Abstrak —Perkembangan ekonomi berbasis digital menciptakan peluang besar bagi penyedia layanan e-commerce . Mereka saling berlomba-lomba untuk menjadi pemimpin pasar. Hal tersebut menyebabkan pelanggan mudah untuk beralih ke e-commerce lain. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kepemimpinan merek terhadap kepuasan dan niat pembelian ulang ibu rumah tangga pada e-commerce. Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan kuantitatif. Untuk mencapai tujuan tersebut, maka teknik pengolahan dan analisis data pada penelitian ini menggunakan analisis deskriptif  dan  PLS-SEM. Pengumpulan data dilakukan menggunakan kuesioner online yang disebarkan kepada 247 sampel melalui chat pribadi dan media sosial . Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi nilai dan persepsi popularitas berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan dan niat pembelian ulang. Sedangkan persepsi kualitas dan inovasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan dan niat pembelian ulang. Penelitian ini juga mendukung teori ECT bahwa kepuasan berpengaruh pada niat pembelian ulang. Penelitian ini juga mengungkap bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan diantara kelompok usia dalam mempengaruhi kepuasan berbelanja dan niat pembelian ulang oleh ibu rumah tangga melalui e-commerce . Terdapat implikasi manajerial yang dapat dimplementasikan pihak e- commerce dengan tujuan meningkatkan kepuasan dan niat pembelian ulang oleh ibu rumah tangga agar bersedia menggunakan layanan e-commerce saat berbelanja.
Kata Kunci — E-commerce Brand, Kepuasan Pelanggan, Niat Pembelian Ulang , Brand Leadership , PLS-SEM

## I. PENDAHULUAN
EKNOLOGI  dan internet yang berkembang pesat telah memberikan dampak pada perekonomian dunia. Ekonomi digital menjadi fenomena baru yang memiliki banyak peran strategis dalam perkembangan ekonomi global. Nilai ekonomi digital dunia telah mencapai 11,5 triliun dollar atau berkisar 15,5 persen dari GDP dunia.  Ekonomi digital diyakini dapat membawa keuntungan besar bagi perekonomian di Indonesia. Terbukti dengan adanya peningkatan nilai ekonomi digital di Indonesia sejak tahun 2015 dan dipredikasi terus meningkat dari US$ 40 miliar di tahun 2019 menjadi US$ 130 miliar pada tahun 2025.
Terdapat empat sektor yang berkontribusi besar pada ekonomi digital di Indonesia. E-commerce menempati posisi pertama dengan nilai ekonomi digital sebesar US$ 21 miliar di tahun 2019 dan diproyeksi akan meningkat menjadi US$ 82 miliar pada tahun 2025. Kemudian disusul oleh online trave l yang akan mencapai US$ 25 miliar pada 2025 dan sisanya
media online serta transportasi online .  Posisi e-commerce sebagai sektor ekonomi digital yang berada di urutan pertama tentu berpeluang besar untuk terus tumbuh. Di Indonesia sendiri, terdapat tiga e-commerce dari dalam negeri yang berhasil menjadi perusahaan unicorn, yaitu Tokopedia, Bukalapak, dan yang terakhir JD.ID. Selain itu, terdapat dua e- commerce yang berasal dari luar negeri yang tergolong ke dalam perusahaan unicorn dan beroperasi di Indonesia, yaitu Lazada dan Shopee.
Keberhasilan dari e-commerce ini telah menjadi perhatian pemerintah dengan dikeluarkannya Paket Kebijakan Ekonomi XIV mengenai e-commerce [1].  Berdasarkan analisis yang dilakukan oleh Ernst & Young, pertumbuhan bisnis online di Indonesia meningkat sebesar 40 persen tiap tahunnya [2]. Banyaknya pengguna e-commerce baik dari pemilik bisnis maupun konsumen merupakan peluang bagi perusahaan e- commerce . Peluang tersebut menyebabkan para perusahaan e- commerce berlomba-lomba menjadi pemimpin pasar, sehingga perang antar e-commerce di Indonesia semakin intens. Konsumen menjadi lebih sadar akan nilai dan kualitas yang dimiliki e-commerce dan mengevaluasi berbagai atribut dan layanan yang disediakan oleh e-commerce . Sehingga, tidak mengherankan jika mereka bersedia membandingkan banyak e- commerce untuk menelusuri produk yang sesuai dengan apa yang mereka inginkan. Nielsen Media [3]  juga menyatakan bahwa konsumen Asia Pasifik memiliki kecenderungan beralih merek tertinggi dengan 47 persen bersedia mengganti merek atau mencoba produk yang berbeda.
Diperlukan dua tahap untuk memahami perilaku konsumsi online. Tahap pertama adalah memahami faktor yang menyebabkan mereka membeli secara online . Tahap kedua adalah memahami penyebab mereka terdorong untuk membeli kembali [4]. Sehingga, memahami bagaimana niat pembelian kembali oleh pelanggan merupakan strategi bisnis yang perlu dilakukan untuk meningkatkan profitabilitas jangka panjang di pasar online [5]. Untuk itu, memahami keyakinan dan motivasi yang mendasari niat pembelian kembali pelanggan terhadap belanja online melalui e-commerce adalah salah satu tujuan dari penelitian ini.
Penelitian sebelumnya menemukan sejauh mana konsumen menganggap pemimpin merek atau layanan cenderung mempengaruhi perilaku pengambilan keputusan [6]. Memilih merek atau layanan terkemuka tidak hanya dianggap dapat memberikan kualitas atau nilai yang lebih baik dan pada akhirnya mereka merasa puas, namun juga dapat mewakili citra

