Analisis  Dampak  Penyebaran  COVID-19  Terhadap  Daya  Beli  Konsumen Berbasis  Digital  Platform.  (Studi  Kasus  Mitra  Go-Food,  Gojek  Region Malang)
L. Tri Wijaya N. Kusuma 1 , Debrina Puspita Andriani 1 , Amanda Nur Cahyawati 1 , and Raditya A. W 1
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya.
* Coresponding author : eltriwijaya@ub.ac.id

## PENGANTAR
Sejak  awal  tahun  2020,  dunia  dihebohkan dengan    adanya  wabah  virus  corona  yang berasal  dari  China.  Virus  corona menyebabkan kepanikan  di  China  dan  menimbulkan  korban jiwa  sampai  ribuan  orang  penduduk  China. Akibat  lainnya,  banyak  perusahaan  kecil, menengah  maupun  besar  yang  akhirnya terpaksa  menutup  usahanya  untuk  sementara. Tidak hanya perusahaan saja yang tutup, ribuan tempat usaha makanan/ minuman juga terpaksa tutup.
Perekonomian China pun menjadi terguncang  di  awal  tahun  2020  ini,  karena selama  ini  perekonomian  China  didukung  dari sektor  usaha  kecil  dan  menengah.  Ada  sekitar 30 juta usaha kecil dan menengah menyumbang lebih  dari  60%  dari  Produk  Domestik  Bruto (PDB) China.
Menurut Menteri Koordinator Bidang Perekonomian, Airlangga Hartarto, laju
pertumbuhan ekonomi Indonesia dapat dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi  China. Jika  ekonomi  China  mengalami  pelambatan

## ABSTRAK
Evolusi virus Covid-19 dan dampak ekonominya yang tidak pasti menyulitkan untuk merumuskan respons kebijakan  ekonomi  yang tepat.  Khususnya  daya  beli  konsumen  terhadap  offline market. Dengan  diimplemementasikannya  kebijakan  social  distancing,  hampir  seluruh  aktivitas  dilakukan secara  online.  Termasuk  aktivitas  perdagangan  online  kebutuhan  bahan  pokok  sehari-hari.  Fitur aplikasi  delivery  online  akan  sangat  berdampak.  Salah  satu  fiturnya  adalah  pemesanan  dan pengiriman  makanan,  Go-Food,  sebagai  perantara  antara  restoran,  pengemudi,  dan  konsumen. Sebagai  salah  satu  layanan  digital  platform,  Go-Food  juga  mendorong  pertumbuhan  ekonomi Indonesia. Bukti ini mendukung pentingnya konsumsi Go-Food sebagai aplikasi mobile pemesanan makanan di Indonesia di masa pandemi. Namun,  hanya beberapa riset yang menganalisis perilaku konsumen  Indonesia  dalam  mengadopsi  teknologi  ini  akibat  dampak  penyebaran  Covid-19. Penelitian  ini  meyakini  pentingnya  memperhatikan  pemetaan  pola  tingkat  konsumsi  masyarakat memandang  teknologi  aplikasi  Go-Food  dan  korelasinya  terhadap  dampak  dari  kebijakan  social distancing. Model hipotesis akan diuji menggunakan pemodelan korelasi linier dengan respons dari 200  konsumen  Go-Food  dan  Mitra  Merchant  Go-Food  yang  dikumpulkan  oleh  survei  online  dan offline.  Hasil  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  yang  akan  bermanfaat  tidak  hanya  untuk tujuan akademis dan teoritis melalui analisis yang kami lakukan, tetapi juga memberikan kontribusi kepada  praktisi  untuk  meningkatkan  manajemen  logistik  mereka  dan  memahami  pasar  mereka terutama di Indonesia selama masa pandemi.

