Pengaruh Attitudes Toward Shopping Dan COVID-19 Impact Terhadap Frekuensi Berbelanja Online Dengan Kategori Terlaris Selama Pandemi Sebagai Moderator
Alya Saajida 1 , Citra Kusuma Dewi 2
1 Fakultas Komunikasi dan Bisnis, Universitas Telkom 2 Fakultas Komunikasi dan Bisnis, Universitas Telkom
1 alyasaajida@student.telkomuniversity.ac.id
2 citrakusumadewi@telkomuniversity.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari pandemi COVID-19 di Indonesia terhadap attitudes  toward  shopping dan impact nya  terhadap  frekuensi  berbelanja online di  Indonesia,  yang diwakili  oleh  Pulau  Jawa  karena  menurut  data  dari kompasmedia.com  [1]  pada  tahun  2021  pengguna terbesar internet di Indonesia berada di Pulau Jawa sebesar 55,7%. Selain itu penelitian ini juga dilakukan untuk mengetahui kebiasaan berbelanja online dan impact dari COVID-19 tersebut terhadap ketertarikan konsumen  pada  kategori  terlaris  selama  pandemi  COVID-19  yaitu  kategori  kesehatan  dan makanan&minuman sebagai moderator.
Penelitian  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  jenis  penelitian  deskriptif,  data  didapatkan melalui survey yang  disebar  secara online melalui  google form .  Teknik sampling yang  digunakan  dalam penelitian memakai teknik non probability sampling dengan jenis purposive sampling dengan responden sebanyak 400 orang. Sedangkan teknik analisa data menggunakan analisis deskriptif dan menggunakan Partial Least Square (PLS) untuk mengolah datanya. Hasil dari analisa ini menunjukan bahwa Attitudes Toward Shopping memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Frekuensi Berbelanja Online di Indonesia dengan t- value sebesar 7,858>1,96. COVID- 19 Impact memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Frekuensi  Berbelanja Online di  Indonesia dengan  t- value sebesar  3,159>1,96.  Kategori  terlaris  selama  pandemi    COVID-19  yaitu  kesehatan  dan makanan&minuman  tidak  memoderasi  pengaruh Attitudes  Toward  Shopping dan  COVID-19 impact terhadap Frekuensi Berbelanja Online di Indonesia dengan t- value masing-masing sebesar 1,231<1,96 dan 0,383<1,96.
Kata Kunci : Attitudes Toward Shopping , COVID-19, Frekuensi Berbelanja Online , Kategori Terlaris

## ABSTRACT
This study is to determine the effect of the COVID-19 pandemic in Indonesia on attitudes toward shopping and its impact on the frequency of online shopping in Indonesia, Indonesia is represented by the island of Java because according to data from kompasmedia.com [1] in 2021 the largest users e-commerce in Indonesia are in Java Island by 55.7%. In addition, this study was also conducted to determine online shopping habits and the impact of COVID-19 on consumer interest in the best-selling categories during the COVID-19 pandemic, namely the health and food & beverage categories as moderators.
The research uses quantitative methods with descriptive research types, the data is obtained by surveys  distributed  online  via  googleform    The  sampling  technique  used  a  non-probability  sampling technique with a purposive sampling type with 400 respondents. While the data analysis technique uses descriptive analysis and uses Partial Least Square (PLS) to process the data.
The results of this analysis show that Attitudes Toward Shopping has a positive and significant influence on the Frequency of Online Shopping in Indonesia with a t-value of 7.858> 1.96. COVID-19 Impact has a positive and significant influence on the frequency of online shopping in Indonesia with a t-value of 3.159>1.96.  The  best-selling  categories  during  the  COVID-19  pandemic,  namely  health  and  food  & beverage  did  not  moderate  the  effect  of  Attitudes  Toward  Shopping  and  COVID-19  impact  on  Online Shopping Frequency in Indonesia with each t-values 1.231<1.96 and 0.383<1.96.
Keyword : Attitudes Toward Shopping, COVID-19, Online Shopping Frrquency, Best Selling Categories

## PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  merupakan  penyakit yang  disebabkan  oleh  jenis  corona virus yang bernama  Sars-Cov-2,  Kasus  COVID-19  pertama kali  terdeteksi  di  Indonesia  terjadi  di  Jakarta tepatnya di Jakarta Selatan pada tanggal 2 Maret 2020, pada bulan April 2020 virus tersebut sudah menyebar  ke  34  provinsi  di  Indonesia.  Adanya kasus  COVID-19  ini  menyebabkan  terjadinya kebijakan pemerintah mengenai peraturan PSBB (Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar)  dimana masyarakat dihimbau untuk tidak berpergian ke luar  rumah  apabila  tidak  ada  kebutuhan  yang mendesak,  selain  itu  dengan  diberlakukannya PSBB  tersebut  hampir  seluruh  kegiatan dilakukan di rumah, seperti melakukan kegiatan pembelajaran  dari  rumah,  bekerja  dari  rumah, bahkan  membeli  keperluan  pun  lebih  baik dilakukan melalui toko online.