## Eksplorasi Karakteristik Segmentasi Demografis dan Perilaku Berbelanja Ibu Rumah Tangga Melalui e-commerce di Indonesia
Salasatri Rafaa Dinni, Berto Mulia Wibawa, dan Bahalwan Apriyansyah Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya e-mail : berto@mb.its.ac.id
T
diri konsumen [7]. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki pengaruh persepsi kepemimpinan merek e-commerce terhadap kepuasan dan niat pembelian ulang berdasarkan Cognitive-Affective Processing System [8]  dan Expectation-Confirmation Theory [9]  dimana objek penelian ini adalah penyedia layanan e-commerce di Indonesia. Menurut data SCG Advertising and Public Relations, sebuah Top Digital Strategy Agencies di New York, ibu rumah tangga merupakan konsumen yang mempunyai kekuatan besar dalam industri e-commerce . Mereka juga menunjukkan bahwa hampir 70 persen dari mereka menghabiskan hingga empat jam per hari bermain media sosial dan ponsel adalah perangkat yang paling populer untuk mengakses informasi di internet.  Mereka juga mengaku bahwa media sosial sangat mempengaruhi keputusan mereka membeli suatu produk, apalagi jika produk  tersebut direkomendasikan oleh teman mereka melalui update status di linimasa. Adanya peluang pada segmen ibu rumah tangga membuat pemasar perlu menganalisis faktor-faktor yang menghambat ibu rumah tangga untuk berbelanja online dan meredakan rasa takut mereka.
Coronavirus Disease 2019 atau dikenal dengan COVID-19 mengubah pandangan global secara tak terduga, termasuk Indonesia.  Kementrian Kesehatan RI (2020)  menyebutkan bahwa sejak 2 Maret 2020, kasus positif COVID-19 di Indonesia terus meningkat.
Di sisi lain, pandemi mempercepat laju digitalisasi untuk membantu mengurangi risiko penyebaran Covid-19 dan belanja online mendukung pembatasan sosial berskala besar di wilayah tertent.
Belanja online menggantikan pembelian konvensional yang membutuhkan transaksi fisik hingga vaksin ditemukan, maka dengan adanya belanja online setidaknya akan membantu stabilisasi ekonomi.

## II. LANDASAN TEORI

## A. E-commerce Brand dan Hipotesis
Merek dapat diartikan sebagai  nama yang berhubungan dengan produk dan jasa yang ditawarkan oleh perusahaan atau nama tersebut merujuk pada perusahaan tertentu itu sendiri [10]. Pasar online , Javalgi mendalilkan bahwa merek dianggap sebagai titik pengakuan ketika konsumen meragukan atau mengkhawatirkan produk atau jasa. Ini berarti layanan atau produk disediakan oleh e-commerce yang mewakili merek yang membedakan dirinya dari pesaing lain [11]. Penelitian e- commerce ini dianggap sebagai merek dari perusahaan yang memiliki layanan atau produk sendiri yang membedakan dari penyedia e-commerce lainnya.Cognitive-Affective Processing System dan Persepsi Kepemimpinan Merek
Perilaku adalah fungsi dari bagaimana sistem kognitif individu menanggapi satu pengalaman subjektif dari situasi yang mereka  hadapi  [12].  Saat  emosi positif muncul pada situasi tertentu, maka produk yang dievaluasi akan menjadi positif dan begitu pula sebaliknya [13]. Pikiran individu sebagai jaringan, atau sistem, kognisi dan pengaruh yang saling berhubungan, yang diaktifkan oleh fitur psikologis yang terkandung dalam situasi tertentu. Kepemimpinan merek yang dialami pelanggan melalui online terdiri dari aspek kognitif dan afektif [14]. Kepemimpinan Merek memainkan peran penting dalam mempengaruhi industri tertentu dari merek lain. Dengan demikian, kepemimpinan merek konsep memulai inovasi berkelanjutan yang menggabungkan pencipta konsep tren dan positioning merek dengan industri tersegmentasi [9]. Chang dan Ko mengajukan 4 dimensi brand leadership, yaitu persepsi kualitas, persepsi inovasi. Persepsi nilai dan persepsi popularitas.

