## Anteseden Repurchase Intention Aplikasi Shopee Dengan Kepuasan Sebagai Variabel Mediasi Di Kabupaten Banyumas
Reza Rahmadi Hasibuan rezarahmadi@unperba.ac.id Universitas Perwira Purbalingga
Agustin Riyan Pratiwi agustinriyan@unperba.ac.id Universitas Perwira Purbalingga

## ABSTRACT
Consumer  satisfaction  is  a  very  important  factor  in  shaping  repurchasing  behavior  in  online shopping. Shopee holds the first position as the top e-commerce company for ten consecutive quarters based on the ranking on the PlayStore. In the second quarter of 2019, Shopee also led the AppStore ranking category. However, based on the average number of visitors to the site on a monthly basis, Shopee was beaten by Tokopedia. This study aims to determine the level of repurchase intention in the Shopee  application.  Technique  sampling  used  random  sampling  with  a  total  sample  size  of  100 respondents and using data analysis Structural Equation Modeling (SEM). Specifically, this study can be concluded that discounts have no effect on satisfaction, discounts have no effect on repurchase, convenience has no effect on satisfaction, convenience has no effect on repurchase, satisfaction has an effect on repurchase.
Keywords : Shoppe; repurchase intention and SEM.

## ABSTRAK
Kepuasan  konsumen  merupakan  faktor  yang  sangat  penting  dalam  membentuk  perilaku pembelian  ulang  pada  pembelanjaan  online.  Shopee  memegang  posisi  pertama  sebagai  top e- commerce selama sepuluh periode secara berkelanjutan yang dihasilkan dari peringkat pada AppStore . Pada periode II 2019, aplikasi Shopee menjadi peringkat teratas pada AppStore . Tetapi dilihat pada jumlah  rata-rata  konsumen  pada  aplikasi  setiap  bulannya,  Tokopedia  memimpin  peringkat  teratas dibandingkan Shopee. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui tingkat repurchase intention di aplikasi Shopee . Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan random sampling dengan jumlah sampel sebanyak 100 responden dan menggunakan analisis data Structural Equation Modeling (SEM). Secara spesifik penelitian ini dapat disimpulkan bahwa diskon tidak berpengaruh terhadap kepuasan, diskon  tidak  berpengaruh  terhadap  repurchase,  kemudahan  berpengaruh  terhadap  kepuasan, kemudahan tidak berpengaruh terhadap repurchase, kepuasan berpengaruh terhadap repurchase . Kata Kunci: Shoppe; repurchase intention dan SEM.

## PENDAHULUAN
Discount atau Flash  Sale merupakan  pengurangan  dari  harga  yang  ada  pada  prodak  dalam bentuk pengurangan harga secara tunai (Audun, 2007). Sedangkan menurut Menurut Sutisna (Belanger, 2002) diskon merupakan pengurangan biaya pada barang atau jasa dari harga asli pada waktu-waktu tertentu.  Namun  berdasarkan  Tjiptono  (2008:166)  Diskon  adalah  pengurangan  biaya  yang  penjual berikan kepada konsumen terhadap prodak atau layanan jasa yang dijual oleh penjual.
Menurut Davis (1989), online trust timbul secara perlahan berdasarkan waktu dan pengalaman dari konsumen pada repurchase atau pembelian ulang, konsumen memiliki kepercayaan pada online shop yang dilihat dari website yang memiliki testimony yang baik sehingga konsumen akan cenderung melakukan  pembelian  ulang  secara  berkala.  Pada Marketplace  shopee , trust terlihat  pada  terdapat jaminan kembali barang namun dengan ketentuan syarat yang berlaku. Dengan tingginya trust kepada pembeli pada Marketplace shopee tidak perlu diragukan lagi.
