| 110 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018

## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGGUNAAN APPLICATION- BASED SHORT DISTANCE DELIVERY SERVICE TELAAH PADA ONLINESHOP DI AREA JABODETABEK
Purnamaningsih Universitas Multimedia Nusantara
Trihadi Pudiawan Erhan Universitas Multimedia Nusantara

## Nosica Rizkalla
Universitas Multimedia Nusantara

## Diterima  10 Desember 2018 Disetujui  18 Desember 2018
Abstract-The development of e-commerce in Indonesia these days are not only came from the contribution of technology giants such as Zalora and Berry Benka, but also the growth of small scale online shop that utilize e-marketplace like Tokopedia and Bukalapak and social media. As this sector grew, another business that also flourish in this situation is the application based short distance delivery services. Although viewed to simplify the process of order delivery, not all online shop has fully adopted this app yet. It was suspected that the unavailability of service standard and price plays a major role in this situation. This research is conducted to investigate the variables that determines the consumer behavior regarding the usage of the short distance delivery application. The analysis is carried out by using the Structural Equation Modeling method with Lisrel 8.8 to examine 4 hypotheses. The result shows that the factor that encourage customer to repeatedly use this kind of application is whether or not the applications are useful to them. Other than that, price value also impacts the customer behavior. This then lead to the race between those application to give the most competitive price possible
Key Word: Behavioral Intention, Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Price Value

## I. Pendahuluan
Indonesia  memiliki  angka  pertumbuhan  bisnis e-commerce sebesar  50%  pertahun,  hal  ini didukung oleh perkembangan mobile platform yang memfasilitasi perkembangan e-market di Indonesia  (Harsono,  2016).  Pertumbuhan  ini  tidak  hanya  ditandai  dengan  munculnya e- commerce seperti  Zalora,  namun  juga platform e-marketplace seperti  Tokopedia  dan Bukalapak  yang  menyediakan  tempat  bagi onlineshop untuk  mengembangkan  bisnisnya. Keberadaan social media seperti facebook dan Instagram juga memfasilitasi perkembangan bisnis onlineshop di  Indonesia  karena  media  ini  akan  mempermudah  interaksi  antara onlineshop dengan konsumennya dalam bertransaksi bisnis. Dengan melihat pengguna aktif facebook  sebesar  111  juta  dan  Instagram  sebesar  45jt  (Bohang,  F.K,  2017,  dan  I.R,Jeko, (2017), hal ini menjadi potensi besar perkembangan onlineshop di Indonesia.
Dewasa ini perilaku pembelian masyarakat di Indonesia juga mulai bergeser dari pembelian langsung  di  retail  ke  pembelian online sebesar  32.19%  (APJII,  2017),  perilaku  ini  juga
| 111 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018
kemudian  mendukung  pula  maraknya  perkembangan onlineshop di  Indonesia.  Namun demikian, perkembangan onlineshop di Indonesia tidak terlepas dari kendala yang dihadapi, salah  satu  kendala  yang  dihadapi  adalah  kesulitan  dalam  transportasi  dan  distribusi  produk (Irjayanti and Azis, 2012). Melihat tingginya biaya bahan bakar yang harus dikeluarkan untuk mengirimkan produk ke berbagai lokasi dan sulitnya mendapatkan moda transportasi untuk memasarkan produk. Hal ini menjadi hambatan yang cukup berarti bagi onlineshop .
Kesulitan  ini  kemudian  mendorong  munculnya  layanan mobile application yang menyediakan jasa pengantaran produk jarak dekat ( application based short distance delivery service )  seperti  Gosend (Gojek),  Grabexpress  (Grab),  Etobee  dan  lain sebagainya. Aplikasi tersebut menawarkan banyak kemudahan dalam pengiriman produk ke konsumen. Indonesia sendiri  menduduki  peringkat  keempat  dengan  jumlah  waktu  terbanyak  dalam  mengakses mobile application. Hal  ini  menjadikan  Indonesia  sebagai  pasar  potensial  perkembangan mobile application (Tay,D.,  2016).  Namun  demikian,  teknologi  yang  dikembangkan seringkali tidak mempertimbangkan kepentingan bagi penggunanya (Pedersen, 2002). Hal ini yang  kemudian  membuat  belum  semua onlineshop mau  menggunakan application based short distance delivery service tersebut  karena  belum  adanya  standar  pengiriman  dan tingginya biaya pengiriman produk.
Sedangkan proses pengembangan sebuah aplikasi itu sendiri membutuhkan biaya yang besar, jika  tidak  didukung  dengan  penggunaan  teknologi  tersebut  dalam  jumlah  besar  akan membuat aplikasi tersebut tidak akan mampu bertahan lebih lama di pasar (Pedersen, 2002). Untuk itu, agar teknologi dapat sukses diterima di pasar dapat dilakukan dengan membangun pemahaman  terhadap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penggunaan mobile application (Wang et al., 2006). Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi behavioral intentions penggunaan application based short distantce delivery service.