Setelah  menetapkan  aturan  PSBB,  seiring dengan berjalannya waktu, pemerintah Indonesia  menetapkan new normal  atau  dapat diartikan  sebagai  langkah  percepatan  dalam penanganan COVID-19 dalam bidang kesehatan, social ,  dan  ekonomi.  Memasuki  masa new normal  ini  menyebabkan  terjadinya  perubahan dalam  perilaku  berbelanja  konsumen  di Indonesia  yang  sebelumnya  berbelanja  secara offline menjadi online .  Sehingga  aktivitas berbelanja online mengalami  peningkatan secara  signifikan  dari  4,7%  menjadi  28,9% setelah  terjadinya  COVID-19.  Seiring  dengan peningkatan  berbelanja online ini,  penggunaan beberapa marketplace di  Indonesia  juga meningkat  secara  tajam.  Fenomena  kebiasaan berbelanja  sebelum  COVID-19  dan  setelah COVID-19  juga  berdampak  kepada  minat  beli jenis  kategori  produk,  menurut  data  dari iprice.co.id (2019) [2] kategori fesyen, perjalanan,  buku  &music,  IT&ponsel,  dan kategori  tiket  acara  merupakan  barang  yang paling banyak diburu dan dibeli oleh konsumen secara online di marketplace pada  tahun  2018. Sementara,  setelah  terjadinya  pandemi  COVID- 19  menurut  kementrian  komunikasi  dan informatika  RI  (2020)  [3]  terjadi  peningkatan dalam kategori kesehatan dan makanan&minuman secara signifikan.
Banyak faktor yang menyebabkan peningkatan frekuensi berbelanja secara online . Beberapa  peneliti  mengemukakan  berbagai faktor  yang  dapat  mempengaruhi  peningkatan frekuensi  belanja online selama  pandemi. Menurut Nguyen, Armoogum, dan Thi  (2021) [4] secara umum terdapat  dua variabel yang dapat mempengaruhi  frekuensi  berbelanja online selama  pandemi  COVID-19  yakni Attitudes Toward  Shopping dan  COVID-19 Impact ,  kedua variabel tersebut berpotensi dapat meningkatkan  frekuensi  berbelanja online di Indonesia.  Variabel  pertama  yaitu Attitudes
Toward Shopping , Nasution (2019) [5]
mendefinisikan Attitudes  Toward  Shopping sebagai  perasaan  konsumen  yang  berkaitan dengan positif ataupun negatif perilaku mereka dalam berkegiatan belanja secara online, dalam hal  ini Attitudes  Toward  Shopping dibagi kedalam empat sub-bab variabel, pertama yaitu Novelty  Seeking menurut  Deswanda  (2019)  [6] Novelty  Seeking merupakan  proses  pencarian sesuatu yang baru dan mendorong kepada rasa keingintahuan  untuk  pencarian  sensasi  dan rangsangan  baru  atau  dapat  dikatan  sebagai aktivitas  eksplorasi,  sub-variabel  yang  kedua yaitu Shopping  Enjoyment ,  Husein  (2021)  [7] menjelaskan  bahwa Shopping Enjoyment menunjukan  kecenderungan  bahwa  berbelanja merupakan  hal  yang  menyenangkan  dan  dapat memberikan pengalaman yang menggembirakan,  sub-variabel  ketiga  adalah Lack  Of  Shopping-in  store ,  Khair  (2021)  [8] berpendapat  bahwa lack  of  shopping-in  store (kurangnya  waktu  untuk  berbelanja  di  toko offline ) disebabkan oleh waktu operasional yang hanya  berkisar  10-12  jam  dalam  sehari,  dan menyebabkan  transaksi  jual  beli  hanya  dapat dilakukan  dalam  jangka  waktu  itu  saja,  oleh karena  itu  berbelanja  secara online dapat membantu  untuk  menutupi  kurangnya  waktu tersebut . Selanjutnya
Seeking Product Information, Bi,  Zhang,  dan  Ha  (2018)  [9] menjelaskan Seeking  Product  Information merupakan informasi produk  dalam  membuat keputusan  pembelian  berdasarkan  ulasan produk dari berbagai sumber e-WOM ( Electronics  Word  Of  Mouth ),  manfaat  mencari ulasan produk dari e-WOM ini dapat mengurangi kecemasan tentang produk yang akan dibeli.
Variabel  kedua  yang  dapat  mempengaruhi frekuensi  berbelanja online selama  pandemi yaitu  COVID-19 Impact yang  didefinisikan sebagai potensi dampak dari terjadinya pandemi COVID-19. COVID-19 Impact terbagi menjadi dua sub-bab  variabel,  yang  pertama  yaitu Fear  Of Disease ,  dalam  pengertian  ketakutan  akan penyakit.  Pada  masa  pandemi  COVID-19, masyarakat  merasa  cemas  dengan  kesehatan, keamanan  untuk  dirinya  dan  keluarga  ( Fear  of Disease ) untuk tidak tertular penyakit COVID-19. Sedangkan sub-variabel kedua yaitu Shortage of Supply , Kunovjanek dan Wankmuller (2020) [10]
berpendapat Shortage of Supply atau kekurangan pasokan, disebabkan karena adanya social  distancing untuk  menghindari  kontak antar  individu  yang  menyebabkan  penutupan sekolah,  toko-toko  yang  tidak  penting,  dan perbatasan  darat.  Hal  tersebut  menciptakan dampak  yang  besar  pada  industri  manufaktur, sehingga  permintaan  sangat  tinggi    untuk barang-barang medis tertentu, karena permintaan  tinggi  tetapi  adanya  keterbatasan darat,  menyebabkan  gangguan  pada  rantai pasokan, hal ini berdampak terhadap pemenuhan permintaan di toko-toko .