## KEYWORDS
Covid-19, Digital Platform, Go-Food, Korelasi Linier
Article Number : 315-1183-1-SM Received : 2021-02-04 Accepted : 2021-11-30 Published : Volume : 07 Issue : 02
Mounth, Year December 2021 pp.1270-1276
sebesar  1-2%,  maka  akan  berdampak  pada menurunnya  ekonomi  Indonesia  sebesar  0,1- 0,3% terhadap ekonomi Indonesia.
Pada  situasi  terkait  penyebaran  Virus Corona  seperti  sekarang  ini,  beberapa  negara termasuk  Indonesia  mulai  memberlakukan langkah-langkah antisipatif guna meminimalisasi penyebaran  virus  tersebut.  Beberapa  langkah antisipatif  yang  bertujuan  untuk  menekan tersebarnya  Virus  Corona  di  antaranya  adalah kebijakan  menjaga  jarak  interaksi  sosial  ( social distancing )  dan  bekerja  dari  rumah  ( work  from home ) bagi pegawai pada sebagian perusahaan.  Langkah-langkah  preventif  yang telah  diimbau  oleh  pemerintah  pusat  maupun sejumlah pemerintah daerah untuk mengantisipasi semakin meluasnya penyebaran Virus  Corona  guna  memutus  mata  rantai penularan  virus  ini  memiliki  beberapa  implikasi pada  sebagian  sektor,  khususnya  pada  sektor logistik.
Pemberlakuan pembatasan pergerakan manusia  secara  otomatis  membuat  manusia akan lebih aktif mencari solusi yang memungkinkan  teknologi  untuk  membantu dalam tugas sehari-hari, seperti berbelanja atau bekerja jarak jauh dari rumah. Untuk berbelanja misalnya,  bagi  sebagian  konsumen  mungkin merupakan  perilaku  yang  sama  sekali  baru. Seperti  berbelanja  bahan  makanan  atau  obat- obatan  secara  online  untuk  pertama  kali,  tetapi bagi  yang  lain,  hal  ini  mungkin  peningkatan penggunaan online atau penambahan teknologi, alat,  dan  perangkat  lunak  yang  baru  dalam mendukung aktivitas jarak jauh.
Musibah  wabah  Virus  Corona  ini  telah meningkatkan pengguna baru dalam berbelanja online  dan  tentunya  pada  masa  yang  akan datang  berpotensi  menjadikan  industri e- commerce sebagai salah satu channel penjualan  yang  akan  semakin  bertumbuh dengan  baik.  Namun  karena  kondisi  wilayah Indonesia yang memiliki sebanyak 17.000 pulau, maka aspek logistik baik itu ongkos pengiriman maupun lead time lamanya pengiriman menjadi salah  satu  kunci  utama  dalam  jangka  panjang, sehingga  konsep  logistik e-commerce yang
tersentralisasi  seperti  sekarang  akan  tetap menjadi  hambatan  pertumbuhan  ketika  masa Covid-19  mereda  dan  kondisi  pasar  kembali normal.
Jason Wang et al. (2020) dalam penelitiannya telah menganalisis peran big data analytics dan teknologi dalam menghadapi peta persebaran  virus  Covid-19  di  Taiwan.  Dalam suatu  krisis,  pemerintah  sering  membuat keputusan  sulit  di  bawah  ketidakpastian  dan kendala  waktu.  Keputusan-keputusan  ini  harus sesuai  dengan  budaya  dan  peka  terhadap karakter  populasi.  Melalui  pengakuan  awal terhadap  krisis  yang  dialamai,  pengarahan harian  kepada  publik,  dan  pesan  kesehatan sederhana,  pemerintah  dapat  meyakinkan masyarakat dengan memberikan informasi yang tepat  waktu,  akurat,  dan  transparan  mengenai epidemi yang berkembang.
Sedangkan  Dolnicar  &  Zare  (2020)  dalam risetnya  fokus  pada  aspek  layanan  AirBnB selama  terjadinya  penyebaran  virus  Covid-19. Dalam prediksinya, corona virus mewakili segala jenis guncangan besar yang berpotensi mempengaruhi  industri  pariwisata.  Sehingga akan  berdampak  pada  psikologi  investor  dan market  dimasa  mendatang.  Namun,  dari beberapa  literatur  tesebut  belum  semua membahas tentang pemetaan dampak perwilayah hingga korelasinya terhadap pertumbuhan bisnis online . Pentingnya pemetaan  data  daya  beli  konsumen  selama merebaknya  virus  Covid-19  akan  sangat dibutuhkan  dalam  menghadapi post-pandemic effect khususnya sektor usaha kecil menengah. Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  penelitian dengan menentukan  pemetaan  data  konsumen yang  menggunakan digital  platform dibeberapa sampel  wilayah  terdampak  Covid-19  Sehingga dapat diketahui korelasi antar data tersebut, dan nantinya  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  dalam memprediksi  dan  menyusun  strategi  untuk peningkatan daya beli konsumen. Untuk proses analisis  kami  melakukan  observasi  penyebaran kuesioner  kepada  beberapa sample mitra  Go- Food,  nantinya  dengen  menggunakan  analisis korelasi linier didapatkan pola keterkaitan antara
dampak  pandemi  virus  Covid-19  dengan  daya beli  konsumen  dengan digital  platform .  Diakhir penelitian,  berdasarkan  pola  data  yang  ada, dilakukan  analisis  SWOT  untuk  memberikan rekomendasi  dalam  peningkatan  daya  beli konsumen  melalui digital  platform namun dengan tidak mengabaikan dampak virus Covid- 19.
Penelitian  ini  telah  disesuaikan  dengan tema  payung  Fakultas  Teknik  Universitas Brawijaya  dan  salah  satu  tema  payung Penelitian  Jurusan/  Program  Studi  Teknik Industri yaitu Perbaikan Kualitas yang Beorientasi  Pelanggan.  Selain  itu,  tema  dari penelitian  ini  juga  disesuaikan  dengan  visi  dan misi Universitas Brawijaya (UB), serta salah satu rencana  induk  penelitian  (RIP)  UB,  yaitu  di Ekonomi  Kreatif.  Dengan  terselesaikannya penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan data yang valid dalam memprediksi tingkat daya beli  konsumen  selama  pandemi  Covid-19, sehingga provider digital platform dapat meningkatkan  layanan  pesan  antar online khususnya  GoJek  dan  Mitra  Go-Food  dapat mengoptimalkan tingkat penjualan dengan tidak mengabaikan dampak virus Covid-19.