## B. Kepuasan Pelanggan
Kepuasan pelanggan merupakan respon terhadap pemenuhan pelanggan [15]. Kepuasan tidak terbatas pada seberapa bahagia pelanggan dan dapat digambarkan sebagai sebuah proses. Setiap perusahaan bekerja untuk mencapai kepuasan pelanggan yang tinggi sehingga menjadi prinsip utama dalam pemasaran [16]. Kepuasan pelanggan berperan penting dalam keberhasilan sebuah toko online . Hal ini dianggap sebagai pendorong utama dari fenomena pasca pembelian, seperti niat membeli kembali [17]  Berdasarkan alasan itu, penting bahwa perusahaan e- commerce dan penjual online terbiasa dengan persyaratan pelanggan dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan dalam kerangka e- commerce [17].
Tabel 1. Data Demografi Responden Analisis Deskriptif n Frekuensi (%) Usia 19-30 141 57,1 31-40 47 19 41-50 34 13,8 51-60 25 10,1 Total 247 100 Pendidikan terakhir SD 3 1,2 SMP 17 6,9 SMA 86 34,8 Sarjana/Diploma 127 51,4 Pascasarjana (S2 atau S3) 14 5,7 Total 247 100 Rata-rata pennghasilan gabungan per bulan < Rp 1.000.000 36 14,6 Rp 1.000.000 – Rp 2.000.000 48 19,4 Rp 2.000.001 – Rp 3.000.000 44 17,8 Rp 3.000.001 – Rp 4.000.000 21 8,5 Rp 4.000.001 – Rp 5.000.000 32 13 > Rp 5.000.000 66 26,7 Total 247 100 Tempat tinggal Bali 4 1,6 Banten 9 3,6 DIY 10 4 DKI Jakarta 15 6,1 West Java 15 6,1 Central Java 17 6,9 East Java 170 68,9 West Kalimantan 1 0,4 East Kalimantan 1 0,4 Kepulauan Riau 1 0,4 NTT 1 0,4 West Sumatra Barat 2 0,8 South Sumatra 1 0,4 Total 247 100

## C. Niat Pembelian Ulang
Kepuasan pelanggan akan berdampak pada perubahan sikap, yang pada akhirnya akan mempengaruhi niat membeli kembali [18]. Niat membeli kembali mengacu pada probabilitas subjektif di mana pembeli akan terus membeli produk dari vendor atau toko online di masa depan [19]. Secara umum, seseorang harus mengetahui faktor-faktor yang mendorong pelanggan untuk membeli kembali agar e-commerce lepas landas  [4]. Niat membeli kembali adalah salah satu penentu seperti apa e-commerce yang baik di mata pelanggan [20].
D. Expectation-Confirmation Theory Expectation-Confirmation Theory digunakan untuk menggambarkan penilaian kognitif dan pengaruhnya terhadap nilai afektif dalam proses pembelian [9]. ECT telah banyak digunakan dalam pemasaran untuk mengevaluasi kepuasan pelanggan dan perilaku pasca pembelian [21]. ECT adalah model konseptual dua tahap. Tahap pertama adalah pra- pembelian di mana ekspektasi berkembang sebelum pembelian.
Harapan tersebut termasuk keyakinan pelanggan terhadap apa yang akan mereka terima [22]. Tahap selanjutnya adalah pasca pembelian yang melibatkan tiga langkah lainnya;
pertama, interpretasi persepsi awal pelanggan saat menerima produk, kemudian diikuti pembentukan appraisal dari persepsi selama pra-pembelian dan persepsi saat awal penggunaan produk [16].
Tabel 2.
Data Usage Responden Analisis Deskriptif n Frekuensi (%) Pengeluaran belanja rata-rata per bulan < Rp 1.000.000 78 31,6 Rp 1.000.000-Rp 2.000.000 84 34 Rp 2.000.001-Rp 3.000.000 38 15,4 Rp 3.000.001-Rp 4.000.000 20 8,1 Rp 4.000.001-Rp 5.000.000 15 6,1 >Rp 5.000.000 12 4,9 Total 247 100 Pengeluaran rata-rata pada e-commerce per bulan < Rp 100.000 40 16,2 Rp 100.000-Rp 200.000 83 33,6 Rp 200.001-Rp 300.000 62 25,1 Rp 300.001-Rp 400.000 25 10,1 > Rp 400.000 37 15 Total 247 100 E-commerce yang paling disukai JD.ID 19 7,7 Lazada 17 6,9 Bukalapak 10 4 Shopee 188 76,1 Tokopedia 13 5,23 Total 247 100 E-commerce yang paling sering digunakan JD.ID 15 6,1 Lazada 12 4,9 Bukalapak 10 4 Shopee 196 79,3 Tokopedia 14 5,7 Total 247 100 E-commerce yang memiliki fitur terbaik JD.ID 19 7,7 Lazada 12 4,8 Bukalapak 11 4,4 Shopee 191 77,3 Tokopedia 14 5,7 Total 247 100 (lanjutan) Tabel 2. Data Usage Responden Analisis Deskriptif n Frekuensi (%) Reasons to Shop via E-commerce Harga lebih murah 26 10,5 Kemudahan akses (praktis, buka hingga 24 jam, dll) 53 21,6 Kualitas aplikasi yang baik 6 2,4 Lebih nyaman 5 2 Kemudahan akses (praktis, buka hingga 24 jam, dll), Lebih nyaman 9 3,6 Memiliki inovasi yang bagus (kreatif, sering menciptakan tren baru, dsb) 5 2 Harga lebih murah, Kemudahan akses (praktis, buka hingga 24 jam, dll) 21 8,5 Harga lebih murah, Kemudahan akses (praktis, buka hingga 24 jam, dll), Lebih nyaman 18 7,3 Harga lebih murah, Kualitas aplikasi yang baik, Memiliki inovasi yang bagus (kreatif, sering menciptakan tren baru, dsb), Lebih populer,
Kemudahan akses (praktis, buka hingga 24 jam, dll), Lebih nyaman 16 6,5
Harga lebih murah, Lebih nyaman 3 1,2 Harga lebih murah, Memiliki inovasi yang bagus (kreatif, sering menciptakan tren baru, dsb), Kemudahan akses (praktis, buka hingga 24 jam, dll) 8 3,2 Harga lebih murah, Memiliki inovasi yang bagus (kreatif, sering menciptakan tren baru, dsb), Kemudahan akses (praktis, buka hingga 24 jam, dll), Lebih nyaman 5 2
Lainnya 57 23 Total 247 100 Frekuensi berbelanja melalui e-commerce dalam sebulan 1-2 kali 136 55,1 3-4 kali 69 27,9 5-6 kali 17 6,9 Lebih dari 6 kali 25 10,1 Total 247 100 Jenis produk yang sering dibeli melalui E-commerce Elektronik 9 3,6 Fashion 88 35,6 Ibu dan anak 22 8,9 Kecantikan ( skincare dan make up ) 52 21 Keperluan hobi 5 2 Kesehatan 4 1,6 Makanan dan minuman 12 4,9 Peralatan dan perlengkapan rumah tangga 49 19,8 Lainnya 6 2,4 Total 247 100

