Vol.0 2 , No. 2 , 201 9 ARTICLE INFO
Abstract
School of Business and Economics Universitas Prasetiya Mulya JL. RA. Kartini (TB Simatupang), Cilandak Barat Jakarta Selatan, Jakarta 12430 Indonesia.
*. Corresponding Author: vanessa.suryaa@gmail.com

## Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penggunaan Aplikasi Belanja Online Pada Masyarakat Indonesia (Studi Empiris Pada E-Commerce Indonesia)
Anugerah Wijayaputra Japar, David Immanuel, Indra Saputra, Stevi Andreanus, Vanessa Surya
Being the ongoing fad for enterprises to manage business, mobile shopping offers superior dominance over electronic shopping and traditional shopping. This paper aims to elaborate both the motive of mobile shopping response according to the theory of reasoned action (TRA) point of view and the promotion barriers in mobile business. A self- conducted survey data of 325 Indonesian consumers is led to build and apply a structural equation modeling approach with inherent constructs. Through the result of this study, the predictive power of TRA has been proven in scouting consumer response in the context of mobile shopping. In addition, the intention to adopt mobile shopping is strongly impacted by both promotion and barrier variables. Some benefits could emerge for future studies from investigating other variables (e.g. trust and risk specific aspects) and using ongoing response (e.g. online purchase). Both promotion and barrier factors should be kept under surveillance by business managers for better understanding about why and how Indonesians adopt mobile shopping. The founding study attune the TRA model with augmented promotion and barrier variables to describe mobile shopping in the context of Indonesia.

## Abstrak
Penggunaan aplikasi belanja online adalah salah satu metode terkini bagi perusahaan ritel dalam menjangkau konsumennya. Tujuan dibuatnya makalah ini adalah untuk membahas tidak hanya faktor pendorong untuk penggunaan aplikasi belanja online dari Theory of Reasoned Action (TRA) saja, tetapi juga penambahan faktor pendorong berupa promotion dan barrier. Model riset berupa satu dependent variable dan tujuh buah konstruk digunakan pada survei dengan kuesioner online. Didapatkan sebanyak 325 masyarakat Indonesia sebagai responden untuk pengujian hipotesis. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa faktor perilaku (Attitude) merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap keputusan masyarakat Indonesia dalam menggunakan aplikasi belanja online. Selain itu, faktor kepercayaan (Trust) dan norma subyektif (Subjective Norm) juga merupakan faktor yang cukup berpengaruh. Riset selanjutnya dapat difokuskan pada faktor Attitude, Trust, dan Subjective Norms dan dibuat berdasarkan perilaku aktual seperti contohnya pembelian secara online. Pelaku bisnis ritel perlu memperhatikan secara khusus faktor Attitude, Trust, dan Subjective Norms untuk memberikan pengalaman berbelanja online melalui aplikasi yang lebih baik bagi konsumen Indonesia. Studi ini merupakan yang pertama dalam mengintegrasikan model TRA dengan tambahan faktor promotion dan barrier untuk menjelaskan perilaku penggunaan aplikasi belanja online pada masyarakat Indonesia.
Kata kunci: aplikasi belanja online, e-commerce, theory of reasoned action
Keywords: mobile shopping, e- commerce, theory of reasoned action

## Pendahuluan
Teknologi  dan  perangkat  seluler  telah  berkembang  pesat  selama  beberapa  tahun  terakhir (Hanfizadeh  et al,  2014;  Malaquias  dan  Hwang,  2016).  Hampir  tiga  perempat  (72,6  persen) pengguna internet  akan mengakses web hanya melalui  smartphone mereka pada tahun 2025, setara  dengan  hampir  3,7  miliar  orang  (CNBC,  Januari  2019).  Sementara  itu, Indonesia memiliki  171  juta pengguna internet,  atau  64,8  persen  dari  total  populasi,  pada  2018  terang Sekretaris Jenderal  Asosiasi  Penyedia  Internet  Indonesia (APJII),  Henry Kasyfi  (The Jakarta Post, Mei 2019). Indonesia adalah negara yang mobile-first , sekitar 75 persen pembelian online dilakukan  melalui  perangkat  seluler.  (Laporan  McKinsey,  Oktober  2016).  Melihat  besarnya angka  pengguna  perangkat  seluler  dan  pembelian  yang  dilakukan  melalui mobile ,  maka kelompok  ingin  melakukan  penelitian  terhadap  faktor-faktor  apa  saja  yang berpengaruh terhadap perilaku pembelian online melalui mobile .
Indonesia merupakan negara berkembang dengan pasar yang cepat berkembang, yang menjadi studi  kasus  menarik  bagi  peneliti  untuk  dieksplorasi  gaya  pendorong  dari  adopsi konsumen mengenai belanja seluler (Lin et al., 2014). Walaupun begitu, belanja seluler di Indonesia masih berada pada tahap awal yang berkembang cukup lambat karena persepsi konsumen mengenai resiko dan biaya  yang tinggi serta kurangnya kepercayaan dalam belanja seluler. Kesuksesan utama dari belanja seluler ditentukan oleh persepsi konsumen dan apakah mereka ingin untuk mengadopsi  pendekatan  belanja  modern  ini.  Oleh  karena itu,  untuk  memahami  lebih  baik bagaimana  dan  mengapa  konsumen  Indonesia  setuju untuk  belanja  seluler,  studi  ini mengembangkan  dan  memeriksa  model  dari  faktor promosi  dan  penghalang  yang mempengaruhi intensi untuk mengadopsi belanja seluler.