Berdasarkan Map  E-Commerce yang  dirilis  oleh iprice.co.id ,  apilkasi  Shopee  dapat mempertahankan peringkat satu sebagai elektronik pemasaran selama tiga tahun dari pemerungkatan pada Appshop . Tahun 2019, aplikasi Shopee menjadi rate tertinggi. Tetapi dari rerataan yang melihat website  pada  setiap  bulan,  Tokopedia  mengalahkan  Shopee.  Konsumen  yang  membuka  aplikasi Tokopedia sejumklah 140,4 juta dan Shopee sebesar 90,7 juta.
Sementara itu, Lazada dan Tokopedia bersaing sengit memperebutkan posisi kedua pada nonline shop . Namun hingga dua kuartal terakhir di 2019, Tokopedia berhasil menyalip Lazada di peringkat kedua. Bukalapak cenderung stagnan di posisi keempat, meskipun pada kuartal III 2018 untuk pertama kalinya Bukalapak berhasil menggantikan posisi Tokopedia di peringkat ketiga.
Sumber: https://databoks.katadata.co.id
Hilal,  2014  dalam  penelitiannya  menegaskan  bahwa  keamanan,  ketersediaan  informasi, pengiriman, kualitas, harga, dan waktu memberikan prediktor pengaruh positif pada konsumen. Variabel- variabel  tersebut  mempengaruhi  dan  signifikan  pada  kepuasan  konsumen.  kemudian,  pada  hasil tersebut membuktikan pengiriman merupakan komponen utama dalam kepuasan konsumen, yang akan menekankan  keutaman  pada  implikasi.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman  pada  faktor  yang menentukan pengaruh kepuasan pelanggan, sehingga pelanggan akan terus membeli secara online. Demikian  juga,  makalah  ini  juga  harus  memberikan  pedoman  yang  jelas  kepada  toko  online  untuk
definisi strategi pemasaran yang lebih baik. Untuk penelitian yang akan datang dilakukan focus pada toko online yang sudah ada.
Flash sale adalah strategi e-commerce untuk menjual barang secara eksklusif dengan harga yang terkadang tak wajar, dan tentunya dengan waktu yang sangat terbatas. Tujuan strategi ini dilakukan adalah  untuk   meningkatkan  transaksi  suatu e-commerce ,  melonjaknya  pengguna,  merangsang penjualan produk. Selanjutnya, strategi ini juga bisa meningkatkan brand awareness pada brand tertentu sehingga bisa laris di pasar.
Menurut  Mahsa  (2017)  niat  pembelian  ulang  ( purchase  repeat )  merupakan  proses  membeli dilakukan beberapa kali dan lebih dari satu orang. Konsumen akan merasakan kepuasan dengan cara melakukan  pembelian  secara  berulang,  dan  akan  loyal  pada  produk  atau  loyal  pada  toko  tempat konsumen membeli  prodak sehingga konsumen  akan mengemukakan yang dirasakan secara positif kepada masyarakat lain.
Menurut  Kharis  (2011),  “kepercayaan  adalah  suatu  kesediaan pribadi  yang  menggantungkan pada  orang  lain  yang  terlibat  pada  penukaran  karena  pribadi  memiliki  keyakinan  kepada  pihak  lain. Sementara itu, Kotler (2009) menyatakan bahwa “kepercayaan adalah ilmu pengetahuan yang dimiliki pelanggan serta keseluruhan simpulan yang  terbentuk mengenai obyek, atribut, serta kegunaannya. Peter (2002) juga menyatakan bahwa kepercayaan juga merupakan psychological outcome dari suatu hubungan.
Kotler  (2009)  mengemukakan  pelanggan  yang  puas  ( customer  satisfaction )  adalah  suatu tingkatan  dimana  perkiraan  kinerja  produk  yang  sesuai  harapan  pembeli.  Kinerja  produk  dapat menghasilkan penilaian yang sifatnya relatif baik tinggi maupun rendah berdasarkan harapan konsumen yang  memakai  produk/jasa  perusahaan  tertentu.  Selanjutnya  Schiffman  (2010)  menyatakan  bahwa kepuasan merupakan dampak pada layanan yang diberikan kepada pelanggan dan nilai kualitas dari pelayanan yang benar-benar dirasakan oleh pelanggan. Pengertian kepuasan maupun ketidakpuasan konsumen  pada  dasarnya  merupakan  respon  konsumen  terhadap  evaluasi  ketidaksesuaian  atau dikonfirmasikan melalui perasaan harapan dan kinerja barang yang dirasakan konusmen.