## BAHAN DAN METODE Tempat dan Waktu Kegiatan
Penelitian  ini  dilaksanakan  berfokus  pada mitra  Go-Food  yang  berada  di  wilayah  Malang Raya dengan segala jenis produk makanan atau minuman  yang  dijual.  Penelitian  ini  berfokus kepada  pengguna platform berbasis digital Go- Jek region Malang yang terdampak penyebaran Covid-19. Sampel dari penelitian ini adalah mitra Go-Food, driver Go-Jek, dan konsumen pengguna digital  platform Go-Food.  Penelitian dilakukan  pada  bulan  April  2020  hingga  Mei 2020

## Permasalahan Mitra
Fenomena  yang  diamati  adalah  fenomena yang  menyangkut  tentang  kondisi  pandemi Covid-19. Kondisi tersebut memiliki dampak bagi mitra  Go-Food  pada  tingkat  penjualan.  Adanya kebijakan social distancing saat kondisi pandemi Covid-19  tentu  saja  memberikan  perubahan
terhadap  tingkat  daya  beli  konsumen  atau penggunaan  Go-Food  oleh  masyarakat.  Dari identifikasi  masalah  ini  didapatkan  hasil  bahwa diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui data yang valid dalam memprediksi tingkat  daya  beli  konsumen  selama  pandemic Covid-19,  sehingga  provider digital  platform dapat meningkatkan layanan pesan antar online khususnya  GoJek  dan  Mitra  Go-Food  dapat mengoptimalkan tingkat penjualan dengan tidak mengabaikan dampak virus Covid-19.

## Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan metode purposive  sampling .  Karakteristik  subyek  yang ditetapkan  sebagai  kriteria  populasi  adalah pengguna platform berbasis  digital  Go-Jek region  Malang  sebelum  maupun  sesudah kondisi penyebaran Covid-19. Pengambilan data primer  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dengan cara  membagikan  sejumlah  kuesioner  (angket penelitian)  kepada  objek  penelitian  yang  diisi langsung oleh responden. Responden penelitian ini  adalah  mitra  Go-Food, driver Go-Jek,  dan konsumen pengguna digital platform Go-Food di mana masing- masing jumlah sampel adalah n ≤ 30.  Data  dianalisis  dengan  menggunakan analisis korelasi linier dengan persamaan:
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) √𝑛 ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2 √𝑛 ∑ 𝑌 2 − (∑ 𝑌) 2
Korelasi dilambangkan dengan koefisien korelasi ( r ) yang merupakan suatu ukuran arah dan  kekuatan  hubungan  linier  antara  dua variabel  bebas  (X)  dan  variabel  (Y).  Nilai  r memiliki ketentuan tidak lebih dari harga (- 1 ≤ r ≤ 1). Apabila nilai r = -1 artinya hubungan X dan Y sempurna dan negatif (korelasi negatif sempurna);  r  =  0  artinya  hubungan  X  dan  Y lemah sekali dan tidak ada hubungan (tidak ada korelasi);  dan  r  =  1  artinya  hubungan  X  dan  Y sangat  kuat  dan  negatif  (korelasinya  sangat kuat).  Kemudian  Untuk  melihat  pengaruh hubungan dua variabel, didasarkan pada angka berpengaruh yang dihasilkan dari penghitungan dengan  ketentuan  di  atas.  Interpretasi  ini  akan
membuktikan apakah hubungan kedua variabel tersebut berpengaruh atau tidak. Untuk pengujian  dalam  SmartPLS  digunakan  kriteria sebagai berikut (Wasserstein & Lazar, 2016). a. Jika P-values < 0,05, maka hubungan kedua variabel berpengaruh secara signifikan b. Jika P-values > 0,05, maka hubungan kedua variabel tidak berpengaruh

