## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 151~156 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Faktor Pengaruh Minat Beli Generasi Milenial Terhadap Layanan Transportasi Daring

## Handrie Noprisson
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Jakarta, Indonesia handrie.noprisson@dosen.undira.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-01-05 Revised, 2024-01-12 Accepted, 2024-01-20 Dalam bisnis digital, perusahaan harus dapat bertahan untuk menarik perhatian konsumen.  Salah  satu  caranya  adalah  denganmemikirkan  bagaimana meningkatkan  faktor  pendukung  minat  beli  seperti  kualitas  aplikasi,  citra merk,  harga,  kepercayaan.  nilai  dan  lainnya  agar  aplikasi  dapat  terus digunakan  oleh  masyarakat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui bagaimana pengaruh brand image, harga, kepercayaan dan value dari persepsi konsumen  terhadap  peningkatan  purchase  intention  untuk  aplikasi  penyedia layanan transportasi online. Penelitian ini bersifat kuantitatif yang dilakukan dengan  cara  dengan  mengolah  data  menggunakan  SmartPLS.  Pengumpulan data dilakukan dengan cara menggunakan metode kuesioner yang disebarkan ke pengguna aplikasi penyedia layanan transportasi selama dua bulan dengan jumlah data yang terkumpul sebanyak 983 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai (value) memiliki pengaruh terbesar terhadap minat beli (purchase intention)  dengan  t-value  11,619.  Selanjutnya,  kepercayaan  (trust)  juga memiliki  pengaruh  terhadap  minat  beli  (purchase  intention)  dengan  t-value 5,628. Citra merek (brand image) juga memiliki pengaruh minat beli (purchase intention) dengan skor 5,253. Harga (price) kurang memiliki pengaruh minat beli  (purchase  intention)  dengan  skor  0,749.  Pelanggan  tidak  memikirkan harga  karena  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  penyedia  layanan layanan  transportasi  online  lainnya  dan  cenderung lebih murah  dari layanan transportasi secara offline.
Kata Kunci: purchase intention value brand image trust
smartpls quantitative

## ABSTRACT
Keywords: purchase intention value brand image trust smartpls quantitative In digital business, companies must be able to survive to attract the attention of consumers. One way is to think about how to increase the factors supporting buying interest  such  as  application  quality,  brand image, price, trust,  value, and  so forth in  order  to  application  can  be  used by the  public continuously.
This  study  aims  to  determine how the  influence  of  brand  image,  price,  trust and value of consumer perceptions of increased purchase intention for online transportation  service  provider  applications.  This  research  is  quantitative research by processing data using SmartPLS. Data collection was carried out by using a questionnaire method which is distributed to users of transportation service providers for two months with a total of 983 collected data. The results showed that the value has the greatest influence on purchase intention with a t-value  of  11.619.  Furthermore,  trust  also  has  an  influence  on  purchase intention  with  a  t-value  of  5.628.  Brand  image  also  has  the  influence  of purchase intention with a score of 5.253. Price lacks the influence of purchase intention (purchase intention) with a score of 0.749. Customers do not think about prices because there are no significant differences between other online transportation  service  providers  and  tend  to  be  cheaper  than  offline transportation services.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Handrie Noprisson, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Dian Nusantara, Jakarta, Indonesia Email: handrie.noprisson@dosen.undira.ac.id