## II. Tinjauan Pustaka
TAM  ( Technology Acceptance Model )  merupakan  model  yang  dikembangkan  oleh  Davis et.al, (1989)  yang  menggambarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi behavioral intention seseorang  ketika  menggunakan  sebuah  teknologi.  Pada  model  tersebut  menunjukkan  bahwa behavioral intention seseorang dalam menggunakan teknologi dipengaruhi oleh perceived ease of use dan perceived usefulness. Sedangkan  pada  teori  TRA  ( Theory of Reaction Action ) yang  dikembangkan  oleh  Davis, et.al (1989)  menambahkan attitude toward using technology pada  faktor  yang  mempengaruhi behavioral intention. Namun  demikian, Venkatesh  (2003)  menggambarkan  model  pengukuran  yang  lebih  baik  terhadap behavioral intention dengan menggunakan unified  theory of  acceptance model and  use  of technology (UTAUT).  Pada  model  awal  UTAUT  terdapat  empat  faktor  utama  yang mempengaruhi behavioral intention yaitu effort expectancy , performance expectancy , social influence dan facilitating condition .  Namun  pada  perkembangannya  Venkatesh et.al (2012) menambahkan habit , hedonic  motivation ,  dan price value sebagai  faktor  yang mempengaruhi behavioral intention seseorang  dalam  menggunakan  teknologi  yang kemudian  menjadi  UTAUT2.  Menurut  Venkatesh et.al (2012)  model  UTAUT2  lebih  baik dalam menggambarkan behavioral intention pada  penggunaan  teknologi.
Berdasarkan penjelasan tersebut penelitian ini  menggunakan acuan model  UTAUT2  dalam menggambarkan  faktor  apasaja  yang  mempengaruhi behavior intention penggunaan
| 112 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018
application based short distance delivery service. Namun  penelitian  ini  hanya  difokuskan pada  variabel performance expectancy, effort expectancy dan price value karena  ketiga variabel tersebut yang relevan mewakili fenomena application based short distance delivery service. Adapun model penelitian yang diajukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Model Penelitian.
Variabel  seperti facilitating condition , social influence, habit dan hedonic motivation tidak diikutsertakan dalam model penelitian. Mengingat penelitian ini dilakukan ketika internet di Indonesia  telah  berkembang  pesat,  sehingga  pemanfaatan  teknologi  sudah  menjadi  sebuah gaya  hidup  dan  fasilitas  dalam  penggunaan  teknologi  tidak  menjadi  hambatan  lagi  dalam adposi  terhadap  teknologi.  Selain  itu,  aspek  kesenangan  dalam  menggunakan  aplikasi  juga tidak  diikutsertakan  mengingat application-based short-distance delivery services tidak memuat unsur hiburan sehingga tidak mampu menggambarkan variabel hedonic motivation.