Kepuasan  pelanggan  dapat  diukur  dengan  aspek  harapan  konfirmasi  ( expectations  of confirmation ) yaitu tingkat kemiripan pada ekspektasi dengan kinerja. Pada point tersebut, kepuasan diukur  secara  tidak  langsung,  melainkan  menyimpulkan  dari  penyimpulan  berdasarkan ketidaksesuaian/kesesuaian antar kinerja aktual produk perusahaan dengan harapan konsumen pada beberapa dimensi atau atribut penting.
Discount price adalah pengurangan harga yang diberikan kepada pembeli oleh penjual dalam bentuk  penghargaan  (Tjiptono  ,2008).  Konsumen  akan  tertarik  mendapatkan  potongan  harga  yang sesuai. Harga yang pantas berarti nilai yang di persepsikan pantas pada saat transaksi dilakukan.
Keamanan e-commerce merupakan masalah kendali utama bagi perusahaan yang menjalankan e-commerce (Solomon,  2009).  Pentingnya  penyimpanan  data  yang  berkaitan  dengan e-commerce seperti  data  penjual  dan  pembeli  akan  dijaga  rahasianya  pada  waktu  transmisi  secara  elektronik. Transmisi data juga harus dilindungi dari kemungkinan dirubah atau modifikasi pada orang lain selain pengirim  (Stern,  1962).  Menurut  Audun  (2007),  keamanan  secara  umum  dapat  diartikan  sebagai keadaan bebas dari bahaya. Pengertian ini sangat luas dan meliputi rasa terlindungi seseorang dari kejahatan baik disengaja maupun tidak disengaja seperti bencana alam.
Sedangkan ancaman keamanan didefinisikan sebagai sebuah keadaan, kondisi, atau peristiwa yang berpotensi terhadap data atau jaringan, yang dapat berupa perusakan, pembocoran, perubahan serta  penyalahgunaan  data.  Keamanan  konsumen  dalam e-commerce dapat  diatasi  dengan menggunakan  perlindungan  teknologi.  Penerapan  teknologi  tersebut  dikategorikan  sebagai  fitur keamanan  (Xu,  Yin,  2014).  Menurut  Xu,  Yin  (2014)  didasarkan  pada  keamanan  agar  dapat diklasifikasikan menjadi empat, yaitu: keamanan yang bersifat fisik ( phsycal security ), keamanan yang berhubungan  dengan  orang  ( personel ),  keamanan  dari  data  dan  media  serta  teknik  komunikasi ( communications ).  keamanan  dalam  operasi  termasuk  kebijakan  ( policy )  serta  kebijakan  yang  akan digunakan  dalam  pengaturan  dan  pengelolaan  keamanan  serta  prosedur  keamanan  ( post  attack recovery ).
Model  penelitian  yang  menggambarkan  hubungan  setiap  konstruk  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 1. Model Kerangka Penelitian

## METODE PENELITIAN
Pengambilan sampel menggunakan metode Stratified Random Sampling (pengambilan sampel random distratifikasi). Jumlah pengguna yang menggunakan aplikasi Shopee berdasarkan google play store sebanyak  50  juta  pengguna.  Untuk  menentukan  jumlah  responden,  maka  digunakan Stratified Random  Sampling .  Berdasarkan  jumlah  populasi,  pada  tingkat  kelonggaran  ketidak  telitian  sebesar 10%,  dengan  menggunakan Slovin diperoleh  jumlah  sampel  sebesar  99,998  atau  100  responden. Pengambilan  jumlah  sampel  100  di  karenakan  untuk  mengantisipasi  responden  yang  tidak mengembalikan kuesioner. Metode pengumpulan data pada penelitian dengan pengumpulan kuesioner yang disebar kepada konsumen. Dan metode analisis data dengan Structural Equation Modeling (SEM).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengembangan Model Berbasis Teori
Tujuan dari penelitian ini menguji faktor yang mempengaruhi repurchase intention program flash sale pada marketplace shopee . Model hubungan kausal diatas dibangun berdasarkan pada telaah pustaka baik tinjauan toritis maupun penelitian-penelitian empiris yang diakui kualitasnya.