## Tinjauan Pustaka & Pengembangan Hipotesis

## Belanja seluler dan keuntungannya
Belanja seluler didefinisikan sebagai kemampuan untuk berbelanja produk di manapun melalui perangkat  seluler  (Nassuora,  2013).  Belanja  seluler  juga  meliputi  transaksi  dengan  nilai
moneter,  secara  langsung  ataupun  tidak  langsung  dan  dilakukan  melalui  jaringan telekomunikasi nirkabel (Hseih, 2014). Belanja seluler maka dari itu merupakan ekstensi alam dari e-commerce tradisional  yang memungkinkan pengguna untuk  menjalankan bisnis dalam moda  nirkabel,  kapanpun  dan dimanapun  (Chong  et  al.,  2012;  Kourouthanassis  dan  Giaglis, 2012).  Walaupun  begitu,  dibandingkan  dengan e-commerce tradisional,  belanja  seluler memiliki banyak keuntungan yang unik.
Perlu  diketahui  bahwa  potensi  dari  belanja  seluler  jauh  melebihi e-commerce dikarenakan meningkatnya  jumlah  orang  yang  memiliki  telepon  genggam  (Chong  et  al.,  2012).  Sebagai contohnya, layanan belanja seluler dengan fitur tambahan dan tampilan yang berbeda. Hal ini menimbulkan berbagai jenis kategori layanan baru, seperti layanan berbasis lokasi dan konteks (Hsieh, 2014; Kourouthanassis dan Giaglis, 2012), menghasilkan ketertarikan yang besar dari kalangan  akademisi  dan  industri  sebagai  tantangan  penelitian  dan  kesempatan  inovasi (Kourouthanassis dan Giaglis, 2012).

## Faktor promosi dan penghalang belanja seluler dalam konteks Indonesia
Belanja mobile dianggap  sebagai  media  belanja  baru,  dengan  banyak  fitur  unik  dan karakteristik  yang  mungkin  secara  signifikan  mempengaruhi  niat  adopsi  konsumen  (Hsieh, 2014;  Lu,  2014).  Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengatasi pertanyaan  konvensional  (misalnya,  apa  yang  mempengaruhi  niat  adopsi  konsumen)  dalam konteks  baru  (misalnya  belanja mobile )  di  negara  berkembang  (misalnya  Indonesia)  dengan memperluas Theory of Reasoned Action (TRA) untuk secara efektif memprediksi niat perilaku dalam konteks belanja mobile .
Tabel 1. Keuntungan Belanja Seluler dibandingkan e-commerce tradisional
Keuntungan Sumber Di mana-mana Penggunaan  media  seluler  memungkinkan konsumen  dalam  menerima  informasi  dan juga bertransaksi dimana saja dan kapan saja. Zhang et al. (2012), Nassuora (2013) Aksesibilitas Media   seluler   memungkinkan   pelanggan untuk terhubung secara virtual kapanpun. Sanakulov dan Karjaluoto (2015) Kemudahan Pentingnya  media  seluler  yang  mudah dibawa  ke  mana mana  dan  fungsinya  dalam menyimpan data untuk mengakses informasi atau orang.
Sanakulov dan Kajaluoto (2015)