## E. Model Penelitian
Hipotesis penelitian ini diadopsi dari penelitian yang dilakukan oleh Chiu & Hoo [11]. H1a Persepsi kualitas pada e-commerce berpengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan H1b  Persepsi nilai pada e-commerce berpengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan H1c Persepsi inovasi pada e-commerce berpengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan H1d Persepsi Popularitas pada e-commerce berpengaruh positif terhadap kepuasan pelanggan H2a Persepsi kualitas pada e-commerce berpengaruh positif terhadap niat beli kembali H2b Persepsi nilai pada e-commerce berpengaruh positif terhadap niat beli kembali H2c Persepsi inovasi pada e-commerce berpengaruh positif terhadap niat beli kembali H2d Persepsi Popularitas pada e-commerce berpengaruh positif terhadap niat beli kembali H3 Kepuasan pelanggan berpengaruh positif pada niat pembelian kembali

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan desain penelitian deskriptif - deskriptif. Penelitian konklusif dirancang untuk menarik kesimpulan dalam menentukan, mengevaluasi dan memilih alternatif terbaik atas pemecahan masalah [23]. Dikatakan deskriptif karena menggambarkan karakteristik ibu rumah tangga sebagai pelanggan pengguna e-commerce unicorn di Indonesia. Survei online dilakukan untuk mengumpulkan data. Responden adalah ibu rumah tangga yang telah membeli beberapa produk melalui e-commerce; mereka diminta mengisi kuesioner online.
Kuesioner menggunakan skala  Linkert sebagai tolak ukur dalam menentukan interval data kuantitatif dalam analisis Partial Least Square-Structural Equation Modeling (PLS - SEM) untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kepuasan. Untuk menentukan sampel, peneliti menggunakan teori rule of thumb; mengalikan jumlah indikator variabel 5 sampai 10 kali [24].
Tabel 3. Uji Asumsi Uji Kriteria Hasil Uji Outlier z- score ±4 Minimal -3.95 dan maksimal +1,37 Memenuhi syarat Normalitas Q-Q plot menunjukkan bahwa sebaran data pada masing- masing variabel masih berada disekitar garis normal Terdistribusi Normal Memenuhi syarat Linearitas Distribusi titik pada scatter plot tidak membentuk pola tertentu
Scatter plots tidak membentuk pola tertentu Memenuhi syarat Multikolinearitas VIF <10 Nilai VIF semua variabel <10 Memenuhi syarat Homoskedastisitas  Distribusi titik pada scatter plot tidak membentuk pola tertentu Scatter plots
tidak membentuk pola tertentu Memenuhi syarat
Tabel 4.
Internal Consistency Test
Variabel Cronbach's α Composite Reliability Perceived Quality 0,810 0,887 Perceived Value 0,861 0,915 Perceived Innovativeness 0,793 0,878 Perceived Popularity 0,772 0,868 Satisfaction 0,834 0,901 Repurchase Intention 0,870 0,920
Tabel 5. Convergent Validity Test Latent Variable  AVE  Indicator Variable Outer Loadings Cut-off Value** ≥ 0,5 ≥ 0,7 Perceived Quality 0,724 QUL1 0,835 QUL2 0,825 QUL3 0,891 Perceived Value  0,783 NIL1 0,882 NIL2 0,905 NIL3 0,867 Perceived Innovativeness 0,706 INV1 0,822 INV2 0,868 INV3 0,830 Perceived Popularity 0,687 POP1 0,825 POP2 0,855 POP3 0,805 Satisfaction 0,751 KEP1 0,889 KEP2 0,864 KEP3 0,846 Repurchase Intention 0,794 NPU1 0,859 NPU2 0,907 NPU3 0,906 Tabel 6. Discriminant Validity QUL NIL INV POP KEP NPU QUL NIL 0,611 INV 0,727 0,600 POP 0,657 0,732 0,631 KEP 0,656 0,790 0,626 0,908 NPU 0,562 0,709 0,523 0,796 Tabel 7. Effect Size Test Model Effect size (f²) Kepuasan Niat Pembelian Ulang Persepsi Kualitas 0,021 0,008 Persepsi Nilai 0,143 0,114 Persepsi Inovasi 0,011 0,001 Persepsi Popularitas 0,307 0,201
Oleh karena itu, sekitar 265 sampel direkrut untuk melakukan penelitian ini. Kuesioner yang dikelola sendiri ini disebarkan melalui kontak pribadi dan disiarkan di media sosial (yaitu Facebook, Instagram, dan Twitter), sehingga responden dapat mengisinya secara mandiri. Kuesioner dirangkai menjadi formulir Google untuk menjangkau responden yang tinggal di berbagai wilayah.
Uji asumsi mengukur kompleksitas korelasi serta kompleksitas hasil dan analisis [24]. Penting untuk mengidentifikasi pencilan, untuk menguji normalitas dan linieritas untuk analisis SEM [25].
Penelitian ini mengacu pada Chiu dan Hoo (2019) [11] dalam merancang model yang berkaitan dengan variabel persepsi kualitas, nilai yang dirasakan, inovasi yang dipersepsikan, popularitas yang dipersepsikan, kepuasan pelanggan dan niat pembelian kembali.