## 2. Penyusunan Path Diagram
Berdasarkan pada model berbasisi teori yang dikembangkan diatas maka tampilan model  yang digambarkan dalam pathdiagram disajikan dalam gambar sebagai berikut:
Gambar 2. Path Diagram antara diskon, keamanan, kemudahan, kepuasan, dan repurchase .
3. Pemilihan Input matriks dan Teknik Estimasi
Uji yang dilakukan pada penelitian adalah hubungan kausalitas, maka input yang dipakai adalah kovarian.  Teknik  estimasi  menggunakan  metode maximum  likelihood  estimation yang  terdefault dalam program AMOS.

## 4. Menilai Kemungkinan Munculnya Identification Problem
Jika  terdapat identification  problem , software AMOS  mengelurakan  peringatan  yang  akan memperingatkan peneliti agar dapat mengubah data. Tetapi jika program AMOS dapat dijalankan menunjukkan  bahwa  besaran standart error , varian error serta  korelasi antar  koefisien  estimasi berada dalam rentang nilai yang tidak menunjukkan adanya problem identifikasi.
5. Structural Equation Modeling (SEM)
Setelah analisis model dengan analysis confirmatory factor serta melihat masing-masing indikator dapat digolongkan menjadi konstruk laten, sehingga dapat dianalisis pada model keseluruhan SEM . Hasil pengolahan AMOS adalah sebagai berikut:

## Gambar 3. Structural Equation Modeling Standardized
Pengujian structural  equation  model dapat  dilakukan  dua  pengujian,  yakni  model kesesuaian dan uji signifikansi kausalitas dengan pengujian koefisien regresi seperti berikut ini:
a. Uji Kesesuaian Model- Goodness-of-fit Test
Pengujian model kesesuaian menunjukkan bahwa model ini sesuai atau  baik pada data pengolahan dalam analisis. Dapat diketahui pada kriteria yaitu: Chi-Square , CMIN/DF, GFI, TLI, CFI dan RMSEA keseluruhan dikategorikan baik. Walaupun probability dan AGFI-nya masuk dalam kriteria marginal, namun menurut Hair et al. (2010) apabila minimal 5 kriteria terpenuhi maka model dikategorikan fit.
Tabel 1. Goodness of Fit Goodness of fit Index Cut-off Value Hasil Model Keterangan  2- Chi-Square Diharapkan Kecil 461,691 X 2 Tabel df (0,01,425) = 495,750 lebih besar dari 461,691 (kategori baik) Baik Probability ≥ 0,05 0,106 Baik CMIN/DF  2,00 1,086 Baik GFI  0,90 0,842 Marginal
AGFI  0,90 0,816 Marginal TLI  0,95 0,972 Baik CFI  0,95 0,974 Baik RMSEA  0,08 0,024 Baik Sumber: Hasil Pengolahan Dengan AMOS.18.0

## b. Uji Kausalitas : Regression Test
Pengujian kausalitas dalam pengembangan model penelitian ini, perlu menguji hipotesis nol dengan dinyatakan bahwa koefisien regresi antar jalur adalah bernilai nol dengan Uji T yang umum pada model regresi, nilai t identik C.R ( Critical Ratio ).
Berdasarkan hasil penelitian, keseluruhan variabel memiliki tingkat signifikan yang cukup baik yaitu < 0,05.