## Vol. 02, No. 02, 2019
Lokalisasi Aplikasi berbasis lokasi memudahkan konsumen dalam menerima informasi relevan untuk bertindak. Zhang et al . (2012)
Konektivitas instan Konektivitas  instan  atau  "selalu  menyala" menjadi  lebih  lazim  dengan  munculnya jaringan  data  seluler  (3G,  4G).  Pengguna layanan  data  seluler  akan  diuntungkan dengan  akses  ke  internet  yang  lebih  mudah dan cepat.
Nassuora (2013) Sensitivitas waktu
Akses  ke  informasi real-time (seperti
kuantitas stok barang atau cuci gudang pada toko  terdekat)  memungkinkan  transaksi pembelian yang spontan.
Anil et al . (2003) Keamanan Media seluler menyediakan sistem keamanan dengan level tertentu. Nabavi et al . (2016)
Faktor terkait TRA dan niat untuk mengadopsi belanja seluler:
Perilaku konsumen berkecenderungan untuk melakukan atau tidak melakukan sebuah perilaku (Ajzen,  1991).  Menurut  Eagly  dan  Chaiken  (1993,  p.1),  hal  tersebut  dapat  diartikan  sebuah perilaku  dari  psikologi  seseorang  yang  keluar  dalam  bentuk  ekspresi  melalui  sebuah  proses evaluasi  suatu  entitas  dengan  derajat  ketertarikan  maupun  derajat  ketidaktertarikan.  Perilaku dianggap  sebagai  faktor  penting  dalam  mempengaruhi  intensi  perilaku  dalam  TRA.  Oleh karena itu, maka hipotesis pertama ialah:
Hipotesis 1: Attitude terhadap penggunaan aplikasi belanja online memiliki efek positif pada niat untuk menggunakan aplikasi belanja online.
Norma subyektif didefinisikan sebagai pengaruh sosial mengenai apakah seseorang harus ikut serta dalam  belanja mobile  (Ajzen,  1991)  atau  tidak.  Pengaruh  ini  dapat  berasal  dari  teman, keluarga atau media massa. Menurut Chong (2012), di dalam TRA, norma subyektif memiliki peran  penting  dalam  menjelaskan tingkat  penerimaan  teknologi.  Hasil  empiris  menunjukkan bahwa norma subyektif (atau pengaruh sosial) memiliki pengaruh besar dalam intensi adopsi belanja mobile di  China  dan  Amerika  Serikat.  Maka  dari  itu  ,  kami  percaya  bahwa  norma subyektif  memiliki  peranan  penting  dalam  belanja mobile di  Indonesia  dan  mengajukan hipotesis berikut :
Hipotesis  2:  Subjective  Norms memiliki  efek  positif  pada  niat  untuk  menggunakan  aplikasi belanja online.
Faktor promosi lainnya dari niat untuk mengadopsi belanja mobile :
Penting  diingat  bahwa  keyakinan  konsumen  dalam  kemampuan  untuk  mencapai  hasil  yang diharapkan  dapat  membentuk  perilaku  positif  dalam  penggunaan  teknologi  asing  seperti belanja mobile (Venkatesh  dan  Davis,  1996).  Menurut  Compeau  (1999),  dalam  konteks  IT, studi  terdahulu  menunjukkan  bukti  empiris  bahwa self-efficacy dapat  menolong  mengatasi kecemasan.  Lebih  lanjut,  Menurut  Hill  (1986)  menemukan  bahwa self-efficacy memprediksi intensi  untuk  menggunakan  produk  dengan  jangkauan  teknologi  yang  lebar. Self-efficacy merupakan  penilaian  individu  tentang  kecukupan  ilmu,  keahlian,  dan  kemauan  untuk memenuhi  tugas-tugas  dalam  belanja online (Celik,  2016).  Di  dalam konteks  belanja online , self-efficacy adalah  penilaian  konsumen  tentang  kemampuan  mereka  dalam  belanja mobile secara  efektif  (Compeau  dan  Higgins,  1995).  Maka  dari  itu,  kami  menyarankan  hipotesis sebagai berikut :
Hipotesis 3: Self-efficacy memiliki efek positif pada niat menggunakan aplikasi belanja online. Menurut  Grabner-Krauter  dan  Kaluscha  (2003),  disebutkan  bahwa  kepercayaan  hanya  akan timbul  dalam  lingkungan  yang  berisiko  dan  tidak  pasti  dan  peneliti  menyetujui  akan  hal tersebut. Lebih lanjut menurut Shaw (2014), ketika menggunakan belanja mobile , konsumen diharuskan  untuk  menghadapi  risiko  pada  tingkat  yang  berbeda  karena  sifat  intrinsik  dari melakukan belanja mobile .  Sebagai contohnya, konsumen  Indonesia dapat menerima produk yang berbeda dari deskripsi penjual dalam hal warna, kualitas, dan ukuran. Lebih buruk lagi, mereka mungkin kehilangan uang tanpa menerima barang yang dibeli. Akibatnya, konsumen Indonesia  akan  menjauhi  penjual  yang  tidak  dipercaya,  dan  tertarik  terhadap  pembeli  yang mereka  anggap  kompeten  dan  dapat  dipercaya.  Karenanya,  "kepercayaan"  perlu  diperiksa dalam studi adopsi belanja mobile dalam konteks Indonesia. Kami mendefinisikan kepercayaan sebagai persepsi konsumen  bahwa  tidak  ada  belanja  mobile  memiliki  ancaman  terhadap keamanan dan informasi pribadi mereka (Wei et al., 2009). Sejumlah besar sebelumnya studi tentang  niat  untuk  mengadopsi  belanja  mobile  telah  menganggap  kepercayaan  sebagai konstruk yang paling penting dalam model penelitian. Menurut Chong (2012), sebagian besar dari  mereka  telah  membuktikan  efek  positif  percaya  pada  niat  untuk  mengadopsi  belanja mobile .  Karenanya,  kami  percaya  bahwa  kepercayaan  memainkan  peran  penting  dalam penggunaan aplikasi belanja online di Indonesia, dan akibatnya, hipotesis berikutnya diusulkan sebagai berikut:
Hipotesis 4: Trust memiliki efek positif pada niat menggunakan aplikasi belanja online.
Seiring dengan maraknya diskon  yang  ditawarkan  berbagai  platform  belanja online, tingkat adopsi belanja mobile di Indonesia mengalami peningkatan pesat. Harga diskon di sini meliputi
cash-back , gratis ongkos kirim, pengumpulan poin, dan lain-lain. Oleh karena itu, harga diskon diyakini  berpengaruh  terhadap  niat  konsumen  Indonesia  dalam  mengadopsi  belanja online, sehingga kami mengajukan hipotesis sebagai berikut :
Hipotesis  5:  Discount  Price berpengaruh  positif  pada  niat  menggunakan  aplikasi  belanja online .
Faktor penghalang dari niat untuk mengadopsi belanja mobile .
Kepercayaan bermain penting dalam belanja mobile, di mana konsumen rentan terhadap resiko ketidakpastian yang lebih besar dan hilang kendali (Lu et al ., 2011; Zhou, 2014). Berdasarkan definisi  dari  Featherman  dan  Pavlou  (2003),  kami  mendefinisikan  persepsi  resiko  dalam belanja mobile sebagai potensi kehilangan dari hasil yang diinginkan dalam berbelanja online. Studi sebelumnya yang dilakukan oleh Al-Jabri (2012) menunjukkan bahwa banyak konsumen yang tidak ingin bertransaksi online karena mereka menganggap adanya potensi resiko. Oleh karena itu, persepsi risiko merupakan penghambat dari intensi orang untuk berbelanja online . Dalam  konteks  konsumen  Indonesia,  konsumen  cenderung  memiliki  kekhawatiran  dalam berbelanja online dan resiko  yang akan timbul karena persepsi mereka bahwa belanja online ialah  berisiko.  Sebagai  contohnya,  konsumen  mungkin  menganggap  keamanan  dan  privasi sebagai  bagian  penting  dalam  melakukan  transaksi online karena  maraknya  pencurian informasi  saat  bertransaksi online .  Selain  itu,  konsumen  mungkin  bingung  dengan kompleksitas  dari  sistem  pembayaran mobile saat  ini  di  Indonesia.  Hal  ini  menimbulkan peningkatan  persepsi  risiko  tentang  keamanan  belanja online .  Oleh  karena  itu,  kami  yakin bahwa  persepsi  risiko  memiliki  peranan  penting  dalam  belanja online di  Indonesia  dan mengajukan hipotesis sebagai berikut :
Hipotesis  6:  Perceived  Risk memiliki  efek  negatif  pada  niat  menggunakan  aplikasi  belanja online .
Persepsi biaya adalah persepsi bahwa belanja mobile memakan biaya  yang besar (Wei et al ., 2009).  Persepsi  biaya  adalah  salah  satu  alasan  yang  memperlambat  perkembangan  belanja mobile . Terlebih lagi, menurut Anil (2003), persepsi biaya merupakan salah satu penghambat utama dalam aplikasi layanan mobile saat ini. Dai dan Palvi (2009) melaporkan bahwa persepsi biaya memiliki efek yang besar terhadap intensi untuk berbelanja mobile di China. Hasil yang sama  juga  ditemukan  dalam  penelitian  Wei  et  al . (2009)  mengenai  intensi  konsumen  dalam berbelanja online di  Malaysia.  Persepsi  biaya  dari  konsumen  Indonesia  dalam  berbelanja mobile dapat dikategorikan sebagai total persepsi biaya dari koneksi seluler dan sebuah ponsel pintar. Dikarenakan harganya yang tinggi dan kapasitas data yang terbatas, konsumen mungkin menganggap  biaya  dari  akses  internet mobile jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  internet  kabel.
Maka dari itu, kami berasumsi bahwa konsumen Indonesia akan memiliki persepsi yang tinggi dari biaya  yang digunakan untuk berbelanja mobile yang menghalangi intensi mereka dalam berbelanja online. Oleh karena itu, kami mengajukan hipotesis sebagai berikut :
Hipotesis  7:  Perceived  Cost memiliki  efek  negatif  pada  niat  menggunakan  aplikasi  belanja online.