Berdasarkan  variabel  yang  dipaparkan menurut Nguyen, Armoogum, dan Thi (2021) [4] yang  diduga  dapat  berpotensi  di  Indonesia, penelitian  ini  ingin  mengetahui  bagaimana Attitudes  Toward  Shopping ,  COVID-19 Impact dan  frekuensi  pembelian online ,  selain  itu penelitian ini juga ingin melihat apakah terdapat pengaruh Attitudes  Toward  Shopping dan COVID-19 Impact terhadap frekuensi pembelian secara online di Indonesia, rumusan masalah lain dari penelitian ini adalah untuk melihat apakah kategori  terlaris selama pandemi yaitu kesehatan  dan  makanan&minuman  dapat memoderasi hubungan antara Attitudes Toward Shopping dan  COVID-19 Impact terhadap frekuensi  pembelian online di  Indonesia. Indonesia diwakili oleh pengguna e-commerce di Pulau  Jawa  dengan  pertimbangan  data  dari kompasmedia.com  [1]  pada  tahun  2021  yang menyatakan bahwa pengguna internet terbesar di  Indonesia  berada  di  Pulau  Jawa  dengan presentase sebesar 55,7%.
Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  untuk mendeskripsikan  ke-4  variabel  yang  telah  di
paparkan  yaitu :  Attitudes  Toward  Shopping , COVID-19 Impact ,  Frekuensi  Pembelian Online dan Kategori Terlaris sebagai moderator dengan jenis  kategorikal,  selain  itu  penelitian  ini  ingin melihat  apakah  terdapat  pengaruh Attitudes Toward  Shopping dan  COVID-19 Impact terhadap  frekuensi  pembelian  secara online di Indonesia,  tujuan  lainnya  adalah  untuk mengetahui  apakah  kategori  terlaris  selama pandemi
yaitu kesehatan dan
makanan&minuman dapat memoderasi hubungan  antara Attitudes  Toward  Shopping dan  COVID-19 Impact terhadap  frekuensi pembelian online di Indonesia.
Manfaat dilakukannya penelitian ini diharapkan variabel menurut Nguyen, Armoogum,  dan  Thi  (2021)  [4]  akan  menjadi acuan  untuk  mengembangkan  pengetahuan mengenai online  marketing kedepannya,  selain itu  penelitian  ini  juga  kedepannya  diharapkan dapat menjadi bahan referensi untuk penelitian selanjutnya.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian deskriptif.  Menurut Sugiyono (2017) [11]    analisis  deskriptif  adalah  analisis  yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan  atau  menggambarkan  data yang telah terkumpul. Analisis ini menggunakan standar penilaian untuk setiap pertanyaan yang didasarkan  kepada  presentase  dan  mencakup langkah-langkah berikut ini :
1. Nilai  kumulatif  merupakan  jawaban  dari  setiap responden  sebanyak  400  orang  yang  nantinya diakumulasikan menjadi nilai.
2. Presentase adalah nilai kumulatif dibagi dengan nilai frekuensi lalu dikai 100%.
3. Jumlah responden adalah 400 orang dengan nilai skala pengukuran maksimal adalah 5 dan skalah pengukuran  minimal  adalah  1.  Sehingga didapatkan :
- Jumlah kumulatif terbesar = 400x5 = 2.000
- Jumlah kumulatif terkecil
= 400x1 = 400
- Nilai presentase terbesar = 100%
- Nilai presentase terkecil = (400:2000) x 100%  = 20%
- Nilai rentang = 100%-20% = 80%
Jurnal Administrasi Dan Manajemen                                                                                      E-ISSN 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen/index                         P-ISSN 1693-6876
Apabila  nilai  rentang  dibagi  jumlah  titik  skala makan nilai rentang 80% 5 = 16%
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  maka  didapat interprestasi skor seperti dibawah ini :

## Tabel 1. Kriteria Interprestasi Skor

## No  Presentase  Kriteria Penilaian
1 20%-36% Sangat Rendah 2 36%-52% Rendah 3 52%-68% Cukup Tinggi 4 68%-84% Tinggi 5 84%-100%  Sangat Tinggi
Sumber: Arikunto (2012)

## Gambar 1. Klasifikasi Kategori Penilaian Presentase Dalam Garis Kontinum
Perhitungan  skor  total  untuk  masing-masing indikator variabel adalah sebagai berikut :
a. Skor Total = (Jumlah Responden Sangat Setuju x 5)  +  (Jumlah  Responden  Setuju  x4)  +  (Jumlah Responden  Cukup  Setuju  x  3)  +  (Jumlah Responden  Tidak  Setuju  x  2)  +  (Jumlah Responden Sangat Tidak Setuju x 1)