6. Evaluasi Normalitas Data
SEM  mensyaratkan  sebaiknya  dipenuhi  asumsi  normalitas.  Nilai  statistik  dalam  menguji  untuk normalitas adalah z-value. Nilai kritis pada pengujian ini adalah  2,58, dengan level probability 0,01. Dari hasil pengolahan data tersebut terlihat nilai CR. untuk skewness dan kurtosis secara univariate dilihat pada hasil olah data lebih kecil dari  2,58. Artinya keseluruhan data memenuhi asumsi normalitas univariate dengan tingkat  = 0,01. Selain hal itu, secara multivariate sebesar 26,502  yang  lebih  besar  dari  nilai  kritis  yang  ditentukan  (  2,58).  Dengan  demikian  asumsi normalitas secara multivariate tidak terpenuhi, sehingga perlu dilakukan uji Bollen-Stine Bootstrap. Dari hasil Bollen-Stine Bootstrap memperoleh nilai probabilitas sebesar 0,05 yang lebih besar atau sama dengan dari 0,05 oleh sebab itu model diterima, serta hasil tersebut konsisten dengan nilai chi  square  yang  juga  menerima  hiptesis  nol.  Sehingga  ketidaknormalan  data  multivariate  pada model empiris kedua masih dapat ditoleransi.
7. Evaluasi Outliers
a. Univariate Outliers
Penggunaan dasar bahwa pengamatan memiliki nilai z-score ± 3.00 dikategorikan sebagai outliers, dari hasil data yang digunakan pada pengolahan data ini tidak terdapat nilai 3.
b. Multivariate Outliers
Evaluasi  terhadap outliers multivariate dengan  melihat  jarak  mahalanobis  ( mahalanobis distance )  pada  setiap  variabel  yaitu  memperlihatkan  jarak  pada  variabel  dari  rerataan keseluruhan variabel pada ruang multidimensional (Ferdinand, 2005).
Untuk melihat nilai Chi-Square dapat dengan menggunakan program Excel. Dari hasil nilai Chi-Square dengan menggunakan program Excel sebesar 495,750. Secara multivariate data dinyatakan normal jika nilai tertinggi mahalanobis distance kurang dari nilai Chi-Square. Dapat
dilihat ditabel bahwa nilai mahalanobis distance (48,301) < Chi-Square (495,750). Artinya data secara multivariate dinyatakan normal.

## 8. Evaluasi Multicollinearity dan Singularity
Penelitian ini, nilai determinannya adalah 36,905 oleh sebab itu dapat menyimpulkan tidak terjadi multicollinearity dan singularity, atau dengan cara membagi jarak mahalanobis tertinggi (48,301) dengan  jumlah  indikator  (19),  hasilnya  adalah  2,41  kurang  dari  2,5  (Hair  et.al.,  2010).  Dengan demikian maka disimpulkan tidak terjadi gejala multikolinieritas dan singularitas.
9. Uji Reliability dan Variance Extract
a. Uji Reliability
Standardized  loading dapat  diperoleh dari output Amos,  dengan  melihat  nilai  standardized regresion  weight  masing-masing  konstruk  terhadap  indikatornya.  Sementara  itu  j  dihitung dengan rumus  j = 1 – ( standardized loading ) 2 . Secara umum batas penerimaan composite reliability yaitu nilai koefisien  diatas 0,70.
Tabel 42. Hasil Pengujian Construct Reliability Construct  Diskon 0,971 Keamanan 0,952 Kemudahan 0,952 Kepuasan 0,944 Repurchase 0,953
Berdasarkan perhitungan construct reliability seperti pada Tabel 2, terlihat bahwa  kelima konstruk laten pada pengolahan data ini memiliki nilai koefisien  lebih dari 0,70.  Oleh karena itu disimpulkan bahwa konstruk laten pada penelitian ini benar-benar reliabel.
b. Variance Extract
Variance  Extract adalah  ukuran  yang  menunjukkan  jumlah  variance  pada  indikator  yang disederhanakan oleh konstruk laten (Ferdinand, 2005:95). Nilai VE yang tinggi memperlihatkan bahwa indikator tersebut mewakili dengan baik pada variabel laten. Pada permodelan SEM, nilai  bawah  yang  digunakan  untuk  mengukur variance  extract minimal  0,50  (Ferdinand, 2005).