## Metodologi Penelitian

## Pengumpulan sampel
Data  dikumpulkan  melalui  survei  menggunakan  kuesioner online .  Konstruk  yang  digunakan diambil dari penelitian-penelitian sebelumnya yang kemudian diterjemahkan ke dalam Bahasa Indonesia.
Gambar 1.  Model riset
Survei  yang  dilaksanakan  telah  diseleksi  terbatas  pada  pengguna top  three  e-commerce di Indonesia  yaitu X, Y, dan Z saja. Pengisian kuesioner dilakukan secara online menggunakan Google Forms dan pengambilan data dilakukan menggunakan metode convenience sampling . Sebelum  mengisi  kuesioner,  responden  diminta  untuk  mengisikan  data  demografis  dan diinformasikan secara jelas bahwa objek yang terutama dalam riset ini yaitu tentang faktor apa saja yang mempengaruhi penggunaan aplikasi dalam berbelanja online .
Sebanyak 325 responden mengisi kuesioner secara online dan keseluruhan data dipakai dalam analisis studi karena cenderung lengkap dan tidak bermasalah. Profil responden dapat dilihat pada Tabel 2.

## Konstruk pengukuran
Seluruh  konstruk  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  penelitian-penelitian sebelumnya  yang  telah  berhasil  dijalankan.  Konstruk Attitude diambil  dari  penelitian  Taylor dan Todd (1995), sementara konstruk Subjective Norms diambil dari Kalinic dan Marinkovic (2015).  Untuk  pengukuran  faktor  promosi,  konstruk Trust diambil  dari  Wei  et  al.  (2009), sementara  itu  konstruk Self-Effication dan Discount  Price masing-masing  diambil  dari penelitian Luarn dan Lin (2005). Untuk faktor penghalang, baik konstruk Perceived Risk dan Perceived  Cost semuanya  diambil  dari  penelitian  Wu  dan  Wang  (2005).  Terakhir,  untuk konstruk Intention to Adopt Mobile Shopping diambil dari Davis et al (1989). Seluruh konstruk menggunakan lima poin skala Likert dimulai dari nilai 1 berarti sangat tidak setuju, 3 berarti netral, hingga 5 berarti sangat setuju. Bunyi dari setiap konstruk disajikan di Tabel 3.
Tabel 3. Konstruk pengukuran yang dipakai

## Prosedur Analisis
Data yang terkumpul dari 325 responden akan dilakukan uji validitas KMO dan Bartlett’s Test menggunakan  perangkat  lunak  SPSS  untuk  mengetahui  validitas  dari  setiap  konstruk  yang telah digunakan. Selain itu, nilai Cronbach’s α akan digunakan untuk menguji reliabilitas setiap konstruk dan terakhir, untuk menguji hipotesis dilakukan uji regresi berganda. Hasil penelitian kemudian dibuat sebagai sebuah kesimpulan yang dapat dimanfaatkan secara praktis di dunia bisnis aktual.

## Analisis Data

## Pengujian validitas dan reliabilitas
Dari  hasil  tes  Cronbach's  α  menunjukkan  bahwa  seluruh  pengukuran  mencapai  konsistensi internal  (α  >  0,6)  menurut  Nunnally  (1978).  Konstruk-konstruk  tersebut  dinilai  untuk memastikan reliability dan validity dengan melakukan teknik analisis faktor ( factor analysis ) menggunakan SPSS. Seluruh konstruk yang ada memiliki nilai cronbach diatas 0,6. Konstruk Attitude bernilai 0,85. Konstruk Subjective Norm bernilai 0,60. Konstruk Trust bernilai 0,73. Konstruk Self-efficacy bernilai  0,62.  Konstruk Perceived  Risk bernilai  0,75.  Konstruk Perceived  Cost bernilai  0,69.  Konstruk Intention bernilai  0,82.  Konstruk Discount  Price bernilai 0,72 seperti yang dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil pengujian validitas dan reliabilitas