b. Skor  Ideal  =  Diumpamakan  seluruh  responden menjawab Sangat Setuju x Jumlah Responden/Skor Total. Selain itu, penelitian menggunakan pendekatan  kuantitatif  untuk  mengukurnya. Skala  pengukuran  yang  digunakan  adalah  skala likert untuk variabel attitudes toward shopping , COVID-19 impact dan  frekuensi  berbelanja online di  Indonesia . Pernyataan  untuk  variabel attitudes toward shopping dan COVID-19 Impact dimulai dari sangat tidak setuju sampai dengan sangat  setuju,  sedangkan  untuk  variabel frekuensi  pembelian online dimulai  dengan pernyataan tidak pernah sampai dengan sering. Dan  untuk  variabel  moderator  kategorikal memakai  2  pilihan  pernyataan  yaitu  kategori kesehatan  atau  kategori  makanan&minuman. Berikut  tabel  pengukuran  skala  likert  dari masing-masing variabel :
Tabel  2.  Skala  Likert  Untuk  Variabel Attitudes  Toward  Shopping dan  COVID-19 impact No Pernyataan SKOR 1 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 2 Tidak Setuju (TS) 2 3 Cukup Setuju (CS) 3 4 Setuju (S) 4 5 Sangat Setuju (SS) 5 Sumber : Sugiyono (2017) Tabel  3.  Skala  Likert  Untuk  Variabel Frekuensi Pembelian Secara Online No Pernyataan SKOR 1 Tidak Pernah 1 2 Jarang 2 3 Kadang- Kadang 3 4 Sering 4 5 Sepanjang Waktu 5

## Sumber : Saunders, Lewis, dan Thornill (2016)
Tabel  4.  Skala  Kategorikal  Untuk  Variabel Kategori Terlaris No Pernyataan Skala Kategori Terlaris 1 Kategori Produk Kesehatan 0 2 Kategori Produk Makanan&Minuman 1
Sumber : Data Olahan Peneliti (2022)
Pengukuran  dilakukan  kepada  konsumen berbelanja online menggunakan e-commerce di Pulau Jawa dengan jumlah responden sebanyak 400 orang dan disebarkan secara online melalui google  form .  Dalam  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  teknik non  probability  sampling jenis purposive sampling dengan teknik  analisis data  menggunakan  analisis  deskriptif  dan menggunakan software  Partial  Least  Square (PLS)  3.0  dengan  analisa  menggunakan outer model , inner model , analisis variabel moderator, selain  itu  penelitian  menggunakan two  way graph  analysis untuk  menenan  efek  moderasi kategorikal  terhadap  variabel attitudes  toward shopping dan COVID-19 impact
Sumber : Data Olahan Peneliti (2022)

## Tabel 5. Analisis Karakteristik Responden
No Variabel Kode Jumlah Presentase 1 Domisili Tempat Tinggal - Jawa Barat
- Jawa Tengah
- Yogyakarta
- Jawa Timur
- Daerah Khusus Ibukota Jakarta
- Banten 1
2 3
4 5 6 298 20 15 12 31
24
74.5% 5% 3.7% 3% 7.8% 6%
2 Jenis Kelamin
- Wanita - Pria 1 2 247 153 61.8% 38.2% 3 Usia - 18-25 tahun
- 26-35 tahun
- 36-45 tahun
- 46-55 tahun - >55 tahun 1 2 3 4 5 222 43 41 81 13 55.5% 10.8% 10.3% 20.3% 3.2%
4 Pekerjaan
- Pelajar/Mahasiswa
- Pegawai/Karyawan
- Wirausaha - Lainnya 1 2 3 4 190 126 38 46 47.5% 31.5% 9.5% 11.5% 5 Pendapatan
- < Rp. 1.800.000,-
- Rp. 1800.001 – Rp. 2.700.000
- Rp. 2.700.001 – Rp. 3.600.000
- Rp. 3.600.001 –
Rp. 4.500.000
- > Rp. 4.500.000 1 2 3 4 5 123 64 36 43 134 33.5% 16% 9% 10.8% 30.8%
HASIL DAN

## PEMBAHASAN

## 1. Hasil Analisis Deskriptif
Dari hasil analisis deskriptif kepada 400 responden, variabel Attitudes Toward Shopping mendapatkan  skor  69%  dan  masuk  ke  dalam kategori  tinggi  nilai  tersebut  berada  diantara interpretasi  68%-84%  dengan  kategori  tinggi. Maka dapat disimpulkan bahwa sikap masyarakat  Indonesia  dalam  berbelanja online termasuk dalam kategori tinggi.
Gambar 2. Garis Kontinum Variabel Attitudes
Toward Shopping
Selanjutnya, variabel COVID-19 impact mendapatkan presentase nilai sebesar 73% dan nilai tersebut berada diantara interpretasi nilai 68%-84% dengan  kategori  tinggi.  Dengan  begitu,  dampak COVID-19  yaitu  ketakutan  terhadap  penyakit  dan kekurangan  pasokan  selama  pandemi  membuat konsumen  melakukan  pembelian  secara online termasuk ke dalam kategori tinggi.
Gambar 3. Garis Kontinum Variabel COVID-19 Impact
.
Variabel  Frekuensi  Pembelian Online mendapatkan  presentase  nilai  sebesar  sebesar 64,5%  dan  nilai  tersebut  berada  diantara interpretasi  nilai  52%-68%  dengan  kategori cukup  tinggi.  Dengan  begitu,  konsumen melakukan  frekuensi  berbelanja  secara online melalui e-commerce selama  pandemi  dapat dikatakan cukup sering
Gambar 4. Garis Kontinum Variabel Frekuensi Pembelian Secara Online
2. Hasil Analisis Outer Model
a. Konstruk Validity
Dalam penelitian ini terdapat 3 kriteria di dalam penggunaan  teknik  analisa  data  dengan SmartPLS  untuk  melihat outer model  yaitu Convergent Validity ( indicator reliability /loading faktor  dan average  variance  extracted )  dan Discriminant validity .