## HASIL DAN DISKUSI Model Konstruk
Pada  Gambar  1  terdapat Inner  Model dan Outer Model . Inner Model yaitu hubungan antara variabel  dampak  penyebaran  COVID-19  dan variabel  daya  beli  masyarakat  berbasis digital platform .  Pada  penelitian  ini,  akan  diteliti pengaruh  antara  dampak  penyebaran  COVID- 19  sebagai  variabel  independen  terhadap  daya beli masyarakat berbasis digital platform sebagai variabel  dependen.  Sedangkan  untuk Outer Model terdapat  pada  hubungan  antara  variabel dan  indikatornya.  Pada  variabel  independen, terdapat  indikator  X1  =  Penurunan  pendapatan customer dan X2 = kesulitan dalam mendapatkan driver . Lalu pada variabel dependen,  terdapat  indikator  Y1  =  Pelayanan mudah jika informasi terkini COVID-19 ditampilkan  di  aplikasi  order,  Y2  =  Terjadi penurunan keinginan untuk order pesanan, Y3 = Cenderung  memasak  makanan  atau  minuman sendiri  dan  Y4  =  Beranggapan  bahwa  kurang aman  jika  membeli  makanan  berbasis online (Go-Food).

## Gambar 1. Model Konstruk Responden Customer Go-Food

## Uji Outer Model
Outer Model biasanya disebut juga sebagai model  pengukuran.  Terdapat  beberapa  uji diantaranya  yaitu Outer Loadings , Crobach’s alpha , Composite Reliability , dan AVE ( Average Variance Extracted ). Berikut merupakan
pengujian Outer Model dari Model kontruk yang
telah  dibuat. Outer  loadings digunakan  untuk menguji  apakah  data  dari  responden  sudah reliabel atau belum untuk tiap indikator terhadap seluruh  variabel.  Hasil  uji outer  loadings dari data  responden customer Go-Food Region Malang ditunjukkan pada Gambar 2. Berdasarkan output yang  telah  disajikan  pada Gambar  2,  dapat  diketahui  bahwa  indikator  X1 bernilai  0.938,  X2  bernilai  0.813,  Y1  bernilai 0.842, Y2 bernilai 0.833, Y3 bernilai 0.868, dan Y4  bernilai  0.783.  Karena  nilai  setiap  indikator lebih  besar  dari  0.7,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  indikator  X1  hingga  Y4  adalah reliable dalam mengukur konstruk.

## Gambar 2. Hasil Outer Loading Data Responden Customer Go-Food
Hasil  uji Cronbach’s  alpha,  Composite reliability,  dan Average  Variance  Extracted (AVE) dari  data  responden customer Go-Food Region  Malang  ditunjukkan  pada  gambar  3. Berdasarkan output yang  telah  disajikan  paa Gambar  3,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  dari Cronbach’s  Alpha  yang  digunakan  untuk  uji reliabilitas  sebesar  0.718  dan  0.853.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  data  lebih  besar  dari  0.7, maka  dapat  disimpulkan  tingkat  reliabilitasnya tinggi  atau  konsisten. Composite  Reliability sebesar  0.866  dan  0.825.  Karena  nilai  pada Composite Reliability lebih besar dari 0,7 maka dapat  disimpulkan  tingkat  reliabilitasnya  tinggi atau  konsisten.  Sedangkan, Average  Variance Extraxted (AVE)  digunakan  untuk  uji  validitas, dapat  diketahui  nilai  yang  diperoleh  pada  AVE sebesar 0.770 dan 0.692. Karena nilai pada AVE
>  0,5  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat validitas konvergen atau berkorelasi tinggi.
Gambar 3.  Hasil Cronbach’s alpha Composite
Realibillty, dan AVE (Average Variance Extracted) Responden Customer Go-Food

