan  Kurniawan, 2011). Dari evaluasi ini, dapat diketahui validitas dan  reliabilitas  tiap  indikator  terkait  pada variabel  latennya.  Jumlah  indikator  pada penelitian  ini  sebanyak  tiga  puluh  tiga  (33) indikator dengan missing value nol (0) sehingga dinyatakan  data  valid  untuk  bisa  kemudian  di analisis lanjutan menggunakan software SmartPLS versi 3.0.

## Uji Validitas
Uji  validitas  dalam  penelitian  ini dikelompokkan dua pengujian untuk mengetahui validitas pada tiap indikator yaitu uji convergent validity dan uji discriminant validity. Dari tiga puluh tiga (33) indikator yang diujikan kemudian  melakukan  pengurangan  sebanyak lima  (5)  indikator  dan  perhitungan  ulang  maka mendapatkan sebanyak dua puluh delapan (28) indikator yang dinyatakan valid. Hasil perhitungan ulang menemukan bahwa indikator dengan  perolehan  nilai  yang  paling  tinggi  yaitu indikator  X3.3  sebesar  0.981.  Sebaliknya, indikator terendah yakni indikator Y2.3 sebesar 0.731,  dan  keseluruhan   indikator  dinyatakan valid  karena  nilai  outer  loading  >  0.7.  Setelah keseluruhan  indikator  itu  valid,  maka  dapat dilakukan analisis uji selanjutnya. Uji selanjutnya adalah  discriminant  validity  yang  dilakukan dengan  melihat  nilai  cross  loading  pada  hasil output  dari  software  SmartPLS  versi  3.0. Perhitungan discriminant validitity adalah untuk melihat  ukuran  pada  tiap  indikator  terhadap konstruknya  harus  lebih  tinggi  nilainya dibandingkan  dengan  indikator  pada  konstruk yang  lain  (Yamin  dan  Kurniawan,  2011). Diketahui  bahwa  nilai  cross  loading  pada  tiap indikator yang membentuk konstruknya memiliki nilai yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan  indikator-indikator  pada  konstruk lainnya.  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan perhitungan  pada  model  penelitian  telah memiliki  nilai  discriminant  validity  yang  baik.
Tahap  uji  validitas  terhadap  keseluruhan indikator  telah  dilakukan.  Setelah  melalui perhitungan  kedua  jenis  uji  validitas  yakni convergent  validity  dan  discriminant  validity. Sebagaimana  nilai  pada  tiap  indikator  telah memenuhi  persyaratan  yang  diberlakukan. Kemudian  dilanjutkan  pengukuran  uji  lainnya terhadap  model penelitian terkait.

## Uji Reliabilitas
Perhitungan  uji  reliabilitas  ini  melihat internal consistency reliability melalui pemeriksaan  nilai  dari  cronbach’s  alpha  dan composite  reliability  pada  tiap  variabel  laten penelitian.  Namun,  lebih  baik  dalam  mengukur internal consistency reliability dengan menggunakan nilai composite reliability disebabkan  tidak  memperkirakan  boot  yang sama pada tiap indikator (Yamin dan Kurniawan, 2011).  Dapat  diketahui  bahwa  nilai  dari cronbach’s alpha masih terdapat nilai  yang belum memenuhi syarat apabila nilai cronbach’s alpha >  0.7.  Empat  variabel  yang  tidak  mencukupi persyaratan yaitu variabel performance expectancy,  facilitating  conditions,  habits,  dan perceived risk. Selain empat (4) variabel tersebut, sebanyak tujuh (7) variabel lainnya memiliki nilai cronbach’s  alpha  >  0.7.  Berbeda  dengan  nilai composite  reliability  yang  ditemukan  bahwa syarat  nilai  pada  tiap  variabel  telah  terpenuhi. Masing- masing variabel memiliki nilai composite reliability  >  0.7.  Hal  tersebut  mengindikasikan konstruknya  mempunyai  reliabilitas  yang  sudah dikatakan  baik  karena  batas  nilai  dari persyaratan  minimum  yang  ditentukan  telah
Gambar 1. Outer Model
Gambar 2. Outer Model
sesuai.

## Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Dalam evaluasi ini, ada beberapa tahapan yaitu  meninjau  hubungan  signifikansi  masing- masing  konstrak,  menelaah  nilai  R-square  (R 2 ) dan  melakukan  uji  Q-square  (Q 2 )  predictive relevance  (Yamin  dan  Kurniawan,  2011). Perhitungan  R-square  (R 2 )  dilakukan  guna mengetahui tingkat kekuatan dari variasi variabel laten endogen pada model yang dapat dijelaskan oleh  variabel  laten  eksogen  (Yamin  dan Kurniawan, 2011).
Tabel. Pemeriksaan nilai R-square
Dari  tabel  di  atas,  hasil  temuan memperoleh  nilai  R-square  (R 2 )  pada  variabel behavioral  intention  to  adopt  sebesar  65,9%. Artinya  bahwa  variasi  variabel  behavioral intention  to  adopt  mampu  dijelaskan  sebanyak 65,9%  oleh  variabel  Performance  Expectancy, Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating Conditions,  Hedonic  Motivation,  Price  Value, Habits,  Perceived  Risk,  dan  Perceived  Trust. Sementara  itu,  yang  lainnya  sebanyak  34,1% dijelaskan  oleh  variabel  lain  selain  dari  model penelitian. Pada variabel behavioral intention to recommend diperoleh nilai R-square (R 2 ) sebesar 22,9%  dengan  arti  bahwa  variasi  behavioral intention  to  recommend  mampu  dijelaskan sebanyak  22,9%  oleh  behavioral  intention  to adopt.  Dan  sebanyak  77,1%  lainnya  dijelaskan oleh  variabel  lain  di  luar  dari  model  penelitian. Untuk  membuktikan  kebenaran  dari  kekuatan perkiraan  model  dapat  dilakukan  dengan pengujian  Q-square  (Q 2 )  predictive  relevance (Yamin  dan  Kurniawan,  2011).  Syarat  yang berlaku  apabila  nilai  Q-square  (Q 2 )  predictive relevance  menghasilkan  nilai  lebih  besar daripada  nol  (0)  artinya  bahwa  variabel  laten eksogen  pada  model  penelitian  dikatakan  baik sehingga  dapat  digunakan  menjadi  variabel
penjelas untuk memproyeksikan variabel endogen (Kinasih, 2019).
Q 2 = 1 – (1 – R1 2 ) (1 – R2 2 ) Q 2 = 1 – (1 – 0.659) (1 – 0.229) Q 2 = 1 – (0,341) (0,771)
Q 2 = 1 – 0,262911 Q 2 = 0,737089
Dari  perhitungan  di  atas,  diketahui  nilai Q 2 sejumlah 0,737. Hal ini berarti nilai Q 2 hampir mendekati  nilai  1  maka  dapat  dikatakan  model memiliki predictive relevance  yang sudah cukup baik.

## Pengujian Hipotesis
Aturan  yang  berlaku  dalam  pengujian  hipotesis apabila hasil pengukuran dalam taraf signifikansi sebesar 5 persen pada koefisien jalur dan nilai t statistik  yang  diperoleh  lebih  besar  dari  t  tabel sebesar  1,98  (berdasarkan  nilai  t  tabel  dengan jumlah  sampel  100  responden  pada  taraf signifikansi 5%)  maka  dapat  dikatakan  memiliki pengaruh dan signifikan (Hair et al., 2011) (Jaya &  Sumertajaya,  2008).  Variabel  laten  yang pertama yaitu performance expectancy terhadap behavioral intention to adopt ditemukan besaran pengaruhnya  sebesar  0.195,  yang  berarti  hasil temuan tidak membuktikan bahwa performance expectancy  memiliki  pengaruh  positif  terhadap variabel  behavioral  intention  to  adopt.  Variabel effort  expectancy  terhadap  variabel  behavioral intention to adopt ditemukan besaran pengaruhnya  sebesar  0.061,  yang  berarti  tidak membuktikan  bahwa  variabel  effort expectancy berpengaruh positif terhadap variabel behavioral intention  to  adopt.  Variabel  social  influence terhadap  variabel behavioral  intention  to  adopt ditemukan besaran pengaruhnya sebesar  0.059, yang  berarti  hasil  temuan  tidak  membuktikan bahwa  variabel  social  influence  berpengaruh positif terhadap variabel behavioral intention to adopt.  Variabel  facilitating  conditions  terhadap variabel behavioral intention to adopt ditemukan besaran pengaruhnya sebesar 0.053, yang berarti hasil temuan tidak membuktikan bahwa variabel facilitating  conditions  berpengaruh  positif terhadap variabel behavioral intention to adopt. Variabel  hedonic  motivation  terhadap  variabel behavioral intention to adopt ditemukan besaran