1. Convergent Validity
Menurut  Ghozali  (2021)  [12]  untuk  menilai validitas Tabel 6. Convergent Validity
Variabel Indikator Loading Faktor Average Variance Extracted Attitudes Toward Shopping
ATS1
0,712
0,587 ATS2 0,777 ATS3 0,733 ATS4 0,743 ATS5 0,775 ATS6 0,775 ATS7 0,756 ATS8 0,811 ATS9 0,809
COVID-19 Impact
CI1
0,774
0,650 CI2 0,800 CI3 0,860 CI4 0,789 Frekuensi Pembelian Online FP1 0,918 0,852 FP2 0,928
Jurnal Administrasi Dan Manajemen                                                                                      E-ISSN 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen/index                         P-ISSN 1693-6876
convergent nilai  loading  faktor  >0,70  dan  nilai AVE >0,50
Berdasarkan  data  pada  tabel  6  di  atas,  dapat diketahui  bahwa  masing-masing  indikator variabel  penelitian  memiliki  nilai  loading faktor/ outer loading >0,70 dan nilai AVE >0,50.
Hal ini menunjukan bahwa indikator dari setiap variabel  dinyatakan valid ,  karena  sudah memenuhi  syarat  nilai  korelasi  diatas  0,70  dan nilai AVE>0,50 yang mempunyai arti bahwa 50% atau  lebih variance dari  indikator  dapat dijelaskan.
2. Discriminant Validity
Selanjutnya adalah uji discriminant validity , cara yang  dapat  dilakukan  untuk  menunjukan validitas diskriminan yang baik adalah dengan
membandingkan nilai konstruk yang lebih besar dibandingkan dengan nilai konstruk dengan nilai model  (Ghozali,2021).  Tabel  7  menunjukkan hasil  dari  nilai discriminant  validity penelitian.
Dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Validitas Discriminant dikatakan baik nilai masing-masing konstruk lebih besar dibandingkan dari korelasi antar konstruk di dalam model.
Sumber: Olahan Data Peneliti  (2022)

## b. Reliabilitas Analisis
Selain  uji valid itas,  pengukuran    model  ini juga  dilakukan  dengan  menguji  reliabilitas suatu  konstruk.  Uji  reliabilitas  dilakukan untuk membuktikan akurasi, konsistensi dan ketetapan  instrument  dalam  mengukur konstruk.  Untuk  mengukur  reliabilitas  suatu konstruk  reflektif  dapat  dilakukan  dengan dua  cara  yaitu  mengukur  nilai Cronbach’s Alpha dan Composite  Reliability . Rule  of thumb digunakan  untuk  menilai  reliabilitas konstruk  yaitu  nilai composite reliability harus  >  0.7  untuk  penelitian  yang  bersifat confirmatory dan  nilai  0.6-0.7  masih  dapat diterima untuk penelitian bersifat exploraty , selain itu untuk perhitungan cronbach alpha >  0.7  untuk confirmatory  research ,  >  0.6 untuk exploratory  research (Ghozali,  2021:
70).  Tabel  8  menunjukkan  hasil  dari  uji reliabilitas penelitian ini. Indikator Variabel Attitudes Toward Shopping COVID-19 Impact Frekuensi Pembelian Online ATS1 0,712 0,487 0,396 ATS2 0,777 0,561 0,523 ATS3 0,733 0,471 0,447 ATS4 0,743 0,503 0,549 ATS5 0,775 0,654 0,446 ATS6 0,775 0,674 0,394 ATS7 0,756 0,438 0,648 ATS8 0,811 0,687 0,496 ATS9 0,809 0,716 0,454 CI1 0,663 0,774 0,387 CI2 0,600 0,800 0,371 CI3 0,618 0,860 0,488 CI4 0,542 0,789 0,547 FP1 0,578 0,509 0,918 FP2 0,611 0,541 0,928
Tabel 7. Discriminant Validity
Sumber : Data Olahan Peneliti (2022)
Berdasarkan  tabel  8  diatas,  dapat  diketahui bahwa masing-masing indikator variabel penelitian  memiliki  nilai Composite  Reliability dan Cronbach Alpha ’s > 0,70. Hal ini menunjukan bahwa indikator dari setiap variabel dinyatakan reliabel ,  karena  sudah  memenuhi  syarat  nilai korelasi diatas 0,70.
3. Hasil Analisis Inner Model
a. Nilai R- Square
R- Square s  digunakan  untuk  melihat kekuatan  prediksi  dari  pemodelan  struktural pada variabel endogen (independent). Perubahan pada nilai R- Square s dapat digunakan untuk  menjelaskan  pengaruh  variabel  laten eksogen  tertentu  terhadap  variabel  laten endogen  apakah  memiliki  pengaruh  yang substantive  (nyata/ real ).  Apabila  R- Square bernilai  0.75  maka  model  tersebut  dikatakan kuat,  apabila  R- Square bernilai  0.50  dan  0.25 dapat  disimpulkan  model  tersebut moderate dan lemah [12] (Ghozali, 2021).