## Hypotheses testing
Model regresi berganda digunakan dalam studi ini untuk membandingkan seberapa signifikan model TRA yang ditambahkan faktor promosi dan halangan dalam menjelaskan penggunaan aplikasi belanja  online  pada  masyarakat  Indonesia.  Model  TRA original hanya  memprediksi dampak  dari Attitude dan Subjective  Norms terhadap  penggunaan  aplikasi  belanja  online, sementara model TRA yang digunakan dalam studi ini ditambahkan faktor Trust , Self-Efficacy , Discount Price , Perceived Risk , dan Perceived Cost . Meskipun hasil yang didapat dari kedua model sama-sama konsisten, model TRA yang digunakan dalam studi ini memiliki predictive power yang sedikit lebih kuat dibandingkan model TRA yang aslinya dilihat dari nilai R 2 antara
keduanya,  yaitu  0,588  dan  0,544  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Hal  ini mengimplikasikan  bahwa  model  TRA  yang  digunakan  dalam  studi  ini  dapat  memberikan pandangan yang lebih luas terhadap perilaku penggunaan aplikasi belanja online.
Hasil  dari  regresi  berganda  yang  dilakukan  pada  kedua  model  secara  konsisten  menyatakan bahwa  faktor Attitude memiliki  pengaruh  yang  paling  kuat  terhadap  penggunaan  aplikasi belanja online di Indonesia (H1, β = 0.711/0.575, p < 0.05). Dari hasil regresi TRA model yang digunakan pada studi ini, didapatkan bahwa faktor Trust juga memiliki dampak terkuat kedua (H4, β = 0.159, p < 0.05), diikuti oleh Subjective Norms , Discount Price , dan Perceived Cost (H2, β = 0.104, p < 0.05; H5, β = 0.099, p < 0.05; H7, β = 0.092, p < 0.05 secara berurutan). Faktor Self-Efficacy dan Perceived  Risk dibuktikan  tidak  berpengaruh  dan  tidak  signifikan terhadap penggunaan  aplikasi  belanja online (H3,  β =  -0.078,  p > 0.05; H6,  β =  -0.020, p > 0.05).

## Tabel 5. Hasil regresi berganda

## Temuan utama dan implikasi teoritis
Studi  ini  menunjukkan  konsistensi  dari  studi-studi  sebelumnya  dalam  mengkonfirmasi kekuatan  prediktif  TRA  dalam  menjelaskan  perilaku  yang  berbeda-beda.  Terlebih  hasilnya mengkonfirmasi bahwa TRA dapat didukung dan kuat dalam mobile shopping (Zhang et al., 2012) pada negara berkembang seperti Indonesia. TRA merupakan framework yang berguna untuk mengintegrasikan variabel tambahan. Studi ini berusaha untuk mengintegrasikan faktor promosi dan halangan pada mobile shopping untuk menganalisa bagaimana keberadaan kedua faktor  tersebut  berpengaruh  dalam  intensi  berperilaku  konsumen.  Berdasarkan  studi  literatur terbaru  yang  dilakukan  oleh  Gerpott  (2014),  kami  menambahkan  variabel-variabel  yang penting (seperti trust, self-efficacy, discount price, perceived risk, perceived cost ). Menariknya penambahan  variabel-variabel  ini  memperkuat  temuan  TRA  dalam  menjelaskan  intensi penggunaan  aplikasi  belanja  online  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  studi  yang  akan  datang
sebaiknya menggunakan TRA sebagai framework dasar untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam dan lebih luas atas perilaku konsumen, terutama konsumen di Indonesia.
Sebagai faktor promosi afektif, dampak yang kuat dari attitude terhadap intensi perilaku dapat dikonfirmasi dari berbagai studi sebelumnya yang dilakukan oleh Armitage (2001) mengenai jasa mobile termasuk mobile shopping. Terlebih lagi studi yang belum lama ini menghasilkan nilai korelasi antara attitude dan behavior sebesar (0,632) seperti yang dilakukan oleh Zhang (2012).  Oleh  karena  itu,  kita  dapat  menyimpulkan  bahwa attitude merupakan  faktor  yang penting dalam mempengaruhi intensi penggunaan aplikasi belanja online.
Untuk faktor promosi kognitif, subjective norm merupakan faktor yang positif dan signifikan dalam  intensi  mengadopsi mobile  shopping konsisten  dengan  studi  sebelum-sebelumnya seperti yang dilakukan oleh Sanakulov (2015). Ini artinya konsumen akan lebih tertarik untuk mengadopsi mobile shopping jika kontak penting memiliki hasil yang positif terhadap mobile shopping .
Dampak  dari  self-efficacy  tidak  konsisten  dengan  temuan  studi  sebelumnya  seperti  yang dilakukan  oleh  Sanakulov  (2015),  yang  menemukan  bahwa  self-efficacy  memiliki  pengaruh yang  signifikan.  Artinya  konsumen  Indonesia  yang  kurang  percaya  dengan  kemampuan mereka juga tetap akan menggunakan aplikasi belanja online.
Faktor  promosi  kognitif  lainnya, trust ,  memiliki  pengaruh  signifikan  terbesar  kedua  setelah attitude . Trust telah  dikonfirmasi  memiliki  peranan  penting  dalam  adopsi  layanan mobile seperti yang diutarakan oleh Chong (2012) dalam penelitian sebelumnya. Namun, variabel ini dapat  berbeda  dari  negara  yang  satu  dengan  yang  lain.  Indonesia  memiliki  kecenderungan untuk  menipu  dalam  melakukan  transaksi.  Di  dalam  dunia  e-commerce  sekarang  ini trust adalah sebuah faktor  yang sangat penting dalam sebuah bisnis untuk berkembang (CEO Top E-Commerce Indonesia, 2019).
Terakhir  dalam  faktor  promosi  kognitif, discount  price ,  memiliki  pengaruh  yang positif  dan signifikan  dalam  intensi  mobile  shopping.  Variabel  ini  menunjukkan  bahwa  perilaku konsumen  akan  meningkat  dalam mobile  shopping jika  ada  diskon/potongan  harga  yang diberikan saat transaksi.
Seperti  yang  dikemukakan  oleh  Kapoor  (2015),  dampak  negatif  dari perceived  risk menunjukkan  hasil yang  tidak  signifikan  sesuai  dengan  studi  sebelumnya.  Hal  ini  dapat dipahami  karena  risiko  juga  merupakan  faktor  budaya  seperti  kepercayaan.  Temuan  ini mengkonfirmasi  performa  superior platform  e-commerce  mobile  shopping di  Indonesia. Sedangkan, perceived   cost memiliki   pengaruh   negatif   dan   juga   signifikan.   Hal   ini
menunjukkan  bahwa  biaya  merupakan  faktor  yang  menjadi  penentu  bagi  masyarakat Indonesia.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa faktor afektif dan kognitif sama-sama memiliki pengaruh yang positif dan signifikan (Bagozi et al., 1999). Penelitian ini juga memperkuat teori dari  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  intensi  penggunaan  aplikasi  belanja  online  melalui integrasi  faktor-faktor  baru  ke  dalam  TRA  model  untuk  membentuk  model  yang  dapat diaplikasikan bagi Indonesia.