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 151~156 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Aplikasi  penyedia  layanan  transportasi merupakan  aplikasi  yang  cukup  banyak  digunakan  oleh pengguna ponsel pintar saat ini [1]–[3]. Aplikasi berbasis online ini harus memiliki fitur yang terbaik dan unsur pendukung yang dapat mendorong daya tarik pasar sesuai dengan segmen pasar pengguna agar minat beli oleh masyarakat  dapat  meningkat  [4]–[7]. Perusahaan penyedia  layanan  transportasi  dapat  mulai  memikirkan bagaimana meningkatkan faktor pendukung minat beli seperti kualitas aplikasi, citra merk, harga, kepercayaan nilai dan lainnya agar aplikasi dapat terus digunakan oleh masyarakat [8]–[10].
Banyak  permasalahan  pada  bidang  bisnis  transportasi  telah  teratasi  oleh  bantuan  teknologi  [11]–[20]. Penelitian ini melihat bagaimana pengaruh citra merk ( brand image ), harga ( price ), kepercayaan ( trust ) dan nilai ( value ) dari persepsi konsumen terhadap peningkatan minta beli ( purchase intention ) di aplikasi penyedia layanan transportasi.  Citra merk ( brand image ) merupakan determinan yang mempengaruhi persepsi subyektif pelanggan  dan  perilaku  konsekuen  [21],  [22].  Semakin  baik brand image ,  semakin  positif  sikap  konsumen terhadap  produk  bermerek  dan  atributnya.  Lebih  lanjut,  dengan  adanya brand  image membantu  konsumen dalam  mengenali  kebutuhan  dan  keinginannya  terkait  merek  dan  membedakan  merek  dari  pesaing  lainnya [23][24]. Dari perspektif konsumen, harga ( price ) mewakili jumlah uang konsumen yang harus bayarkan untuk mendapatkan produk / jasa. Pelanggan cenderung membandingkan harga obyektif (harga yang ditawarkan oleh vendor saat ini) dengan harga referensi (harga yang ditawarkan oleh vendor lain) dan kemudian membentuk persepsi harga terhadap produk tersebut [25], [26].
Kepercayaan ( trust ) adalah salah satu fokus utama dalam hubungan pembeli-penjual, peran kepercayaan dalam  hubungan  pertukaran  sosial  telah  menjadi  objek  peneliti.  Semakin  banyak  pelanggan  mempercayai sebuah situs web, semakin rendah risiko transaksi online yang dirasakan, dan semakin besar keinginan untuk membeli di situs web tersebut [27], [28]. Lebih lanjut, penelitian mengenai nilai ( value ) baik nilai utilitarian ( utilitarian value ) dan nilai pengalaman ( experiential value ). Meskipun ada ekspresi konsumen yang berbeda nilai,  nilai  yang  dirasakan  dapat  ditangkap  dalam  satu  definisi  keseluruhan  sebagai  penilaian  keseluruhan konsumen  tentang  kegunaan  produk/layanan  berdasarkan  persepsi  tentang  apa  yang  diterima  dan  apa  yang diberikan (misalnya, pertukaran antara manfaat yang dirasakan ( perceived benefits ) dan biaya yang dirasakan ( perceived cost ) [29].
Terdapat  dua  jenis  nilai  belanja  online:  nilai  utilitarian  ( utilitarian  value )  dan  nilai  pengalaman ( experiential  value ).  Nilai  utilitarian  adalah  keseluruhan  penilaian  mengenai  manfaat  fungsional  termasuk penghematan  harga, service  excellence ,  penghematan  waktu,  dan  dimensi  pilihan  barang  dagangan.  Nilai eksperiensial  adalah  keseluruhan  representasi  manfaat  pengalaman  dari  hiburan,  daya  tarik  visual,  dan interaktivitas yang terlibat dengan belanja online [30]. Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini akan melakukan penelitian mengenai analisis faktor minat beli ( purchase intention ) pada aplikasi berdasarkan brand image, price, trust dan value .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bersifat kuantitatif dengan mengumpulkan data menggunakan kuesioner dari pengguna aplikasi penyedia layanan transportasi online. Adapun tahapan penelitian atau metodologi riset terdiri dari 4 tahapan utama dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Tahap pertama pemodelan faktor dan hipotesis yang dilakukan dengan cara mengadaptasi penelitian yang dikemukakan oleh C. Lien, M. Wen, L. Huang, dan K. Wu tahun 2015 dalam artikel publikasi dengan judul Online hotel booking: The effects of brand image, price, trust and value on purchase intentions . Model penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 .
1) Pemodelan  faktor dan hipotesis 2) Pengumpulan  dan
cleaning data
3) Data processing menggunakan  SMARTPLS
4) Interpretasi  hasil data processing

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 151~156 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tahap  kedua  adalah  pengumpulan  data  yang  kemudian  data  yang  berhasil  dikumpulkan  dilakukan proses cleaning data untuk mengeliminasi data yang kurang lengkap atau abnormal. Data kemudian diproses dan  diolah  menggunakan  SmartPLS  untuk  menguji  model  dan  hipotesis  dengan  menggunakan  pendekatan SEM-PLS. Hasil pengolahan statistik dari proses sebelumnya diinterpretasi dan ditarik kesimpulan bagaimana hasil analisis faktor purchase intention pada aplikasi Indonesia berdasarkan brand image , price , trust dan value . Adapun hipotesis penelitian yang akan diuji antara lain sebagai berikut:
Hipotesis 1 Citra merk (brand image) akan berpengaruh positif terhadap minat beli konsumen
Hipotesis 2 Nilai (value) akan berpengaruh positif terhadap minat beli konsumen Hipotesis 3 Kepercayaan (trust) akan berpengaruh positif terhadap minat beli konsumen Hipotesis 4 Harga (price) akan berpengaruh positif terhadap minat beli konsumen

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  penelitian  dilakukan  dengan  cara  menggunakan  metode  kuesioner  yang  disebarkan  ke pengguna aplikasi penyedia layanan transportasi online. Data dikumpulkan selama dua bulan dengan jumlah data  yang  terkumpul  sebanyak  1240  data,  namun  hanya  sebanyak  983  data  kuesioner  yang  hanya  dapat divalidasi untuk analisis data seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 .