## Mobile application
Menurut  Berkowski  (2017)  rata-rata  orang  mengakses smartphone sebanyak  150  kali  dalam satu  hari.  Hal  ini  menunjukan  bahawa  aktivitas  menggunakan smartphone sangat  tinggi. Tingginya angka penggunaan smartphone tentu saja juga mempengaruhi penggunaan mobile application. Pada  saat  ini, mobile application sudah  menjadi  bagian  dari  kehidupan masyarakat  di  Indonesia,  sehingga  semua  aktivitas  kehidupan  sehari-hari  tidak  terlepas  dari penggunaan teknologi.
Hal ini berlaku juga bagi dunia bisnis, yang juga membutuhkan bantuan teknologi agar dapat memberikan  kemudahan  dalam  menjalankan  bisnisnya.  Seperti  kebutuhan  aplikasi  untuk membantu  menyelesaikan  pekerjaan.  Menurut  Buzinga  (2016)  salah  satu  aplikasi  yang dirancang  untuk  memudahkan  dalam  pekerjaan  adalah productivity apps .  Aplikasi  dalam kategori  ini  sangat  membantu  untuk  kelancaran  dalam  bisnis.  Adapun  jenis  aplikasi  yang termasuk  dalam productivity apps antara  lain payment apps, groceries list apps, delivery service apps dan masih banyak lagi aplikasi yang mendukung kelancaran bisnis.
| 113 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018

## Behavioral intention (BI)
Zeithmal et al. (1996) menyatakan behavioral intention sebagai perilaku untuk menggunakan kembali,  memberikan  postif word of mouth, dan  keinginan  untuk  merekomendasikan  pada orang  lain.  Sedangkan  Wu  &Wang  (2005)  menyatakan  bahwa behavioral intention adalah perilaku  pengunaan  sebuah  teknologi  dalam  jangka  panjang.  Oleh  karena  itu, behavioral intention dapat digambarkan sebagai kemampuan sebuah aplikasi dalam memberikan manfaat bagi  penggunanya  dan  menumbuhkan  kepuasan  bagi  penggunannya  sehingga  mereka  mau menyampaikan  hal-hal  positif  kepada  orang  lain  serta  mau  merekomendasikan  aplikasi tersebut  kepada  pengguna  lainnya  dan  tetap  menggunakan  aplikasi  tersebut  dalam  jangka panjang.

## Hipotesis
a. Perfomance  expectancy (PE)
Penggunaan mobile application dalam  kehidupan  sehari-hari  maupun  dalam  bisnis  dapat memberikan  berbagai  kemudahan  bagi  penggunanya,  dengan  adanya  teknologi  tersebut pekerjaan dapat terselesaikan dengan lebih cepat. Pada penelitian ini performance expectancy didefinisikan  sebagai  persepsi  individu  bahwa  dengan  menggunakan  teknologi  akan mempermudah  kinerjanya  (Venkatesh, et.al ,  2012).  Jika  pengguna  merasakan  bahwa aplikasi  yang  digunakan  dapat  mempermudah  kinerjanya  seperti  mempermudah  dalam transaksi pembayaran ataupun pengiriman barang, maka pengguna akan merasakan manfaat dari  aplikasi  tersebut.  Ketika  pengguna  merasakan  manfaat  dari  sebuah  aplikasi  maka  akan tertarik menggunakan aplikasi tersebut dalam jangka panjang. Hal ini didukung oleh Oliveira et.al (2016),  Alkhunizan&Love  (2012)  dan  Madan&Yadav  (2016)  yang  menyatakan bahwa performance expectancy memiliki  pengaruh  positif  terhadap  penggunaan teknologi. Selain itu Venkatesh et. al (2003) dan Kim et.al (2010) juga menyatakan hal yang sama. Oleh karena itu hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini :
H1: Performance expectancy memiliki pengaruh positif terhadap behavioral intention.