Tabel 3. Hasil Pengujian Variance Extract Construct  Diskon 0,951 Keamanan 0,832 Kemudahan 0,901 Kepuasan 0,882 Repurchase 0,907

## 10. Uji Convergent Validity
Indikator  pada  konstruk  laten  harus  berbagi  proporsi  dengan  varian  yang  lebih  tinggi  disebut convergent validity. Pengukuran validitas konstruk dilihat  pada nilai faktor loadingnya. Nilai loading yang  tinggi  pada  suatu  faktor  menunjukkan  indicator  tersebut convergent pada  satu  titik.
Persyaratannya adalah loading faktor harus signifikan dan nilai lebih dari 0,5 serta idealnya 0,7.
Berdasarkan  hasil  output standardized  loading  estimate ,  secara  umum  semua  loading  faktor signifikan secara statistik dan nilai loading sudah diatas 0,50.

## 11. Uji Diskriminant Validity
Diskriminan validitas merupakan pengukuran pada konstruk berbeda dengan konstruk yang lain. Cara pengujiannya ialah dengan membandingkan AVE terhadap corelation square dengan konstruk (Ghozali, 2008).
Tabel 4. Diskriminan Validity
Diskon  Keamanan  Kemudahan  Kepuasan
Reourchase Diskon 0,975 Keamanan 0,543 0,912 Kemudahan  0,131 0,026 0,949 Kepuasan 0,005 0,002 0,001 0,939 Reourchase 0,033 0,024 0,028 0,546 0,952

## Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan Excel
Berdasarkan Tabel 4. dapat diterangkan bahwa semua variabel latent memiliki nilai akar AVE lebih tinggi  daripada corelation  square antara  konstruk  yang  lain.  Hal  ini  menunjukkan  diskriminan validitas yang baik.
12. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan  = 0,05. Hipotesis diterima jika nilai CR memiliki p value < 0,05.
Tabel 5.  Nilai – nilai  C.R  ( Critical Ratio ) dan p value No Variabel CR P value Kesimpulan 1 Diskon → Kepuasan 0,464 0,643 Tidak Signifikan 2 Diskon → Repurchase 0,145 0,084 Tidak Signifikan 3 Keamanan → Kepuasan 4,745 0,000 Signifikan 4 Kemudahan → Kepuasan 2,361 0,014 Signifikan 5 Kemudahan → Repurchase 1,735 0,083 Tidak Signifikan 6 Kepuasan → Repurchase 9,308 0,000 Signifikan Sumber: Hasil Pengolahan AMOS
a. Pembahasan Hasil Penelitian
1) Pembahasan Hipotesis
a) Pengaruh Diskon Terhadap Kepuasan Hal ini dikarenakan, karena dalam proses online shopping terkadang konsumen tidak melihat faktor diskon sebagai faktor penentu dalam kepuasan, melainkan konsumen belum melihat secara pasti atau secara riil bentuk dari produk tersebut apakah sesuai dengan spesifikasi atau tidak, oleh sebab itu dalam penelitian ini diskon tidak memiliki pengaruh terhadap kepuasan
b) Pengaruh Diskon Terhadap repurchase
Hal  ini  dikarenakan  konsumen  lebih  cenderung  lebih  fokus  terhadap  kondisi  dan spesifikasi  produk  yang  akan  dibeli,  apakah  sesuai  antara  spesifikasi  produk  yang dicantumkan  pada  tread  postingan  pada  marketplace  atau  tidak,  selain  hal  tersebut, terkadang konsumen merasa kecewa terhadap barang yang sudah dipesan namun lama dalam pengirimannya dan biaya ongkos kirimnya juga mahal, hal ini yang menyebabkan diskon tidak berpengaruh terhadap minat pembelian ulang.
c) Pengaruh Keamanan Terhadap Kepuasan
Penjualan secara elektronik memberikan kriteria karakteristik nilai tambah, semisalkan bahwa pada saat penjualan secara elektronik akan menukarkan cara melakukan bisnis keseluruhan secara konvensional.