## Uji Inner Model
Uji Inner  Model dilakukan  untuk  menguji hubungan  antar  variabel  yaitu  kecepatan pelayanan  terhadap  kepuasan  pelanggan  yang telah  dihipotesiskan  sebelumnya.  Uji Inner Model disebut  juga  dengan  uji  struktural. Terdapat beberapa cara untuk mengetahui inner Model , namun pada perhitungan ini menggunakan  nilai R  Square dan Path Coefficients. R Square digunakan untuk menguji konstruk  endogen.  Nilai R  Square adalah koefisien  determinasi  pada  konstruk  endogen. Terdapat rentang klasifikasi nilai R Square yaitu 0,00 –0,5  (lemah),  0,5–0,75  ( moderate ),  0,75 – 1,00  (kuat).  Hasil  uji R  Square dari  data responden customer Go-Food  Region  Malang ditunjukkan  pada  gambar  5.  Dari  Gambar  5 menunjukkan bahwa besar pengaruh kecepatan pelayanan terhadap kepuasan pelanggan memiliki  nilai  sebesar  0,412  yang  berarti  data memiliki  nilai  koefisien  regresi  positif  dan menyatakan  bahwa  kekuatan  hubungan  antar variabel lemah.

## Gambar 4. R Square Responden Customer Go- Food Region Malang
Evaluasi path  coefficient digunakan  untuk menunjukkan seberapa kuat efek atau pengaruh variabel independen kepada variabel dependen.
Hasil  uji path  coefficient dari  data  responden customer Go-Food Region Malang  ditunjukkan pada  gambar  6.  Pada  Gambar  6  dapat didapatkan  nilai path  coefficient sebesar  0,642 yang  berarti  pengaruh  dampak  penyebaran COVID-19 terhadap daya beli customer berbasis digital  platform memiliki  pengaruh  posistif  atau direct correlation .
Gambar 5. Path Coeffients Responden Customer Go-Food Region Malang
Uji signifikansi atau P-value digunakan untuk mengetahui apakah hasil uji korelasi dan regresi memiliki  pengaruh  yang  signifikan  atau  tidak. Hasil  uji P-value dari  data  responden customer Go-Food  Region  Malang  ditunjukkan  pada gambar 7. Pada Gambar 7  didapatkan nilai path coefficient sebesar 0,642 yang berarti pengaruh dampak  penyebaran  COVID-19  terhadap  daya beli customer berbasis digital  platform memiliki pengaruh  posistif  atau direct  correlation . Sedangkan  nilai P-value sebesar  0,000  yang berarti < 0,05. Karena nilai P-value < 0,05 dapat disimpulkan  bahwa  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima yang  berarti  hubungan  pengaruh  dampak penyebaran  COVID-19  terhadap  daya  beli customer berbasis digital  platform memiliki pengaruh secara signifikan.
Gambar 6. P-value Responden Customer Go-

## Food Region Malang
Scatter Diagram
Scatter Diagram merupakan grafik dari nilai suatu  karakteristik  yang  dibandingkan  dengan nilai karakteristik  yang lain. Gambar 8 merupakan  grafik scatter  diagram yang  telah dilakukan  pengolahan  data  dari  responden driver Go-Food.  Dari  grafik  di  atas  didapatkan dua  set  data  dari  kondisi  sebelum  pandemi COVID-19  dan  setelah  pandemi  COVID-19. Sebelum kondisi pandemi COVID-19, driver Go- Food  cenderung  mendapatkan  jumlah  order tinggi. Untuk jumlah order antara 10 sampai 20 didapatkan  proporsi  sebesar  57.90%,  kurang dari 10 sebesar 36.80%, dan antara 20 sampai 40  sebesar  5.30%.  Sedangkan  setelah  kondisi pandemi  COVID-19,  rata-rata driver Go-Food mendapat  jumlah  order  kurang  dari  10  dengan trend pada  grafik  menurun.  Artinya,  dampak
pandemi COVID-19 cenderung memiliki pengaruh terhadap daya beli customer Go-Food region Malang.