## I. ANALISIS DAN DISKUSI

## A. Analisis Deskriptif
Sebanyak 265 kuesioner dikumpulkan. Setelah menghilangkan 18 tanggapan yang tidak lolos penyaringan, 247 kuesioner digunakan untuk analisis data. Mayoritas responden berusia antara 19 dan 30 tahun (57,1%). Responden terbanyak adalah lulusan sarjana atau diploma (51,4%). Kebanyakan dari mereka memiliki penghasilan gabungan lebih dari Rp 5.000.000. Dan terakhir, 68,9 persen diantaranya tinggal di Jawa Timur dapat dilihat pada Tabel 1.
Sebagian besar responden (31,6%) menghabiskan Rp 1.000.000 per bulan untuk berbelanja dan Rp 100.000-Rp 200.000 per bulan untuk belanja melalui e-commerce. Kebanyakan ibu rumah tangga menyukai Shopee (76,1%). Mereka juga lebih sering menggunakan Shopee dan menganggap bahwa aplikasi Shopee memiliki fitur terbaik. Sebagian besar responden memilih berbelanja melalui e- commerce karena kemudahan akses (21,6%) dan harga yang murah (10,5%). Dalam satu bulan, sebagian besar ibu rumah tangga berbelanja 1-2 kali di e-commerce (55,1%). Sebagian besar ibu rumah tangga berbelanja untuk kebutuhan pribadinya daripada kebutuhan rumah tangga, seperti fashion (35,6%) dan kecantikan (21%) dapat dilihat pada Tabel 2.