## b. Effort expectancy (EE)
Teknologi  yang  rumit  dalam  penggunaan  dan  memerlukan  lebih  banyak  waktu  untuk mempelajari  setiap  fiturnya  membuat  pengguna  merasa  bahwa  teknologi  tersebut  tidak memberikan  kemudahan  bagi  pekerjaanya  tetapi  justru  membebani  dalam  prosesnya. Effort expetancy merupakan  kemudahan  yang  dirasakan  konsumen  ketika  menggunakan  teknologi (Venkatesth, et.al ,2012).  Sesungguhnya  aplikasi  diciptakan  untuk  memberikan  kemudahan bagi  penggunanya.  Oleh  karena  itu,  aplikasi  yang  menyediakan  fitur  dengan  navigasi  yang mudah  lebih  menjadi  daya  tarik  bagi  penggunanya.  Dengan  kemudahan  yang  dirasakan tersebut  dapat  mendorong  pengguna  untuk  memanfaatkan  aplikasi  tersebut  dalam  jangka panjang.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Kim et.al (2010)  dan  Oliveira et.al (2016)  yang menyatakan bahwa effort expectancy memiliki pengaruh terhadap behavioral intention.
Selain  itu,  ketika  pengguna  merasakan  tidak  memerlukan  waktu  yang  lama  dalam mempelajari  sebuah  aplikasi  mendorong  pengguna  dapat  merasakan  manfaat  dari  aplikasi tersebut. Hal ini didukung oleh penelitian Davis (1989) dan Akturan & Tezcan et.al , (2012) yang  menyatakan  bahwa effort expectancy dimediasi  oleh performance expectancy dalam mempengaruhi behavioral intention. Oleh karena itu, hipotesis yang diajukan pada penelitian ini :
| 114 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018
H2a: Effort expectancy memiliki pengaruh positif terhadap behavioral intention H2b: Effort expectancy memiliki pengaruh positif terhadap performance expectancy
c. Price value (PV)
Ketika  pengguna  merasakan  manfaat  dari  sebuah  aplikasi,  tidak  serta  merta  akan menggunakannya. Namun melalui tahapan proses pemikiran apakah manfaat yang diperoleh dengan  menggunakan  sebuah  aplikasi,  sebanding  dengan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk menggunakan  aplikasi  tersebut.  Dodds et.al (1991)  menyatakan price value sebagai  proses pada  ranah  kognitif  konsumen  dalam membandingkan manfaat yang  diberikan oleh sebuah aplikasi  dengan  besarnya  finansial  yang  harus  mereka  keluarkan  untuk  menggunakan aplikasi  tersebut.  Ketika  pengguna  merasakan  bahawa  manfaat  yang  dirasakan  dengan menggunakan  aplikasi  tersebut  lebih  besar  dari  pada  pengorbanan  secara  finansial  maka pengguna  akan  tertarik  menggunakan  aplikasi  tersebut  dalam  jangka  panjang.    Hal  ini sejalan  dengan  studi  dari  Madan&Yadav (2016)  dan  Alkhunizan&Love  (2012)  yang menyatakan  bahwa price value memiliki  pengaruh  terhadap behavioral intention. Oleh karena itu, hipotesis yang diajukan pada penelitian ini :
H3 : Price value memiliki pengaruh positif terhadap behavioral intention

## III. Metodologi Penelitian
Desain Penelitian dan Sampel Desain  penelitian  ini  menggunakan descriptive reserach yang  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh antar variabel pada penelitian ini. Responden pada penelitian ini adalah onlineshop di  area  Jabodetabek  yang  telah  mengetahui,  mengoperasikan  dan  bertransaksi  dengan  salah satu application-based short-distance delivery services yaitu Gosend (Gojek), Grab Express (Grab), Deliveree, Etobee dan Ninja Express. Jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini  126 onlineshop. Penelitian  ini  menggunakan nonprobability sampling dengan  teknik judgmental sampling technique karena tidak memungkinkan  untuk  dilakukan framing pada populasi .

## Pengukuran dan pengumpulan data
Penelitian  ini  menggunakan  indikator  yang  merujuk  pada  beberapa  teori  penelitian sebelumnya. Kuesioner pada penelitian ini disebarkan secara online kepada onlineshop yang telah  memenuhi  kriteria  sebagai  responden.  Penyebaran  kuesioner  dilakukan  secara online karena  responden  pada  penelitian  ini  belum  tentu  memiliki  ritel  fisik  sehingga  tidak memungkinkan  diakses  secara  langsung,  sehingga  pendekatan online dirasa  lebih  sesuai. Setiap indikator pernyataan akan diukur dengan skala likert 1-7, dengan angka 1 menunjukan sangat tidak setuju dan angka 7 menunjukan sangat setuju dengan pernyataan pada kuesioner.
Tabel 1. Teori pendukung measurement Variabel Jumlah Pertanyaan Sumber Behavioral Intention 3 Venkatesh et al. (2012), Namkung and Jang (2007) Performance Expectancy 3 Venkatesh et al. (2003), Venkatesh et al. (2012) Effort Expectancy 4 Venkatesh et al. (2003), Venkatesh et al. (2012)
Price Value 3 Venkatesh et al. (2012)
| 115 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018