## Implikasi manajerial
Dari perspektif praktisi, manajer dan marketers bisnis yang memiliki intensi untuk bergabung dalam  pasar  belanja mobile dapat  memanfaatkan  hasil  dari  penelitian  ini.  Pertama-tama, penelitian ini menunjukkan bahwa intensi penggunaan aplikasi belanja online dipengaruhi oleh faktor  fasilitator  dan  penghambat.  Melalui  penemuan  ini, managers dan marketers dapat mengimplementasikan investasi pada bisnis mobile dalam mengalokasikan sumber daya tidak hanya  untuk  meningkatkan drivers ,  tetapi  juga  untuk  memperlemah  hambatan  dari  belanja online .
Kedua,  hasil  penelitian  ini  juga  mendukung managers dan marketers untuk  memilih  faktor pendorong utama untuk diperkuat dan penghambat utama untuk diperlemah pada setiap faktor grup.  Dengan  begitu,  mereka  dapat  menginvestasikan  sumber  daya  pada  faktor  terpenting berdasarkan besarnya dampak mereka terhadap intensi belanja online . Lebih lagi, berdasarkan hasil  penemuan  didapat  bahwa managers dan marketers perlu  mempertimbangkan  faktor kognisi  ( trust )  dan  afektif  ( attitude ).  Berdasarkan  hasil  studi,  kepercayaan  dan  perilaku merupakan  dua  faktor  utama  pendorong  intensi  belanja mobile ,  sedangkan  persepsi  biaya merupakan faktor penghambat intensi belanja mobile. Maka dari itu, managers dan marketers perlu mengembangkan solusi untuk mencegah persepsi biaya  yang tinggi, contohnya dengan menekankan  pada  nilai  lebih  tren  belanja online sehingga  persepsi  nilai  tersebut  dapat menutupi  persepsi  negatif  (Kuo  dan  Yen,  2009).  Dan  juga,  tindakan  tersebut  dapat meningkatkan kepercayaan dan perilaku terhadap belanja online (Sweeney dan Soutar, 2001). Ketiga,  hasil  penelitian  menunjukkan bahwa norma  subyektif memiliki  efek  positif  terhadap intensi  belanja mobile. Di konteks studi, persepsi konsumen terhadap  norma subyektif dapat dipengaruhi  oleh  teman,  keluarga,  dan  media.  Berdasarkan  hasil  tersebut, managers dan marketers dapat mengembangkan strategi marketing pada setiap  grup untuk memaksimalkan pengaruh terhadap konsumen.

## __________________________________________________________________________

## Kesimpulan
Riset  ini  diadakan  untuk  menjawab  kebutuhan  dalam  melakukan  ekstensi  riset  sebelumnya dengan  penambahan  konstruk  promosi  yaitu  diskon  sehingga  dapat  menjawab  pertanyaan tentang  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  intensi  orang  dalam  berbelanja  secara online melalui konteks yang baru di negara yang sedang berkembang seperti Indonesia. Karenanya, teori  model dibentuk berdasarkan framework TRA dengan  tambahan trust/self- efficacy/discount  price sebagai  faktor  promosi  dan perceived  risk/perceived  cost sebagai halangan,  untuk  menjelaskan  intensi  dalam  mengadopsi mobile  shopping .  Hasil  analisis menunjukkan  reliabilitas  dan  validitas  dari  konstruk-konstruk  yang  ada.  Penambahan  untuk memperbaiki  kemampuan  prediktif  TRA  model,  faktor  promosi  ditemukan  sebagai  variabel yang memiliki peran signifikan dalam intensi penggunaan aplikasi belanja online. Oleh karena itu, studi ini memiliki kontribusi penting dari perspektif akademik dan praktis.