Selain  itu  kelebihan  dari  internet  adalah  dalam  keamanan  bertransaksi  jual  beli. Keamanan  pada  hal  ini  sangat  terjamin  karena  semua  forum  jual  beli online , mengutamakan keamanan bertransaksi dalam forum jual beli agar konsumen lebih aman dan percaya terhadap forum tersebut.
Marketplace Shopee sendiri memiliki fitur keamanan dalam transaksi jual beli online , apabila barang sudah dikirim, uang yang di transfer oleh konsumen masih tertahan di aplikasi shopee ,  sampai  produk  diterima  oleh  konsumen  dan  konsumen  melakukan konfirmasi  penerimaan barang. Setelah proses  itu  selesai,  uang  yang di  transfer  oleh konsumen  akan  langsung  disampaikan  ke  penjual  oleh  sistem Marketplace  Shopee . sehingga jika produk tidak sampai atau terjadi penipuan pada  proses pembelian maka uang  akan  kembali  kepada  konsumen  dan  transaksi  akan  dibatalkan,  hal  ini  yang menyebabkan keamanan berpengaruh terhadap kepuasan.
d) Pengaruh Kemudahan Terhadap Kepuasan
Kemudahan  penggunaan e-commerce yang  sukses  sebaiknya  dapat  digunakan semudah  mungkin  tanpa  melalui  proses  yang  dapat  mempersulit  para  penggunanya. Kemudahan  pada  konteks  ini  tidak  saja  mudah  untuk  dipelajari  dan  digunakan  pada sistem  namun  mengacu  pada  mudahnya  melakukan  beberapa  pekerjaan  atau  tugas dimana  sistem  akan  memudahkan  masyarakat  dalam  bekerja  dibanding  mengerjakan secara manual. Masyarakat yang menggunakan internet percaya bahwa sistem informasi yang  fleksibel,  mudah  dipahami  dan  mudah  dalam  pengoperasiannya  sebagai karakteristik mudah dalam penggunaan.
Hal  ini  dikarenakan  dalam  aplikasi Shopee sangat  mudah  dalam  implementasinya.
Fitur-fitur yang disediakan oleh aplikasi shopee sangat mudah dipahami dan tidak rumit dalam menggunakan, selain itu, proses jual beli pada aplikasi shopee tergolong mudah dan aman, hal ini yang menyebabkan kemudahan berpengaruh terhadap kepuasan.
e) Pengaruh Kemudahan Terhadap Minat Pembelian Ulang
Hal  ini  disebabkan  walau  fitur  yang  ada  pada  aplikasi shopee mudah  digunakan, namun tidak menjamin konsumen akan kembali lagi dalam pembelian ulang untuk produk di toko yang sama, hal ini dikarenakan, banyaknya varian penawaran barang mengikuti perkembangan  dan  juga  banyaknya  toko  baru  yang  bermunculan  pada marketplace shopee .  Toko  ini  ada  dari  dalam  negeri dan  luar negeri,  mereka  menawarkan  produk dengan variasi yang berbeda-beda, dengan harga yang berbeda juga serta banyak toko yang  menawarkan voucher pembelian  serta  menawarkan freeongkir untuk  setiap transaksi nya. Sehingga terkadang konsumen lebih memilih variasi produk di toko yang lebih  banyak  menguntungkan  untuk  konsumen.  Pengaruh  lainnya,  dikarenakan  pada program  tersebut  sering  kali  produk  yang  diinginkan  tidak  ada,  selain  itu  dikson yang diberikan  juga  terlalu  kecil.  Sehingga  Hal  ini  yang  menyebabkan  kemudahan  tidak signifikan terhadap Minat pembelian ulang
f) Pengaruh Kepuasan Terhadap Repurchase
Hal ini dikarenakan konsumen yang sebelumnya sudah pernah melakukan transaksi pembelian dan merasa puas terhadap transaksi jual beli yang dilakukannya pada aplikasi shopee ,  mereka  sudah  sangat  percaya  akan  barang  dan  jaminan  keamanan  yang diberikan oleh pihak shopee ,  karena  terdapat  jaminan  uang  kembali  jika  barang tidak sampai  maupun  barang  rusak,  hal  ini  yang  menyebabkan  kepuasan  berpengaruh terhadap kepercayaan.