## IV.Hasil dan Pembahasan
Untuk  mencapai  tujuan  pada  penelitian  ini,  data  akan  dianalisis  menggunakan Structural Equation Modelling (SEM)  dengan  software  Lisrel  8.8.  Metode  analisis  data  pada  SEM dilakukan  melalui  dua  tahapan.  Hal  ini  merujuk  tahapan  pada  Hair et.al (2010).  Tahap pertama  yaitu  melakukan  analisis confirmatory factor analysis (CFA)  untuk  mengevalusi validitas dan reliabilitas pada measurement model. Jika data pada tahap pertama menghasilkan data  yang  baik,  maka  tahap  kedua  dapat  dilakukan  analisis structural model untuk  melihat pengaruh antar variabel.

## Profil responden
Tabel 2 menunjukan karakteristik responden pada penelitian ini yaitu 44.4 % berusia 17-22, mayoritas memiliki bisnis online di bidang fashion yaitu sebesar 37.3%, berdomisili di luar Jakarta sebesar 76.2 %, dengan mayoritas menggunakan aplikasi Gosend, yaitu sebesar 72.3% serta menggunakan aplikasi atas dasar iklan sebanyak 44.4 %.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Persentase (%) Usia 17 – 22 23 – 28 29 – 34 35 – 40 Diatas 40 tahun 44.4 % 37.3 % 10.3% 6.3 % 3.9 % Barang yang Dijual Fashion 37.3 % Perlengkapan rumah tangga 2.3 % Perlengkapan kantor 1.6 % Furniture 1.6 % Produk Kecantikan 12 % Produk Kesehatan 1.6 % Produk untuk bayi dan balita 2.3 % Otomotif 3.1% Produk Olah Raga 1.6 % Pernak-pernik 20.6 % Gadget, Komputer dan elektronik 32 % Makanan 32.5 % Application-based short- distance delivery services yang digunakan Gosend Grab Express Ninja Express Lainnya 74.6 % 25.3 % 0.8 % 3.2 % Informasi tentang aplikasi Teman 42.8 % Keluarga 13.4 % Kerabat 23.8 % Sesama Onlineshop 36.4 % Iklan 44.4 % Lainnya 6.3 % Domisili Jakarta Diluar Jakarta 23.8 % 76.2 %
| 116 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018

## Validitas dan reliabilitas
Hasil  menunjukkan  bahwa  nilai Construct Reliability (CR)    dan Variance Extracted (VE) pada  penelitian  ini  menunjukan  angka diatas  0.5  dan  0.7  sehingga  indikator  penelitian dikatakan  reliabel.  Hasil  uji  validitas  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  nilai factor loading untuk  setiap  indikator  diatas  0.5  dengan  T-value  diatas  1.96  sehingga  seluruh indikator dinyatakan valid.

## Hipotesis testing and model fit
Hasil  dari  keseluruhan overall fit measure dari structural equation model pada  tabel  4 menunjukkan bahwa terdapat kesesuaian antara data dengan  model penelitian yang ditandai dengan  nilai  RMSEA  sebesar    0.061,  CFI  sebesar  0.98  dan  PNFI  sebesar  0.72  yang  masuk dalam kategori acceptable fit.
Tabel 4. Model Fit Indices for The Overall Model Index Value Cutoff Value  for GOF Index RMSEA 0.061  RMSEA < 0.08 CFI 0.98 CFI  0.95 PNFI 0.72 0  NFI

1
Hasil uji hipotesis dalam penelitian ini seperti ditunjukan pada gambar 2, menunjukkan bahwa nilai t-value pada  H1(2.80),  H2b  (7.44),  dan  H3  (2.99)  melebihi    nilai t-value yang  telah ditetapkan yaitu 1.96 yang menunjukkan data mendukung hipotesis. Sedangkan pada hipotesis H2a nilai t-value (0.07) dibawah nilai t-value yang telah ditetapkan yaitu 1.96 sehingga data tidak mendukung hipotesis.