## B. Uji Asumsi
Uji asumsi bertujuan untuk memeriksa dan memilih data yang dapat diproses lebih lanjut dalam uji statistik [33]. Dalam pengujian data terhadap asumsi, peneliti menggunakan empat pengujian yang dimulai dengan uji outlier , uji normalitas, uji linieritas, uji multikolinieritas dan uji homoskedastisitas dapat dilihat pada Tabel 3.
C. Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM)
Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS- SEM) digunakan oleh SmartPLS 3.0 untuk memvalidasi ukuran dan menguji model penelitian yang dihipotesiskan. Evaluasi dilakukan terhadap model luar dan model dalam. Model luar
digunakan untuk menguji hubungan antara indikator variabel laten dapat dilihat pada Tabel 4.
Semua variabel laten lolos uji reliabilitas karena setiap nilai cronbach alpha lebih dari dan sama dengan 0,7 [23]. Dengan demikian, setiap variabel laten dapat diandalkan. Selain itu, hasil composite reliability pada semua variabel laten juga memenuhi persyaratan minimum yang ditentukan yaitu lebih dari dan sama dengan 0,7. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data memiliki internal consistency yang baik dan diatas standar. Sehingga dapat digunakan lebih lanjut dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 5.
Jika outer loading masing- masing indikator memiliki nilai ≥ 0,7, maka indikator tersebut lolos kriteria. Jika tidak, maka indikator dikeluarkan dari model. Selain itu, nilai AVE variabel laten  harus  ≥  0,5  agar  dapat  lolos  uji  validitas  konvergen. Berdasarkan Tabel, semua nilai AVE variabel laten lebih dari dan sama dengan 0,5. Nilai outer loading setiap indikator juga lebih dari dan sama dengan 0,7. Artinya model yang telah disiapkan merupakan model yang baik dan dapat digunakan pada tahap selanjutnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Jika  nilai  HTMT  ≤  0,9,  maka  konstruk  tersebut  lolos  uji diskriminan. Terlihat bahwa hampir semua variabel laten lolos uji diskriminan karena mem iliki nilai ≤ 0,9. Tetapi uji HTMT untuk popularitas yang dirasakan dengan kepuasan adalah 0,908. Hal tersebut menunjukkan bahwa variabel tersebut memiliki nilai validitas diskriminan yang rendah [26]. Hal ini menunjukkan bahwa antara satu variabel laten dengan variabel laten lainnya dalam penelitian ini berbeda secara empiris. variabel lolos uji diskriminan, kemudian mencerminkan bahwa setiap variabel laten mampu menangkap fenomena yang tidak dapat direpresentasikan oleh variabel laten lain dalam model dapat dilihat pada Tabel 7.
Berdasarkan nilai f² di atas, dapat disimpulkan bahwa kebaikan model atau model yang memiliki pengaruh paling kuat adalah variabel persepsi popularitas terhadap kepuasan, yaitu sebesar 0,307. Kebaikan model selanjutnya ditunjukkan dengan niat beli ulang yang dirasakan popularitasnya dengan nilai effect size sebesar 0,201 dapat dilihat pada Tabel 7. Sesuai pada Tabel 8, hubungan persepsi nilai dan popularitas terhadap kepuasan semuanya signifikan secara statistik ( path coefficient NIL  KEP= 0,303; t= 4,500; p- value = 0,000; path coefficient POP  KEP = 0,448; t= 7,923; p- value = 0,000), mendukung H1b dan H1d. Sedangkan persepsi  nilai dan popularitas berpengaruh signifikan terhadap niat beli ulang ( path coefficient NIL  NPU= 0,226; t= 2,761; p- value = 0,006; path coefficient POP  NPU = 0,288; t= 4,195; p- value = 0,000), mendukung H2b dan H2d. Hubungan yang signifikan juga terjadi pada kepuasan terhadap niat membeli ulang  ( path coefficient KEP  NPU= 0,283; t= 3,105; p- value = 0,002. Namun, jalur dari kualitas dan inovasi ke kepuasan dan niat membeli ulang tidak signifikan secara statistik.

## D. Implikasi Manajerial
Penelitian ini menunjukkan penyedia layanan  e-commerce dan pemasar memfokuskan upaya mereka pada penerapan strategi umum untuk memenuhi faktor kepemimpinan merek (yaitu kualitas, nilai, inovasi, popularitas). Secara umum,
penyedia layanan dapat meningkatkan kualitas layanan aplikasi dengan memenuhi penyediaan inovasi dan kualitas informasi yang diberikan agar tercipta penilaian kognitif dan afektif yang positif. Mereka juga perlu menerapkan cara baru untuk menarik konsumen seperti menawarkan insentif berkelanjutan dengan produk yang dibeli. Pada saat yang sama, perusahaan e- commerce perlu memanfaatkan ekspektasi konsumen online agar sesuai dengan produk aktual yang mereka tawarkan untuk meningkatkan kepuasan, yang pada gilirannya memengaruhi niat untuk membeli kembali.
Penelitian ini menemukan bahwa persepsi nilai dan inovasi merupakan faktor penting yang mempengaruhi kepuasan ibu rumah tangga. Oleh karena itu, penting untuk membangun trust platform dengan tujuan menghilangkan ketidakpastian dan persepsi risiko serta menciptakan inovasi yang sesuai dengan karakteristik ibu rumah tangga di Indonesia. Selain itu, untuk menarik konsumen yang belum paham teknologi, word of mouth merupakan sarana pemasaran yang baik yang efeknya diikuti dengan pelayanan yang berkualitas. Penyedia layanan dapat mengadopsi konten menggunakan influencer yang dikenal sebagai ibu rumah tangga yang memberikan evaluasi produk yang dibeli atau bahkan gambar sebagai bukti kondisi layanan yang sebenarnya. Konten ini bisa dikaitkan dengan kondisi normal baru, misalnya ibu rumah tangga tetap bisa berbelanja kebutuhan rumah tangga dengan mudah di rumah tanpa khawatir kemungkinan terpapar COVID-19. Hal ini sekaligus menjamin kualitas layanan yang pada akhirnya dapat mempengaruhi keputusan pengeluaran ibu rumah tangga. Oleh karena itu, ketika penyedia layanan memastikan aspek lain dari kepemimpinan merek, kabar dari mulut ke mulut kebetulan mempopulerkan merek tersebut. Hal ini dapat mendorong konsumen untuk beralih dari toko offline ke toko online dan menganggapnya sebagai merek terkemuka.
Untuk meningkatkan nilai yang dirasakan, penyedia layanan dapat menyediakan sistem asisten realitas virtual agar konsumen memiliki pengalaman berbelanja yang lebih baik. Di saat yang sama, mereka akan merasakan inovasi canggih yang diberikan oleh e-commerce . Menerapkan teknologi inovatif ini dapat menarik perhatian konsumen yang lebih muda dan memengaruhi proses pengambilan keputusan mereka. Penting bagi pemasar dan penyedia layanan untuk menjadi unik dalam setiap dimensi merek dan layanan mereka. Sederhananya, temuan menunjukkan bahwa merek terkemuka perlu proaktif dalam mengembangkan cara untuk memenuhi dimensi kepemimpinan merek dan mengembangkan konsep unik untuk menarik lebih banyak ibu rumah tangga.