R- squar e dari variabel Frekuensi Pembelian Online sebesar 0,438 dapat diartikan bahwa  variabel  Frekuensi  Pembelian Online dapat dijelaskan oleh variabel Attitudes Toward Shopping dan  COVID-19 Impact sebesar  43,8% sedangkan  sisanya  56,2%  dijelaskan  oleh variabel  lain  yang  tidak  diteliti  di  dalam penelitian  ini.  Nilai  R- square ini  dianggap moderate ,  dimana  nilai  berada  diantara  0.25- 0.50.
b. Nilai f- square
Penelitian  ini  juga  menganalisa  efek konstruk  menggunakan  ukuran  efek  ( 𝑓 2 ).
Ukuran  efek  digunakan  untuk  mengetahui kebaikan nilai model variabel eksogen (independen)  terhadap  variabel  endogen (dependen).  Menurut  Cohen  dalam  Ramayah [13]  (2018)  nilai 𝑓 2 0.02,  0.15  dan  0.35  dapat diinterprestasikan  bahwa  prediktor  variabel
laten  memiliki  pengaruh  kecil,  menengah  dan besar terhadap level struktural.
Attitudes  Toward  Shopping memiliki  efek besar dalam 𝑅 2 dengan nilai sebesar 0,190 dan COVID-19 Impact memiliki  efek  kecil  dalam 𝑅 2 dengan  nilai  0,033  untuk  variabel  Frekuensi Pembelian Online . c. Penilaian Relevensi Prediktif 𝑸 𝟐
Menurut Ghozali [12] (2021) kriteria 𝑄 2 > 0 menunjukan bahwa model memiliki nilai prediksi yang relevan. Hasil dari analisa didapatkan nilai Q- square sebesar  0,358,  dapat  disimpulkan bahwa  variabel  Frekuensi  Pembelian Online memiliki  nilai  prediksi  yang  relevan  karena memenuhi kriteria 𝑄 2 > 0. d. Model FIT
Kriteria  yang  dipakai Goodness  of  Fit (GoF) dari  penelitian  ini  adalah Standardized  Root Mean  Square  Residual (SMSR)  .  SMSR didefinisikan sebagai perbedaan antara korelasi yang  diamati  dengan  model  matriks  korelasi yang  tersirat,  ini  memungkinkan  untuk  menilai besarnya  rata-rata  antara  korelasi  yang  telah diamati  dengan  korelasi  yang  diharapkan.  Nilai SMSR  di  dalam  penelitian  ini  sebesar  0,097 dimana  menurut  Henseler  dalam  Ramayah (2018)  [13]  nilai  kurang  dari  0.10  atau  0.08 dianggap cocok untuk penelitian ini, maka dapat disimpulkan bahwa nilai SMSR dalam penelitian ini  0.097<0.10  dan  dianggap  cocok  untuk penelitian.
e. Path Coefficient
Dibawah  ini  merupakan  penjelasan path coefficient untuk  menjawab  rumusan  masalah yang sudah diberikan.
1. Attitudes Toward Shopping terhadap Frekuensi Pembelian Online Pada  variabel attitudes  toward  shopping terhadap  frekuensi  pembelian online diperoleh nilai  signifikansi  dengan  t- values sebesar  7,858 >1,96  dan  didapatkan  nilai path  coefficient positif  dengan  nilai  sebesar  0,490.  Hal  ini
Variabel Composite Reliability Cronbach Alpha Attitudes Toward Shopping 0,927 0,912 COVID-19 Impact 0,881 0,824 Frekuensi Pembelian Online 0,920 0,826
Tabel 8. Reliabilitas
Jurnal Administrasi Dan Manajemen                                                                                      E-ISSN 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen/index                         P-ISSN 1693-6876
menunjukkan  adanya  hubungan  positif  dan signifikan  antara Attitudes  Toward  Shopping terhadap Frekuensi Pembelian Berbelanja Online di Indonesia.
2. COVID-19 impact terhadap Frekuensi Pembelian Online
Pada  variabel  COVID-19  impact  terhadap frekuensi  pembelian online menunjukkan adanya  hubungan  positif  dan  signifikan  antara COVID-19 Impact terhadap Frekuensi Pembelian Berbelanja Online di Indonesia, dengan t- values sebesar  3,159  >1,96  dan  didapatkan  nilai path coefficient positif dengan nilai sebesar 0,206.
3. Kategori  terlaris  selama  pandemi  sebagai moderator  bagi  hubungan  antara Attitudes
Toward  Shopping dan  COVID-19  impact Terhadap Frekuensi Pembelian Online . Kategori  terlaris  selama  pandemi  berperan sebagai  moderator  bagi  hubungan  antara Attitudes  Toward  Shopping dan  COVID-19 impact  Terhadap  Frekuensi  Pembelian Online memperoleh  nilai  signifikasi  dengan  nilai  t- value s dari Attitudes Toward Shopping x Kategori Terlaris sebesar 0,843<1,96  dan nilai coefficient negatif sebesar -0,054. Sedangkan nilai untuk t- value s dari COVID-19 Impact x Kategori Terlaris sebesar  0,383  <1,96    dengan  nilai coefficient positif sebesar  0,027 Dengan demikian kategori terlaris  selama  pandemi  tidak  memoderasi hubungan  antara Attitudes  Toward  Shopping dan  COVID-19 Impact dengan  Frekuensi Pembelian Online .