Variabel R-square Behavioral Intention to Adopt 0.659 Behavioral Intention to Recommend 0.229
133 Koko Srimulyo | Journal Perpustakaan Universitas Airlangga 12 (2022): 126-135
pengaruhnya sebesar 0.011, yang berarti bahwa hasil temuan tidak membuktikan bahwa variabel hedonic motivation berpengaruh positif terhadap variabel  behavioral  intention  to  adopt.  Variabel price  value  terhadap  variabel  behavioral intention to adopt ditemukan besaran pengaruhnya sebesar -0.003, yang berarti bahwa hasil temuan tidak membuktikan bahwa variabel price  value  berpengaruh  negatif  terhadap variabel  behavioral  intention  to  adopt.  Variabel habits terhadap variabel behavioral intention to adopt ditemukan besaran pengaruhnya sebesar 0.398, yang berarti bahwa temuan menghasilkan bahwa variabel habits memiliki pengaruh positif terhadap variabel behavioral intention to adopt. Variabel  perceived  risk  terhadap  variabel behavioral intention to adopt ditemukan besaran pengaruhnya sebesar -0.146, yang berarti bahwa hasil temuan tidak membuktikan bahwa variabel perceived  risk  berpengaruh  negatif  terhadap variabel  behavioral  intention  to  adopt.  Variabel perceived  trust  terhadap  variabel  behavioral intention to adopt ditemukan besaran pengaruhnya sebesar 0.352, yang berarti bahwa temuan menghasilkan bahwa variabel perceived trust memiliki pengaruh positif terhadap variabel behavioral  intention  to  adopt.  Variabel  laten terakhir  yaitu  variabel  behavioral  intention  to adopt  terhadap  variabel  behavioral  intention  to recommend  ditemukan  besaran  pengaruhnya sebesar  0.479,  yang  berarti  bahwa  temuan menghasilkan bahwa variabel behavioral intention  to  adopt  memiliki  pengaruh  positif terhadap  variabel  behavioral  intention  to recommend.

## PENUTUP
Berdasarkan  analisa  dari  hasil  temuan penelitian  yang  telah  dipaparkan  di  atas,  maka dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan.  Faktor- faktor  yang  memengaruhi  niat  perilaku mengadopsi  platform  Shopee  di  kalangan mahasiswa  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut: Performance  expectancy  tidak  berpengaruh terhadap  behavioral  intention  to  adopt,  Effort expectancy tidak berpengaruh terhadap behavioral  intention  to  adopt.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  tanggapan  mahasiswa mengenai  kemudahan  yang  diberikan  selama
pemanfaatan platform Shopee tidak berpengaruh  pada  niat  perilaku  mereka  untuk mengadopsi  platform  tersebut.  Social  influence tidak berpengaruh terhadap behavioral intention to adopt. Hasil ini menyatakan bahwa tanggapan mahasiswa  terkait  pengaruh  dari  lingkungan sosial  seperti  teman  sebaya,  keluarga,  orang penting  maupun  status  sosial  tidak  berdampak pada  keinginan  dalam  diri  mereka  untuk mengadopsi  platform  Shopee.  Facilitating conditions tidak berpengaruh terhadap behavioral  intention  to  adopt.  Hasil  ini menunjukkan  jika  kondisi  yang  memfasilitasi mahasiswa  untuk  bisa  memanfaatkan  platform Shopee  tidak  sepenuhnya  memengaruhi  niat perilaku  mereka  untuk  mengadopsi  platform tersebut. Hedonic motivation tidak berpengaruh terhadap behavioral intention to adopt. Hasil ini menggambarkan  bahwa  motivasi  kesenangan atau  hedonis  yang  dicari  dari  penggunaan platform  Shopee  oleh  mahasiswa  tidak  bisa berdampak  pada  niat  perilaku  mereka  untuk mengadopsi platform tersebut. Price value tidak berpengaruh  terhadap  behavioral  intention  to adopt.  