## II. SIMPULAN DAN SARAN

## A. Simpulan
Pelanggan  tersebut didominasi oleh ibu rumah tangga berusia 19-30 tahun, sarjana atau diploma sebagai lulusan pendidikan terakhir, berdomisili di Jawa Timur, dan dengan pendapatan rata-rata gabungan per bulan di atas Rp. 5.000.000. Ciri-ciri perilaku pemakaian atau  konsumsi sebagian besar pelanggan melakukan pembelian melalui e-commerce karena
kemudahan aksesnya dan sebagian besar menganggap produk yang dijual memiliki harga yang murah. Kedua, kebanyakan mereka mengklaim bahwa jenis produk yang sering dibeli adalah  produk fashion dan sebagian besar adalah produk kecantikan. Mayoritas ibu rumah tangga cenderung melakukan pembelian melalui e-commerce dengan frekuensi rata-rata 1 hingga 2 kali dalam satu bulan.
Berdasarkan analisis PLS-SEM disimpulkan bahwa perceived value dan popularitas berhubungan langsung secara positif dan signifikan mempengaruhi kepuasan dan niat membeli kembali. Sedangkan persepsi kualitas dan inovasi tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan dan niat beli kembali. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa kepuasan berpengaruh signifikan terhadap niat beli kembali. Hal ini sejalan dengan teori ECT yang menyatakan bahwa tingkat kepuasan konsumen mampu mempengaruhi mereka untuk membentuk niat membeli kembali.