## Limitasi dan arah riset selanjutnya
Studi  ini  memiliki  beberapa limitasi. Pertama,  meskipun  studi  ini  menunjukkan  bahwa trust memiliki  dampak  terbesar  dalam  intensi  untuk  mengadopsi mobile  shopping ,  hal  ini  tidak menganalisis temuan sebelumnya. Studi-studi sebelumnya seperti yang dilakukan oleh Coulter (2012)  dan  juga  Kim  (2008)  mengatakan  pentingnya  untuk  menganalisis  yang  menjadi penggerak  trust. Pertimbangan  akan studi-studi ini  akan menguntungkan bagi  akademisi dan praktisi  dalam  hal  menyediakan  pemahaman  yang  lebih  baik  bagaimana trust dibentuk, sehingga dapat memberikan solusi  yang lebih efektif dalam pengembangan mobile shopping (Lin  et  al.,  2013).  Maka  dari  itu,  kami  merekomendasikan  studi  yang  akan  datang  untuk mengintegrasi  studi  tentang  trust  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik.  Kedua, intensi untuk mengadopsi diambil berdasarkan variabel dari diri sendiri yang digunakan secara luas pada ilmu perilaku konsumen. Sayangnya, penggunaan variabel ini dapat menuntun pada kesimpulan  yang  tidak  tepat,  sebab  intensi  berbeda  secara  signifikan  terhadap  perilaku sesungguhnya. Oleh karena itu, kami mengusulkan untuk studi selanjutnya untuk mendapatkan data penggunaan  yang  asli.  Lebih  dari  itu,  sampel  yang digunakan  pada  studi  ini  cenderung berasal dari satu daerah saja. Hasil dari studi ini akan lebih dapat diaplikasikan secara nasional jika lingkup sampel ditambah.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajzen,  I.  (1991),  “The  theory  of  planned  behavior”,  Organizational  Behavior  and  Human Decision Processes, Vol. 50 No. 2, pp. 179-211.
Anil,  S.,  Ting,  L.T.,  Moe,  L.H.  and  Jonathan,  G.P.G.  (2003),  “Overcoming  barriers  to  the successful  adoption  of  mobile  commerce  in  singapore”,  International  Journal  of  Mobile Communications, Vol. 1 Nos 1/2, pp. 194-231.
Al-Jabri, I.M. and Sohail, M.S. (2012). “Mobile banking adoption: application of diffusion of innovation theory.” journal of electronic commerce research, Vol. 13 No. 4: 379-391.
Armitage, C.J. and Conner, M. (2001), “Efficacy of the theory of planned behaviour: a meta- analytic review”, British Journal of Social Psychology, Vol. 40 No. 4, pp. 471-499.
Bagozzi,  R.P.,  Gopinath,  M.  and  Nyer,  P.U.  (1999),  “The  role  of  emotions  in  marketing”, Journal of The Academy of Marketing Science, Vol. 27 No. 2, pp. 184-206.
Celik, H. (2016), “Customer online shopping anxiety within the unified theory of acceptance and use technology (UTAUT) framework”, Asia Pacific Journal of Marketing and  Logistics, Vol. 28 No. 2, pp. 278-307.
Compeau,  D.,  Higgins,  C.A.  and  Huff,  S.  (1999),  “Social  cognitive  theory  and  individual reactions to computing technology: a longitudinal study”, MIS Quarterly, Vol. 23 No. 2, pp. 145-158.
Compeau, D.R. and Higgins, C.A. (1995), “Computer self-efficacy: development of a measure and initial test”, MIS Quarterly, Vol. 19 No. 2, pp. 189-211.
Coulter, K.S., Brengman, M. and Karimov, F.P. (2012), “The effect of web communities on consumers’ initial trust in B2C e-commerce websites”, Management Research Review, Vol. 35 No. 9, pp. 791-817.
CNBC. https://www.cnbc.com/2019/01/24/smartphones-72percent-of-people-will-use-only- mobile-for-internet-by-2025.html . (25 Juli 2019).
Chong,  A.Y.-L.,  Chan,  F.T.  and Ooi, K.-B.  (2012), “Predicting consumer decisions to adopt mobile  commerce:  cross  country  empirical  examination  between  china  and  malaysia”, Decision Support Systems, Vol. 53 No. 1, pp. 34-43.
Dai, H. and Palvi, P.C. (2009), “Mobile commerce adoption in china and the united states: a cross-cultural study”, ACM SIGMIS Database, Vol. 40 No. 4, pp. 43-61.
Davis,  F.D.,  Bagozzi,  R.P.  and  Warshaw,  P.R.  (1989),  “User  acceptance  of  computer technology: a comparison of two theoretical models”, Management Science, Vol. 35 No. 8, pp. 982-1003.
Eagly, A.H. and Chaiken, S. (1993), The Psychology of Attitudes, Harcourt Brace Jovanovich College Publishers, FortWorth, TX.
Featherman, M.S.  and Pavlou,  P.A. (2003), “Predicting e-services  adoption: a perceived risk facets perspective”, International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 59 No. 4, pp. 451- 474.
Gerpott,  T.J.  and  Thomas,  S.  (2014),  “Empirical  research  on  mobile  internet usage:  a  meta- analysis of  the literature”, Telecommunications Policy, Vol. 38 No. 3, pp. 291-310.
Grabner-Kräuter, S. and Kaluscha, E.A. (2003), “Empirical research in on-line trust: a review and critical assessment”, International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 58 No. 6, pp. 783-812.
Hanafizadeh,  P.,  Behboudi,  M.,  Abedini  Koshksaray,  A.  and  Jalilvand  Shirkhani  Tabar,  M. (2014),“Mobile-banking adoption by Iranian bank clients”, Telematics and  Informatics, Vol. 31 No. 1, pp. 62-78.
Hill,  T.,  Smith,  N.D.  and  Mann,  M.F.  (1986),  “Communicating  innovations:  convincing computer  phobics  to  adopt  innovative  technologies”,  Advances  in  Consumer  Research,  Vol. 13 No. 1, pp. 419-422.
Malaquias,  R.F.  and  Hwang,  Y.  (2016),  “An  empirical  study  on  trust  in  mobile  banking:  a developing  country  perspective”,  Computers  in  Human  Behavior,  Vol.  54,  pp.  453-461, available at: www. sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563215301151
Hsieh, C.-T. (2014). Mobile commerce: assessing business opportunities. Communications Of The IIMA , Vol. 7 No. 1: 87-100.