## Gambar 2. Model Struktural

## V. Pembahasan
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa performance expectancy memiliki pengaruh terhadap behavioral intention penggunaan sebuah aplikasi . Hasil penelitian ini sejalan dengan temuan dari Oliveira et.al (2016), Kim et.al (2010), Madan&Yadav (2016), Venkatesh et. al (2003), dan  Alkhunizan&Love  (2012).  Dengan  banyaknya  aplikasi  yang  dengan  mudah  di download dan  ditinggalkan  setiap  saat,  maka mobile application developer harus
| 117 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018
memperhatikan  beberapa  hal,  seperti  memahami  apa  yang  sesungguhnya  dibutuhkan pengguna.  Sehingga  pengguna  bersedia  menggunakan  aplikasi  tersebut  dalam  jangka panjang.
Bagi onlineshop jasa  pengiriman  bukan  hanya  sekedar  barang  yang  dikirim  sampai  ke tujuan,  tetapi  pengiriman  ini  merupakan  bagian  dari  layanan  keseluruhan  yang  dapat diberikan  kepada  konsumen.  Meskipun  biaya  pengiriman  ditanggung  oleh  konsumen, jika  pengiriman  barang  tidak  berhasil  sampai  tujuan  sesuai  dengan  yang  dijanjikan, konsumen  akan  tetap  menyampaikan  keluhan  pada onlineshop. Sehingga  akan mempengaruhi  kepercayaan  konsumen  terhadap onlineshop tersebut . Namun  demikian, jika onlineshop berhasil  memberikan  layanan  yang  baik  secara  keseluruhan  baik  dari produk sampai dengan pengiriman, hal ini akan membentuk kepercayaan konsumen pada onlineshop tersebut. Sehingga memberikan dampak positif bagi konsumen.
Oleh  karena  itu,  penyedia  jasa application based short distance delivery service harus dapat memenuhi komitmen terhadap pengiriman barang baik dari segi waktu, keamanan, maupun  menjaga  produk  yang  dibawa  tidak  rusak  sampai  tujuan.  Misalnya  perlu ditambahkan fitur yang memudahkan driver agar dapat mengatur prioritas pengiriman barang sesuai  dengan  jarak  tempuh  dan  estimasi  waktu  pengiriman,  untuk  jasa  pengiriman  barang yang menawarkan layanan sameday. Mengingat pada layanan ini, driver akan mengirimkan lebih  dari  satu  produk  dalam  satu  waktu.  Sehingga  sering  kali  barang  diterima  tidak  sesuai dengan  waktu  yang  dijanjikan.  Selain  itu,  perlu  ditambahkan  pula  fitur chat yang  dapat memberikan  kemudahan  berkomunikasi  antara  pengirim  barang  dan driver sehingga  lebih mudah dalam berkoordinasi. Namun demikian, perkembangan fitur harus dikaji secara terus menerus,  karena  menurut  Green,  M.C.,&Keegan,  W.,J.,(2015)  perlu  dilakukan dynamically continuous innovation, yaitu penambahan  fitur  harus  terus  dilakukan  disesuaikan  dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan penggunanya.