4. Hasil Analisis Moderator Kategorikal

## Tabel 9. Responden Kategori Terlaris Selama Pandemi
Berdasarkan  tabel  9  diatas,  dari  400 responden yang menjawab kuesioner mengenai kategori  produk  terlaris  yang  sering  dibeli selama  pandemi  COVID-19,  sebesar  51% memilih  kategori  produk  makanan&minuman dan 49% memilih kategori produk kesehatan.
5. Two  Way  Interaction  Graph Attitudes  Toward Shopping dan COVID-19 Impac t  dengan Kategori Terlaris Sebagai Moderator
1. Two Way Interaction Graph Attitudes Toward

## Shopping
Gambar 5. Two Way Interaction Graph Attitudes Toward Shopping dengan Kategori Terlaris Sebagai Moderator
Dari gambar 4.  diatas menunjukan gradien dan arah  grafik  naik  keatas  positif,  dapat  dilihat bahwa grafik produk terlaris makanan&minuman  mempunyai  gradien  lebih positif  dibandingkan  dengan  grafik  produk terlaris kesehatan. Dapat disimpulkan, dalam hal berperilaku berbelanja ( attitudes toward shopping )  responden  lebih  memilih  untuk membeli  produk  terlaris  makanan&minuman dibandingkan dengan produk kesehatan walaupun  perbedaan  gradien  tidak  terlihat perbedaan yang signifikan. Grafik berdempetan antara  kedua  kategori  memperkuat  alasan bahwa  memang  kategori  produk  terlaris  tidak memoderasi hubungan antara attitudes toward shopping dengan frekuensi pembelian online .
2. Two  Way  Interaction  Graph COVID-19 Impact Kategori Makanan  & Minuman Kategori Kesehatan 204 196 51% 49%
Gambar 6. Two Way Interaction Graph COVID-19 impact dengan Kategori
Terlaris Sebagai Moderator
Dari  gambar  5  diatas  menunjukan  gradien  dan arah  grafik  naik  keatas  positif,  dapat  dilihat bahwa grafik produk
terlaris makanan&minuman  mempunyai  gradien  lebih positif  dibandingkan  dengan  grafik  produk terlaris  kesehatan.  Dapat  disimpulkan,  dari dampak  COVID-19  responden  lebih  memilih untuk membeli produk terlaris makanan&minuman dibandingkan dengan produk kesehatan walaupun perbedaan gradien tidak  terlihat  perbedaan  yang  signifikan.  Grafik berdempetan antara kedua kategori memperkuat  alasan  bahwa  memang  kategori produk  terlaris  tidak  memoderasi  hubungan antara  COVID-19 impact dengan  frekuensi pembelian online .

## KESIMPULAN DAN SARAN
1. KESIMPULAN Berdasarkan
hasil penelitian dan pembahasan yang sudah dikemukakan sebelumnya  mengenai  pengaruh attitudes toward shopping dan COVID-19 impact terhadap frekuensi berbelanja online di Indonesia dengan kategori  terlaris  selama  pandemi  sebagai moderator, dapat di tarik beberapa kesimpulan yang  dapat  meberikan  jawaban  terhadap permasalahan yang ada di dalam penelitian ini. Berdasarkan  hasil  kuesioner  yang  disebarkan kepada  400  responden  didapatkan  kesimpulan sebagai berikut :
a. Variabel attitudes  toward  shopping di  dalam penelitian ini termasuk ke dalam kategori tinggi dengan  presentase  sebesar  69%  Hal  ini menunjukan bahwa Attitudes Toward Shopping pada  konsumen  berbelanja online di  Indonesia tinggi.  Variabel  COVID-19 impact termasuk  ke dalam kategori tinggi dengan presentase sebesar 73%  hal ini menunjukan karena adanya COVID- 19  konsumen  lebih  nyaman  untuk  berbelanja secara online melalui e-commerce .  Variabel frekuensi  pembelian  secara online termasuk  ke dalam kategori cukup tinggi dengan presentase sebesar  64,5%,  hal  ini  menunjukan  bahwa konsumen  melakukan  frekuensi  berbelanja
secara online melalui e-commerce cukup sering pada saat COVID-19.
b. Pengaruh attitudes  toward  shopping terhadap frekuensi  pembelian  secara online berdasarkan hasil  uji  hipotesis  diperoleh  nilai    signifikansi dengan  t- value sebesar  7,858  >1,96  dan  nilai path coefficient positif dengan nilai 0,490. Hal ini menunjukan  bahwa  adanya  hubungan  antara attitudes  toward  shopping dengan  frekuensi pembelian  secara online adalah  positif  dan signifikan.