Kalinic,  Z.  and  Marinkovic,  V.  (2015),  “Determinants  of  users’  intention  to  adopt  m- commerce: an empirical analysis”, Information Systems and e-Business Management, Vol. 14 No. 2, pp. 367-387.
Kapoor, K.K., Dwivedi, Y.K. and Williams, M.D. (2015), “Examining the role of three sets of innovation  attributes  for  determining  adoption  of  the  interbank  mobile  payment  service”, Information Systems Frontiers, Vol. 17 No. 5, pp. 1039-1056.
Khalifa,  M.  and  Shen,  K.N.  (2008).  Drivers  for  transactional  b2c  m-commerce  adoption: extended theory planned  behavior. Journal of Computer Information Systems ,Vol. 48 No. 3: 111-117.
Kim, D.J., Ferrin, D.L. and Rao, H.R. (2008). “A trust-based consumer decision-making model in  electronic  commerce:  the  role  of  trust,  perceived  risk,  and  their  antecedents.”  Decision Support Systems, Vol. 44 No. 2:  544-564.
Kline, R. (2011). Principles and practice structural equation modeling, 3rd ed. Guilford Press, New York, NY.
Kourouthanassis,  P.E.  and  Giaglis,  G.M.  (2012),  “Introduction  to  the  special  issue  mobile commerce: the past, present, and future of mobile commerce research”, International Journal of Electronic Commerce, Vol. 16 No. 4, pp. 5-18.
Kuo, Y.-F. and Yen, S.-N. (2009), “Towards an understanding of the behavioral intention to use 3g mobile value-added services”, Computers in Human Behavior, Vol. 25 No. 1: 103-110.
Lin, J., Wang, B., Wang, N. and Lu, Y. (2013). “Understanding the evolution of consumer trust in mobile commerce: a longitudinal study”,  Information Technology And  Management, Vol. 15 No. 1: 37-49.
Lian, J.-W. and Yen, D.C. (2014), “Online shopping drivers and barriers for older adults: age and gender  differences”,  Computers  in Human Behavior, Vol.  37,  pp. 133-143,  available  at: www. sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563214002374
Lu,  J.  (2014),  “Are  personal  innovativeness  and  social  influence  critical  to  continue  with mobile commerce?”, Internet Research, Vol. 24 No. 2, pp. 134-15.
Luarn, P. and Lin, H.-H. (2005), “Toward an understanding of the behavioral intention to use mobile banking”, Computers in Human Behavior, Vol. 21 No. 6, pp. 873-891.
Mckinsey&Company. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Locations/Asia/Indone sia/Our%20Insights/Unlocking%20Indonesias%20digital%20opportunity/Unlocking_Indones ias_digital_opportunity.ashx , (22 Juli 2019).
Nabavi,  A.,  Taghavi-Fard,  M.T.,  Hanafizadeh,  P.  and  Taghva,  M.R.  (2016),  “Information technology continuance intention: a systematic literature review”, International Journal of E- Business Research, Vol. 12 No. 1, pp. 58-95.
Nassuora,  A.B.  (2013).  Understanding  factors  affecting  adoption  of  m-commerce  by consumers. Journal of Applied Sciences , Vol. 13 No. 6: 913-918.
Parasuraman,  Valarie  A.  Zeithaml  and  Malhotra  Arvind.  (2005).  A  multiple-item  scale  for assessing. Journal of Service Research, Volume 7, No. X.
Pavlou, P.A. (2003). “Consumer acceptance of electronic commerce: integrating trust and risk with the technology acceptance model”,  International Journal Of Electronic Commerce, Vol. 7 No. 3: 101-134.
Sanakulov,  N.  and  Karjaluoto,  H.  (2015),  “Consumer  adoption  of  mobile  technologies:  a literature review”, International Journal Of Mobile Communications, Vol. 13 No. 3, pp. 244- 275.
Shaw,  N.  (2014),  “The  mediating  influence  of  trust  in  the  adoption  of  the  mobile  wallet”, Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 21 No. 4, pp. 449-459.
Slade, E.L., Dwivedi, Y.K., Piercy, N.C. and Williams, M.D. (2015), “Modeling consumers’ adoption  intentions of remote mobile payments  in the united kingdom:  extending utaut with innovativeness, risk, and trust”, Psychology & Marketing, Vol. 32 No. 8: 860-873.
Sweeney,  J.C.  And  Soutar,  G.N.  (2001),  “Consumer  perceived  value:  the  development  of  a multiple item scale”, Journal Of Retailing, Vol. 77 No. 2: 203-220.
Taylor,  S.  and  Todd,  P.A.  (1995),  “Understanding  information  technology  usage:  a  test  of competing models”, Information Systems Research, Vol. 6 No. 2, pp. 144-176.
Thejakartapost. https://www.thejakartapost.com/life/2019/05/18/indonesia-has-171-million- internet-users-study.html, (20 Juli 2019).
Venkatesh, V. and Davis, F.D. (1996), “A model of the antecedents of perceived ease of use: development and test”, Decision Sciences, Vol. 27 No. 3, pp. 451-481.
Wei,  T.T.,  Marthandan,  G.,  Chong,  A.Y.-L.,  Ooi,  K.-B.  and  Arumugam,  S.  (2009),  “What drives  malaysian  m-commerce  adoption?  an  empirical  analysis”,  Industrial  Management  & Data Systems, Vol. 109 No. 3: 370-388.
Wu, J.-H. and Wang, S.-C. (2005), “What drives mobile commerce?: an empirical evaluation of the revised technology acceptance model”, Information & Management, Vol. 42 No. 5, pp. 719-729.
Zhang,  L.  (2012),  “Meta  analysis  of  mobile  commerce  adoption  and  moderating  effect  of culture”, Computers in Human Behavior 28 No. 5: 1902-1911.
Zhou,  T.  (2014),  “An  empirical  examination  of  initial  trust  in  mobile  payment”, Wireless Personal Communications , Vol. 77 No. 2, pp. 1519-1531.

## LAMPIRAN
Descriptive Statistics
Factor loading
ATT
SN
SE
T
PR
PC
INT DIS Cronbach ATT SN
SE
T PR PC INT DIS
KMO and Bartlett
ATT
SN
SE T PR PC INT
Regresi Linear Riset Model
Regresi Linear TRA Model