Jika semakin meningkat manfaat yang dirasakan oleh onlineshop terhadap aplikasi yang dapat  membantu  kegiatan  bisnisnya.  Maka onlineshop tersebut  akan  bersedia menggunakan aplikasi tersebut dalam jangka panjang.
Pada  penelitian  ini effort expectancy tidak  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap behavioral intention, hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Roca et.al (2009).  Namun demikian, effort expectancy memiliki  pengaruh  terhadap behavioral intention melalui variabel performance expectancy, yang  sejalan  dengan  temuan  Davis  (1989).  Hal  ini menunjukan  bahwa  kemudahan  dalam  mengakses  fitur  pada  aplikasi  tidaklah  cukup,  yang dibutuhkan  adalah  kemudahaan  yang  dapat  memberikan  manfaat  bagi  penggunanya.  Untuk itu, setiap desain fitur dari sebuah aplikasi dirancang dengan memperhatikan aspek aesthetic namun  tetap  mudah  untuk  digunakan.  Dari  kemudahan  yang  dirasakan  tersebut  pengguna merasa aplikasi tersebut memberikan manfaat dalam membantu aktivitas pekerjaanya.
Untuk  itu, application-based short distantce delivery service harus  meningkatkan kemudahan  dalam  menggunakan  aplikasi  dengan  tetap  memperhatikan  manfaat  bagi penggunanya baik onlineshop maupun driver yang mengantarkan produk. Hal ini seperti yang telah dilakukan oleh Uber apps pada awal diciptakan. Uber apps menciptakan fitur pada  aplikasi  selain  mudah  untuk  diakses  juga  memberikan  kemudahan  bagi  pengguna dan driver -nya  (Stone,  2017).  Dengan  adanya  kemudahan  ini  akan  muncul  ketertarikan
| 118 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018
untuk menggunakan aplikasi tersebut dalam jangka panjang.
Oleh  karena  itu, mobile application developer ketika  merancang  fitur  dapat  melibatkan pengguna  untuk  mendapatkan insight, dan  melakukan  uji  coba  pada  penggunanya  untuk mengukur  dan  menganalisa  perilaku  penggunanya  dalam  menggunakan  fitur  tersebut sehingga hasil yang diperoleh menjadi lebih baik.
Hasil pada penelitian ini juga menunjukan bahwa price value juga memiliki pengaruh positif terhadap behavioral intention. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Madan&Yadav (2016)  dan Alkhunizan&Love  (2012).  Persaingan  antar  provider  aplikasi  tentu  saja  membuat  seorang mobile application developer tidak hanya memperhatikan aspek teknis saja tetapi juga aspek finansial.  Mengingat  beberapa  pengguna  menjadi price sensitive ketika  dihadapkan  dengan banyak  pilihan.  Untuk  itu mobile application developer harus  mampu  memberikan  tawaran harga  yang  kompetitif  diawal  agar  mampu  meningkatkan  keinginan  penggunanya.  Jika pengguna sudah menjadi ketergantungan dengan aplikasi tersebut dalam jangka panjang akan rela mengeluarkan anggaran yang lebih untuk tetap dengan aplikasi tersebut.