## SIMPULAN
Secara  spesifik  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  diskon  tidak  berpengaruh  terhadap kepuasan,  diskon  tidak  berpengaruh  terhadap repurchase ,  kemudahan  berpengaruh  terhadap kepuasan,  kemudahan  tidak  berpengaruh  terhadap repurchase ,  kepuasan  berpengaruh  terhadap repurchase .  Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  di  pada  aplikasi  lainnya  untuk  membandingkan aplikasi  shoppe  dengan  aplikasi  lainnya  agar  lebih  mengetahui  tingkat  dari  jumlah  konsumen  yang menggunakan  aplikasi  tersebut.  Masih  terdapat  variabel  lain,  selain  yang  mempengaruhi  pembelian ualang atau repurchase yaitu persepsi harga dan kualitas layanan
REFERENSI APJII. (2020, Juni 10). Infografis Penetrasi dan Perilaku Pengguna Internet Indonesia . Retrieved from apjii.or.id: https://www.apjii.or.id/survei2017
Davis,F.D.  1989.  ” Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  and  User  Acceptance  of Information Technology ”. MIS Quart erly.Vol. 13 No. 5: pp319-339.
Endang Ruswanti. 2013. Pengaruh Persepsi Kualitas Pelayanan Terhadap Niat Pembelian Ulang Pada Toko Buku Gramedia Yogyakarta . Jurnal Ekonomi, Volume 4 No 1, Mei 2013.
Flavia’n, C. and M. Guinali’u. 2006. Consumer Trust, Perceived Security and Privacy Policy Three Basic Elements of Loyalty to a Web Site . Industrial Management & Data Systems. 106 (5).
601-620
Gupta, Ramachandran.2017. Factors Influencing the Likelihood to Purchase on Flash Sales. India Hilal  Ozen, Nil  Engizek,  (2014)  " Shopping  online  without  thinking:  being  emotional  or rational ?", Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, Vol. 26 Issue: 1, pp.78-93,
Hua,  Z.  (2014)  ‘ Value  and  Efficacy  of  Foley  Catheter  Removal  of  Blunt  Pediatric  Esophageal Foreign Bodies’ , ISRN Otolaryngology, 2014, pp. 1-4.
John Eagen. 2004. Impact of Satisfaction, Trust, and Relationship . University of Karlsruhe.
Kotler, Philip & Keller, Kevin. (2009). Manajemen Pemasaran. Edisi 13 Jilid 2. Jakarta: Erlangga.
Peter,  J.  Paul  dan  Jerry  C  Olson.  2002. Perilaku  konsumen  dan  strategi  pemasarann .  Terjemahan. Jakarta: Erlangga.
Pont, B., Nusche, D., & Moorman, H. (2008). Improving school leadership : Policy and practice (Vol. 1). Paris: OECD.
Roca 2009. The Association Between Reflux Esophagitis and Psychosocial Stress . Dig Dis Sci. 2013;58:471-7
Schiffman & Kanuk, 2010. Impulse Buying . an international journal, Volume 41, Number 5, 2012 , pp. 1291-1300(9).
Solomon, M.R. & Rabolt, N. 2009. Consumer Behaviour in Fashion , 2nd. Edition. USA: Prentice Hall.
Stern, H. 1962, A The Significance of Impulse Buying Today , Journal of Marketing, Vol. 26, April, pp. 59-63.
Mowen,  J.C.  and  Minor,  M.,  2002.  Perilaku  konsumen. Alih  Bahasa  Lina  Salim, Edisi Kelima. Jakarta: PT. Erlangga .