c. Pengaruh  COVID-19 impact terhadap  frekuensi pembelian  secara online berdasarkan  hasil  uji hipotesis  diperoleh  nilia  signifikansi  dengan  t- value sebesar  3,159  >1,96  dan  nilai path coefficient positif  dengan  nilai  0,206.  Hal  ini menunjukan  bahwa  adanya  hubungan  antara COVID-19 impact dengan  frekuensi  pembelian secara online adalah positif dan signifikan. d. Kategori  terlaris  selama  pandemi  tidak memoderasi hubungan attitudes toward shopping terhadap  frekuensi  pembelian  secara online .  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  uji hipotesis  yang  diperoleh  dengan  t- value s  dari Attitudes  Toward  Shopping x  Kategori  Terlaris sebesar 0,843 <1,96  dan nilai coefficient negatif dengan  nilai  -0,054,  ini  menunjukkan  bahwa kategori  terlaris  selama  pandemi  tidak  akan menurukan pengaruh attitudes toward shopping terhadap frekuensi pembelian secara online . e. Kategori  terlaris  selama  pandemi  tidak memoderasi hubungan COVID-19 impact terhadap frekuensi pembelian secara online . Hal ini  dibuktikan  dengan  hasil  uji  hipotesis  yang diperoleh dengan t- value s dari, COVID-19 Impact x Kategori Terlaris sebesar 0,383 <1,96  dan nilai positif  dengan  nilai  0,027,  ini  menunjukkan bahwa  kategori  terlaris  selama  pandemi  tidak akan  menurukan  pengaruh  COVID-19 impact terhadap frekuensi pembelian secara online . 2. SARAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang sudah dikemukakan sebelumnya  mengenai  pengaruh attitudes toward shopping dan COVID-19 impact terhadap frekuensi berbelanja online di Indonesia dengan kategori  terlaris  selama  pandemi  sebagai moderator. Maka peneliti menyarankan hal-hal sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  analisa  deskriptif  pada variabel attitudes  toward  shopping ,  dimensi seeking product information memiliki
Jurnal Administrasi Dan Manajemen                                                                                      E-ISSN 2623-1719 http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/administrasimanajemen/index                         P-ISSN 1693-6876
presentase  terbesar  dengan  rata-rata  72,5% maka dari itu, konsumen secara spontan melihat terlebih dahulu informasi produk seperti melihat kolom  komentar  produk  yang  akan  di  beli  dan membandingkan  harga  satu  produk  dengan produk lainnya sebelum dibeli, oleh karena itu e- commerce diharapkan dapat menarik minat beli konsumen dengan memberikan diskon ataupun promosi yang menarik dan kompetitif dibandingkan dengan e-commerce yang lainnya, selain  itu  deskripsi  dari  produk  yang  dijual dideskripsikan  dengan  rinci  dan  detail,  ini bertujuan  untuk  mempermudah  konsumen sebelum membeli produk.
2. Berdasarkan  hasil  analisa  deskriptif  pada variabel  COVID-19 impact ,  indikator  “dalam periode  sosial  distancing,  sulit  untuk  membeli produk,  karena  produk  banyak  yang  habis terjual”  memiliki  presentase  terkecil  dengan rata-rata 72%. Maka dari itu, e-commerce harus berani  untuk  menyediakan/ stock produk  yang dirasa  sangat  diperlukan oleh  masyarakat  pada saat pandemi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Slamet JP. (2021). Kompaspedia : Pengguna Internet di Indonesia . Retrieved November 16, 2021 from https://kompaspedia.kompas.id/baca/infografik
/peta-tematik/pengguna-internet-di-indonesia
[2]iprice.co.id.  (2019). The  Map  of  E-commerce  in Indonesia .  Retrieved  Oktober  22,  2021  from https://iprice.co.id/insights/mapofecommerce/ en/
[3] Leski Rizkinaswara. (2020, May 8). UMKM Online jadi Solusi  Bertahan  saat  Pandemi COVID-19.
Retrieved  Oktober  24,  2021  from  Kementrian
Komunikasi dan Informatika RI
https://aptika.kominfo.go.id/2020/05/umkm- online -jadi-solusi-bertahan-saat-pandemi-
COVID-19/
[4]  Nguyen,  Armoogum,  &  Thi.  MDPI  Sustainability, 13,(2020) 16.
[5] Nasution, O. B. Jurnal Manajemen Vol 9, No 1, (2019) 207.
[6]  Deswanda,  &  Rahma,  A.  Skripsi  Sarjana,  Jurusan Psikologi,  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah Jakarta, 2019
[7]  Hussein,  A.  Skripsi  Sarjana,  Jurusan  Manajemen,
Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, 2019
[8]  Khair,  U.  Skripsi  Sarjana,  Jurusan  Hukum  Ekonomi Syariah,  Fakultas  Agama  Islam,  Universitas Muhammadiyah Makassar, 2021
[9] Bi, N. C., Zhang, R., & Ha, L. Emerald Insight Journal of Research in Interactive Marketing, Vol (1) , (2018) 3-4.
[10]  Kunovjanek,  M.,  &  Wankmuller,  C. Journal  of Manufacturing  Technology  Management,  Vol 32 , (2020) 75-76.
[11]  Sugiyono. Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif dan R&D, Bandung: Alfabeta, 2017,p. 232.
[12] Ghozali. Partial Least Squares (Konsep, Teknik dan  Aplikasi)  menggunakan  program SmartPLS 3.2.9 (Edisi 3). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2021,p. 53-70.
[13]  Ramayah,  T,  C.,  Jacky,  Chuah,  Francis,  &  dkk. Partial  Least  Squares  Structural  Equation Model  (PLS-SEM)  using  SmartPLS  3.2.0 (2nd  Edition). Kuala  Lumpur:  Pearson, 2018, p.129.