Hasil  ini  menyiratkan  bahwa  nilai  harga dari  pemanfaatan  platform  Shopee  tidak berpengaruh  pada  niat  perilaku  mahasiswa untuk  mengadopsi  platform  tersebut.  Habits berpengaruh  terhadap  behavioral  intention  to adopt.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  kebiasaan mahasiswa  selama  penggunaan  teknologi maupun  internet  mampu  memengaruhi  niat perilaku  mereka  untuk  mengadopsi  platform Shopee.  Perceived  risk  tidak  berpengaruh terhadap behavioral intention to adopt. Hasil ini menyatakan bahwa risiko yang dirasakan terkait pemanfaatan platform Shopee tidak memberikan  pengaruh  pada  niat  perilaku mahasiswa untuk mengadopsi platform tersebut. Perceived trust berpengaruh terhadap behavioral  intention  to  adopt.  Hasil  ini menggambarkan  bahwa  kepercayaan  yang dirasakan  dari  pemanfaatan  platform  Shopee memiliki  pengaruh  yang  bisa  menimbulkan  niat perilaku mahasiswa untuk mengadopsi platform tersebut.  Behavioral  intention  to  adopt berpengaruh  terhadap  behavioral  intention  to recommend.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  niat perilaku mahasiswa untuk mengadopsi platform
Shopee  yang  tinggi  ternyata  berdampak  pada keinginan  mereka  untuk  melakukan  suatu perilaku  pasca  adopsi  yaitu  merekomendasikan platform itu juga kepada orang lain di lingkungan sosial  mereka.  Faktor  ini  membuktikan  bahwa adanya  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  niat perilaku untuk merekomendasikan.
Beberapa saran yang dapat diberikan dari hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  di antaranya  adalah:  Perlu  inisiatif  lain  yang  bisa dilakukan pihak Shopee untuk bisa mempersuasif banyak konsumen agar menggunakan platform Shopee seperti testimoni dari  para  ahli  IT  tidak  hanya  berasal  dari  dunia hiburan sehingga mahasiswa tidak beranggapan platform tersebut sama dengan platform lainnya dan  agar  lebih  memperhatikan  promosi  yang dilakukan, karena pada penelitian ini menemukan pengaruh sosial memiliki nilai rata- rata  yang  paling  rendah  dibandingkan  faktor lainnya yaitu sebesar 2,63 (kategori netral). Bagi akademisi agar dapat dilakukan perluasan model dari model penerimaan teknologi yaitu UTAUT2 dengan  penambahan  prediktor  perceived  risk dan  perceived  trust  sebagaimana  kedua prediktor tersebut saling berkaitan dan menjadi aspek pertimbangan dalam penggunaan teknologi  di  bidang  online  atau  virtual  seperti digunakan dalam transaksi online.

## DAFTAR PUSTAKA
A’yun,  Ariza  Qurrota.  2019.  “Gaya  Hidup Mahasiswa  Pengguna  Online  Shop  (Studi Pada Mahasiswa PGSD UNUSA).” 1–72.
Alvara  Strategic  Research.  2019.  “Perilaku  Dan Preferensi  Konsumen  Millennial  Indonesia Terhadap  Aplikasi  E-Commerce  2019.” Alvara Beyond Insight 34.
Bungin, Burhan. 2005. Metode Penelitian Kuantitatif. Jakarta: Prenadamedia. BPS. 2019. Statistik E-Commerce 2019. Cahyani,  Esty  Dwi.  2019.  “Analisis  Penerimaan
Aplikasi  Ruang  Guru  Sebagai  Media Pemenuhan Informasi Akademik Siswa SMA
Di  Kota  Surabaya  Ditinjau  Dari  Model UTAUT2.”
Chin, Wynne W. 1998. “The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modeling.”
Modern  Methods  for  Business  Research (January 1998):295–336.
Creswell, J. W. (2009). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. SAGE Publications, Incorporated. In Research Design:
Qualitative, Quantitative, and Mixed Metod Approaches.
Google, Temasek, and Bain & Company. 2019. E- Conomy SEA 2019.
Hair, Joe F., Christian M. Ringle, and Marko
Sarstedt. 2011. “PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet.”Journal of Marketing Theory and Practice 19(2):139–52.