## Gambar 7. Scatter Plot Responden Driver Go- Food Region Malang

## KESIMPULAN dan SARAN
Berdasarkan   hasil   kegiatan   yang   telah dilakukan    dapat    disimpulkan    bahwa  variabel yang mempengaruhi daya beli konsumen, yakni penurunan pendapat, kesulitan dalam mendapatkan driver ,  kesulitan  pengambilan pesanan  dengan driver ,  penurunan  keinginan order pesanan, masyarakat cenderung memasak  sendiri,  dan  beranggapan  kurangnya keamaman  dalam  membeli  makanan  via  Go- Food.  Didapatkan  informasi  bahwa  dampak
pandemi COVID-19 cenderung memiliki pengaruh terhadap daya beli customer Go-Food region Malang.  Strategi  optimal  yang  dilakukan adalah promosi online melalui social media dan menginformasikan bahwa GOJEK sudah menerapkan protokol kesehatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis    mengucapkan    terima    kasih kepada  kementerian    Riset,    Teknologi    dan Pendidikan  Tinggi    (Risetdikti)  atas    bantuan dana    melalui  Program  Penelitian  DIPA  tahun 2020.  Serta  Badan  Penelitian  dan  Pengabdian kepada  Masyarakat  (BPPM)  Fakultas  Teknik Universitas  Brawijaya  dan  tim  pelaksana  yang membantu dalam pengumpulan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alwi,  Hasan.  2001.  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia. Jakarta: Balai Pustaka
[2] Analytics,  New  Technology,  and  Proactive Testing. JAMA. Published  online March 03, 2020. doi:10.1001/jama.2020.3151 [3] Bachtiar,  H.  A.  2009.  Analisis  Pengaruh Sikap,  Norma  Subyektif,  Kontrol Perilaku,  Persepsi  Manfaat,  Dan Persepsi  Kemudahan  Terhadap Niat  Konsumen  Menggunakan Internet Untuk Melakukan Belanja Online Kembali Di Surabaya  (Doctoral  dissertation,
UNIVERSITAS AIRLANGGA).
[4] Dolnicar,  Sara,  and  Samira  Zare.  2020. “CORONAVIRUS  AND  AIRBNB –  Disrupting  the  Disruptor.”
SocArXiv. March 18. doi:10.31235/osf.io/t9n6q.
[5] Griffin,  Ricky  W.    2005.    Fundamental  of
Management.    4th  Houghton Mifflin Company
[6] Harinaldi.  2005.  Prinsip-Prinsip  Statistik Untuk Teknik dan Sains. Jakarta: Erlangga
[7] Irmawati,  Dewi.  2011.  PEMANFAATAN  E-
COMMERCE  DALAM  DUNIA
BISNIS.  Jurnal  Ilmiah  Orasi
Bisnis, 2085-1375. Politeknik Negeri Sriwijaya.
[8] Kinasih,  B.  S.,  &  Albari,  A.  2012.  Pengaruh
Persepsi  Keamanan  dan  Privasi terhadap Kepuasan
dan
Kepercayaan  Konsumen  Online. Jurnal Siasat Bisnis, 16(1).
[9] Kotler, P., & Armstrong, G. 2000. Principles of marketing. Pearson education.
[10] Kotler, Philip. 2009. Manajemen Pemasaran. Jakarta : Erlangga
[11] Nuraini, N., Khairudin, K., & Apri, M. 2020. Data  dan  Simulasi  COVID-19 dipandang dari Pendekatan Model Matematika. KK Matematika dan Keuangan FMIPA ITB.
[12] Van  Doremalen,  Neeltje,  et  al.  2020. "Aerosol  and  Surface  Stability  of SARS-CoV-2  as  Compared  with SARS-CoV-1." New England
Journal of Medicine. March 24.
[13] Varmaat, Shelly Cashman, 2007, Discovering Computers: Menjelajah Dunia Komputer Fundamental  Edisi  3,  Salemba Infotek, Jakarta.
[14] Wang  CJ,  Ng  CY,  Brook  RH.  2020. Response to COVID-19 in Taiwan: Big Data
[15] Yuliana,  Y.  2020.  Corona  virus  diseases (Covid-19); Sebuah tinjauan
literatur.  Wellness  And  Healthy
Magazine, 2(1), 187-192