## VI. Simpulan dan Saran
Penelitian  ini  menjelaskan  bahwa behavioral intention dari  penggunaan application based short-distance delivery service dipengaruhi  oleh  faktor performance expectancy yang didukung oleh effort expectancy (kemudahan) dalam penggunaan aplikasi dan price value.

## VII. Sumber Referensi
[1] Akturan,  U.,  and  Tezcan,  N.,  (2012),  “Mobile  banking  adoption  of  the  youth  market pereception and intention”, Vol.3, No. 4, pp.444-459
[2] Alkhunizan,  A.,  and  Love,  S.,(20120,  “What  drives  mobile  commerce?  An  empirical evaluation  of  the  revised  UTAUT  model”, International Journal of Management and Marketing Academy, Vol.2(1), pp.82-99
[3] APJII. 2017. Infografis Penetrasi & Perilaku Pengguna Internet Indoensia: Survey 2017.
[4] Berkowski, G, (2017). How to build a billion dollar app . Piatkus. London.
[5] Bohang,  F.K  (2017,  July  27).  Indonesia  pengguna  Instagram  terbesar  di  se-asia pasifik.Retrived August 16 2017
[6] From: https://tekno.kompas.com/read/2017/07/27/11480087/indonesia-pengguna- instagram-terbesar-se-asia-pasifik
[7] Buzinga, (2016, March 21). Different type of apps that app developer need to know about. Retrieved August 14, 2018.
[8] From : http://www.buzinga.com.au/buzz/how-many-app-types-are-there/
[9] Davis, F.D, (1989), “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology”, MIS Quarterly, Vol.13 No.3.
[10] Davis, F., D., Bagozzi, R.,P., and Warshaw, P.,R.,(1989), “User acceptance of computer technology a comparison of two theoretical models”, Management Science Vo.35 No.8.
[11] Dodds,  W.B.,  Monroe,  K.B.,  and  Grewal,  D.  (1991),  “Effect  of  price,  brand,  on  store information”, Journal of Marketing Researh (28:3), pp.307-319
[12] Harsono,  H.,  (2016,  July  30).Indoensia  will  be  Asia’s  next  biggest  e-commerce  market. Retrived August 16 2017
[13] From:https://techcrunch.com/2016/07/29/indonesia-will-be-asias-next-biggest-e- commerce-market/
[14] Green, M., and Keegan, W., J., (2015). Global marketing 8 th edition. Pearson.
| 119 | Vol. 10, No. 2 | Desember 2018
[15] Hair, J., Black, W., Babin, Anderson, R., Tatham, R., (2010). Multivariate Data Analysis. Pearson Education, Inc., New Jersey.
[16] I.R,Jeko,  (2017,  April  21).Indonesia  negara  ke-4  dengan  pengguna  facebook  teraktif  di Dunia. Retirieved August 16 2017
[17] From: https://www.liputan6.com/tekno/read/2926217/indonesia-negara-ke-4-dengan- pengguna-facebook-teraktif-di-dunia
[18] Irjayanti,  M.,  and  Azis,  A.M.,(2012),  “Barrier  Factors  and  Potential  Solution  for Indonesian SMEs”, Procedia Economics and Finance 4 , Vol.4 pp 3-12
[19] Kim,  C.,  Mirusmonow,  M.,  and  Lee,  I.,  (2010),  “An  empirical  examination  of  factor influencing  the  intention  to  use  mobile  payment”, Computer in Human Behavior 26, pp.310-322.
[20] Madan, K., and Yadav., Rajan (2016), “Behavioral intentions to adopt mobile wallets: a developing country’s perspective”, Journal of Indian Business Research, Vol.8 ls 3 pp-.
[21] Oliveira,  T.,  Thomas,  M.,  Baptista,  G.,  and  Campos,  F.,  (2016),  “Mobile  payment: understanding  the  determinants  of  customer  adoption  and  intention  to  recommend  the technology”, Computer in Human Behavior 61, pp.404-414
[22] Pedersen, P.E., Methlie, L.B. & Thorbjornsen, H. (2002) Understanding mobile commerce end-user adoption: a triangulation perspective and suggestions for an explor- atory service evaluation  framework.  Proceedings  of  the  35th  Hawaii  International  Conference  on System  Sci-  ences  (HICSS-35),  Big  Island,  Hawaii,  7–10  January.  IEEE  Computer Society Press, Los Alamitos, CA, USA.
[23] Roca, J.C., Garcia, J.J., and Vega, J.J.,(2009),”The importance of perceived trust, security, and  privacy  in  online  trading  systems”, Information Management & Computer Security , Vol.17 No.2,pp 96-113
[24] Stone,  B.,  (2017).  The  upstarts:  how  uber,  Airbnb,  and  the  killer  companies  of  the  new silicon valley are changing the world. Little, Brown and Company. New York. USA
[25] Tay,  D.,  (2016,  Sept  29).Why  Indonesia’s  mobile  market  is  attracting  international companies and talet. Retrieved August 18
[26] From: https://www.techinasia.com/mobile-market-indonesia
[27] Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B., and Davis, F.D., (2003), “User acceptance of information technology: Toward A Unified View”, MIS Quarterly, Vol.27 No.3, pp.425- 478
[28] Venkatesh,  V.,  Thong,  J.Y.L.,  and  Xu,  X.  (2012),  “Consumer  acceptance  and  use  of information  technology:  extending  the  unified  theory  of  acceptance  and  use  of technology”, MIS Quarterly, Vol.3 No.1, pp.157-178
[29] Wang,  Y.S.,  Lin,  H.H.,  Luarn,  P.  (2006),  “Predicting  intention  to  use  mobile  service”, Journal Compilation. pp.157-179
[30] Wu, J.H., Wang, S.C., (2005), “What drive mobile commerce? An empirical evaluation of the revised technology acceptance model”, Information &Management 42, pp 719-729
[31] Zeithaml,  V.A.,  Berry,  L.L.,  Parasuraman,  A.,  (1996),  “The  behavioral consequences  of service quality”, Journal of marketing, Vol.60, pp.31-46