Jaya,  I.  Gede  Nyoman  Mindra  and  I.  Made Sumertajaya. 2008. “Pemodelan Persamaan Structural  Dengan  Partial  Least  Square.”
Semnas Matematika Dan Pendidikan
Matematika 2008 118– 32.
iPrice  Group.  2019a.  “Highlight  Belanja  Online Indonesia 2019.”
iPrice  Group.  2019b.  “Year-End  Report  on
Southeast  Asia’s  Map  of  E-Commerce.” Iprice Group 43.
Katadata. 2018. Perilaku Konsumen E-Commerce. Kinasih,  Cecilia  Anantria  Cahya.  2019.  “Model Adopsi Informasi Situs Youtube Di Kalangan Mahasiswa.” Mulyadi, Mohammad. 2011. “Penelitian
Kuantitatif  Dan  Kualitatif  Serta  Pemikiran Dasar  Menggabungkannya  [Quantitative and  Qualitative  Research  and  Basic Rationale  to  Combine  Them].”  Jurnal  Studi Komunikasi Dan Media 15(1):128.
Nasution,  Siti  Lam’ah,  Christine  Herawati Limbong,  and  Denny  Ammari  Ramadhan Nasution. 2020. “Pengaruh Kualitas Produk, Citra  Merek,  Kepercayaan  Kemudahan  Dan Harga Terhadap Keputusan Pembelian Pada E-Commerce Shopee.” Journal Ecobisma 43– 53.
Persson, A. G. M. (2019). Research methodology. In  Foreign  Direct  Investment  in  Large-Scale Agriculture in
Africa. https://doi.org/10.4324/9780429020018-4 Piarna,  Rian,  Ferdi  Fathurohman,  and  Nunu Nugraha  Purnawan.  2020.  “Understanding Online  Shopping  Adoption:  The  Unified Theory  of  Acceptance  and  the  Use  of Technology with Perceived Risk in Millennial
Consumers  Context.”  JEMA:  Jurnal  Ilmiah Bidang Akuntansi Dan Manajemen 17(1):51. Purwasih, Kalih. 2019. “Pengaruh Produk, Harga,
Distribusi, Dan Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Pada E-Commerce Shopee (Studi KasuS Mahasiswa Angkatan 2016-2018 IAIN Purwokerto).” 2019. Putri, Hanifah Oktana. 2019. “Penerapan Metode Unified  Theory  of  Acceptence  and  Use  of Technology  (  UTAUT)  Dalam  Memprediksi Behavioral  Intentions  Pada  Penggunaan  E- Commerce  Shopee  Di  Kalangan  Mahasiswa (Studi  Kasus  Di  Fakultas  Tarbiyah  Dan Keguruan UIN Ar-Raniry Banda Aceh).” Qiftiah, Maryatun. 2020. “Pengaruh Shopping Life
Style,  Motivasi  Belanja  Hedonis,  Dan Potongan  Harga  Terhadap  Keputusan Impulse  Buying  Di  Shopee  Pada  Mahasiswa Jurusan IPS   FKIP Universitas Lampung.” Sarwono, Jonathan. 2015. Membuat Skripsi, Tesis
Dan  Disertasi  Dengan  Partial  Least  Square SEM (PLS - SEM).
Suryani,  Ade  Rezita.  2019.  “Analisis  Kualitas Website Dan Fasilitas Terhadap Kepuasan Konsumen Dalam Berbelanja Menggunakan Aplikasi  Shopee  Pada  Mahasiswa  FEBI Semester VI IAIN Bengkulu.”
Wei,  Toh  Tsu,  Govindan  Marthandan,  Alain  Yee Loong  Chong,  Keng  Boon  Ooi,  and Seetharam  Arumugam.  2009.  “What  Drives Malaysian  M-Commerce  Adoption?  An Empirical Analysis.”  Industrial Management and Data Systems 109(3):370–88.
Yamin,  Sofyan  &  Kurniawan,  Heri.  (2011).
Generasi  Baru  Mengolah  Data  Penelitian dengan Partial Least Square Path Modeling: Aplikasi dengan Software XLSTAT, SmartPLS, dan Visual PLS. Jakarta: Salemba Infotek. Yang,  Kenneth  C.  C.  2005.  “Exploring  Factors Affecting the Adoption of Mobile Commerce in  Singapore.”  Telematics  and  Informatics 22(3):257–77.