## B. Saran
Meskipun studi ini menghasilkan temuan yang berwawasan luas, ini bukannya tanpa batasan. Berdasarkan saran dari responden, pertanyaan-pertanyaan pada kuesioner dalam penelitian ini cukup sulit untuk dipahami. Sehingga dikhawatirkan data yang didapat dari responden tidak akurat. Ada perbedaan besar dalam jumlah responden saat mereka menjawab pertanyaan tentang preferensi e-commerce . Jadi penelitian ini tidak cukup mewakili lima merek e-commerce yang dipilih sebagai pemimpin.
Penelitian di masa depan didorong untuk menggunakan desain longitudinal dalam memberikan pemahaman holistik tentang kepemimpinan merek yang dirasakan. Hal ini memungkinkan untuk memperoleh bukti bahwa dimensi kepemimpinan merek memiliki hubungan yang konsisten dan tahan lama dengan kepuasan pelanggan dan niat membeli kembali. Penelitian selanjutnya juga dapat menggunakan teknik quota sampling untuk mengetahui distribusi usia, tempat tinggal, dan preferensi e-commerce responden agar lebih berimbang sehingga hasil yang diperoleh juga lebih umum. Setelah membuktikan bahwa kepuasan berpengaruh positif terhadap niat membeli kembali, penelitian selanjutnya dapat membahas loyalitas pelanggan untuk mengukur hubungan jangka panjang berdasarkan persepsi kepemimpinan merek. Riset lebih lanjut juga bisa dikaitkan dengan kemungkinan pelanggan melakukan brand switching.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. A. Rozama, A. L. Kusumatrisna, Z. Ilmiyah, T. Sutarsih, G. Siswayu, and A. Syakilah, Statistik E-Commerce 2019 . Badan Pusat Statistik (BPS), 2019.
[2]  G. Mallapragada, S. R. Chandukala, and Q. Liu, “Exploring the Effects of ‘What’ (Product) and ‘Where’ (Website) Characteristics on Online Shopping Behavior,” J. Mark. , vol. 80, no. 2, pp. 21–38, 2016, doi: https://doi.org/10.1509/jm.15.0138.
[3]  NielsenIQ, “Battle of the brands: Consumer disloyalty is sweeping the globe,” Nielsen Consumer , 2019. https://nielseniq.com/global/en/insights/analysis/2019/battle-of-the- brands-consumer-disloyalty-is-sweeping-the-globe/.
[4]  Y. Zhang, Y. Fang, K.-K. Wei, E. Ransey, P. McCole, and H. Chen, “Repurchase intention in B2C e-commerce  -  A relationship quality perspective,” Inf. Manag. , vol. 48, no. 6, pp. 192–200, 2011, doi:
10.1016/j.im.2011.05.003.
[5]  H. Bao, B. Li, J. Shen, and F. Hou, “Repurchase intention in the Chinese e-marketplace: Roles of interactivity, trust and perceived effectiveness of e-commerce institutional mechanisms,” Ind. Manag. Data Syst. , vol. 116, no. 8, pp. 1759–1778, 2016, doi: 10.1108/IMDS-07-2015-0296.
[6]  Y. Chang, Y. J. Ko, and W. Leite, “The effect of perceived brand leadership on luxury service WOM,” J. Serv. Mark. , vol. 30, no. 6, pp. 659–671, 2016, doi: 10.1108/JSM-01-2015-0005.
[7]  Y. Chang and Y. J. Ko, “The brand leadership: Scale development and validation,” J. Brand Manag. , vol. 21, no. 1, pp. 63–80, 2014, doi: 10.1057/bm.2013.23.
[8]  W. Mischel and Y. Shoda, “A Cognitive-Affective System Theory of Personality: Reconceptualizing Situations, Dispositions, Dynamics, and Invariance in Personality Structure,” Psychol. Rev. , vol. 102, no. 2, pp. 246–268, 1995, doi: https://doi.org/10.1037/0033-295X.102.2.246.
[9]  R. L. Oliver, “A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions,” J. Mark. Res. , vol. 17, no. 4, pp. 460–469, 1980, doi: https://doi.org/10.2307/3150499.
[10] K. T. Smith, M. Smith, and K. Wang, “Does brand management of corporate reputation translate into higher market value?,” J. Strateg. Mark. , vol. 18, no. 3, pp. 201–221, 2010, doi: ttps://doi.org/10.1080/09652540903537030.
[11] W. Chiu and H. Cho, “E-commerce brand: The effect of perceived brand leadership on consumers’ satisfaction and repurchase intention on e- commerce websites,” Asia Pacific J. Mark. Logist. , 2019, doi: 10.1108/apjml-10-2018-0403.
[12] Y. Shoda, N. L. Wilson, J. Chen, A. K. Gilmore, and R. E. Smith, “Cognitive-affective processing system analysis of intra-individual dynamics in collaborative therapeutic assessment: translating basic theory and research into clinical applications,” J. Pers. , vol. 81, no. 6, 2012, doi: 10.1111/jopy.12015.
[13] C. Olarte-Pascual, J. Pelegrín-Borondo, and E. Reinares-Lara, “Cognitive- affective model of acceptance of model phone advertising,” E&M Econ. Manag. , vol. 19, no. 4, pp. 134–148, 2016, doi: http://dx.doi.org/10.15240/tul/001/2016-4-010.
[14] J. Kim and S. J. Lennon, “Effects of reputation and website quality on online consumers’ emotion, perceived risk and purchase intention: Based on the stimulus-organism-response model,” J. Res. Interact. Mark. , vol. 7, no. 1, 2013, doi: 10.1108/17505931311316734.
[15] R. L. Oliver, “Cognitive, Affective, and Attribute Bases of the Satisfaction Response,” J. Consum. Res. , vol. 20, no. 3, pp. 418–430, 1993, doi: https://doi.org/10.1086/209358.
[16] D. J. Kim, “An investigation of the effect of online consumer trust on expectation, satisfaction, and post-expectation,” Inf. Syst. E-bus. Manag. , vol. 10, no. 2, pp. 219–240, 2012, doi: 10.1007/s10257-010-0136-2.
[17] Y. Fang, C. Chiu, and E. T. G. Wang, “Understanding customers’ satisfaction and repurchase intentions: An integration of IS success model, trust, and justice,” Internet Res. , vol. 21, no. 4, pp. 479–503, 2011.
[18] R. L. Oliver and W. O. Bearden, “Disconfirmation processes and consumer evaluations in product usage,” J. Bus. Res. , vol. 13, no. 3, pp. 235–246, 1985, doi: https://doi.org/10.1016/0148-2963(85)90029-3.
[19] C.-M. Chiu, C. Chang, H.-L. Cheng, and Y.-H. Fang, “Determinants of customer repurchase intention in online shopping,” Online Inf. Rev. , vol. 33, no. 4, pp. 761–784, 2009, doi: 10.1108/14684520910985710.
[20] G. Novinoa and S. Sutopo, “Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Kualitas Website terhadap Kepuasan, Kepercayaan dan Niat Pembelian Kembali (Studi pada toko online Blibli. com),” Diponegoro J. Manag. , vol. 6, no. 4, pp. 350–359, 2017.
[21] H. Oh, “Diners’ perceptions of quality, value, and satisfaction: A practical viewpoint,” Cornell Hotel Restaur. Adm. Q. , vol. 41, no. 3, pp. 58–66, 2000, doi: 10.1016/S0010-8804(00)80017-8.
[22] D. J. Kim, D. L. Ferrin, and H. R. Rao, “Trust and satisfaction, two stepping stones for successful e-commerce relationships: a longitudinal exploration,” Inf. Syst. Res. , vol. 20, no. 2, pp. 237–257, 2009.
[23] N. K. Malhotra, Marketing  Research :  An  Applied  Orientation , 6th ed. Upper Saddle River, NJ: Pearson/Prentice Hall, 2010.
[24] J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, R. E. Anderson, and R. L. Tatham, Multivariate Data Analysis , 7th Editio. 2015.
[25] M. Sarstedt, C. M. Ringle, and J. F. Hair, Partial Least Squares Structural Equation Modeling," in Homburg C., Klarmann M., Vomberg A. (eds) Handbook of Market Research . Springer, Cham, 2017.
[26] C. M. Voorhees, M. K. Brad, R. Calantone, and E. Ramirez, “Discriminant validity testing in marketing: an analysis, causes for concern, and proposed remedies,” J. Acad. Mark. Sci. Springer , vol. 44, no. 1, pp. 119–134, 2016, doi: 10.1007/s11747-015-0455-4 .