## Tabel  1 Sebaran Data Responden
Sebaran Responden Jumlah Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 481 48.93% Perempuan 502 51.07% Umur < 21 469 47.71% 21 – 30 476 48.42% 31 - 40 24 2.44% 41 - 50 12 1.22% > 51 2 0.20% Pendidikan SMA 358 36.42% Diploma 95 9.66% Sarjana 505 51.37% Pascasarjana 25 2.54% Total 983 100%
Penelitian ini menggunakan SmartPLS untuk mendukung analisis data dari 983 data yang telah dikumpulkan. Untuk memastikan model penelitian dengan dilakukan dengan menguji validitas konvergen, dengan cara menghapus indikator dengan skor di bawah 0,7 seperti yang terlihat pada Gambar 3,
Gambar 3 Nilai outer loading setiap indikator
Indikator BI4 memperoleh skor 0,623, namun tetap dipertahanan karena tidak telampau jauh dari skor 0,7. Dari hasil pengujian ini, diperoleh skor untuk masing-masing indikator seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2 .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 151~156 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Tabel  2. Sebaran Nilai Outer Loading
Faktor Kode Indikator Factor Loading Citra Merk Brand Image BI1 0.839 BI2 0.848 BI3 0.834 BI4 0.623 BI5 0.820 Minat Beli Purchase Intention PI1 0.794 PI2 0.748 PI3 0.802 PI4 0.798 Harga Price PR1 0.854 PR2 0.875 PR3 0.858 Kepercayaan Trust TR1 0.704 TR2 0.838 TR3 0.842 TR4 0.791 TR5 0.808 Nilai Value VA1 0.832 VA2 0.837 VA3 0.829 VA4 0.792
Dalam  penelitian  ini  diperoleh  skor  untuk  reliabilitas  komposit  ( composite  reability /CR)  untuk konstruksi  citra merek  ( brand image /BI),  harga  ( price/PR ),  minai  beli  (purchase  intention/PI), kepercayaan ( trust/TR ) dan nilai ( value/VL ) dengan skor masing-masing yaitu 0,896; 0,897; 0,866; 0,897 dan 0,893 seperti yang  terlihat  pada  Tabel  3.  Hasil  skor  tersebut  mengindikasikan  bahwa  model  penelitian  memiliki  tingkat consistency  reliability  internal  yang  tinggi  [31].  Untuk  Composite  Reliability  (CR),  Hair  et.  al  (2006) menyarankan untuk nilai yang diterima antara 0,60 hingga 0,95 dan nilai Cronbach's Alpha (CA) harus lebih besar dari 0,7 [32], [33]. Hasil analisis data dari perhitungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel  3. Nilai Composite Reliability (CR), Average Variance Extracted (AVE) dan Cronbach's Alpha (CA)
Faktor CA rho_A CR AVE Brand Image 0.853 0.865 0.896 0.636 Price 0.828 0.834 0.897 0.744 Purchase Intention 0.793 0.795 0.866 0.617 Trust 0.856 0.859 0.897 0.637 Value 0.841 0.841 0.893 0.677
Penelitian ini menggunakan tingkat signifikan two-tails sebesar 0,05 untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Berdasarkan hasil analisis data yang dapat dilihat pada Gambar 4, faktor nilai ( value ) memiliki pengaruh terbesar terhadap minat beli ( purchase intention ) dengan t-value 11,619. Hasil analisis signifikan two-tails dapat dilihat pada Gambar 4 .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 151~156 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Selanjutnya, faktor kepercayaan ( trust ) juga memiliki pengaruh terhadap minat beli ( purchase intention ) dengan t-value 5.628. Faktor citra merek ( brand im age) juga memiliki pengaruh minat beli ( purchase intention ) dengan skor 5.253. Sedangkan, harga ( price ) kurang memiliki pengaruh minat beli ( purchase intention ) dengan skor  0,749.  Pelanggan  tidak  memikirkan  harga  karena  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  penyedia layanan layanan transportasi online lainnya dan cenderung lebih murah dari layanan transportasi secara offline. Ringkasan hasil pngeolahan data dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4 Nilai T Statistics (|O/STDEV|) dan P Values untuk Uji Hipotesis
Hipotesis Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Value s Citra Merek -> Minat Beli 0.184 0.184 0.035 5.253 0.000 Harga -> Minat Beli -0.024 -0.023 0.032 0.749 0.454 Kepercayaan  -> Minat Beli 0.204 0.206 0.036 5.628 0.000 Nilai -> Minat Beli 0.459 0.458 0.039 11.619 0.000

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bersifat kuantitatif yang dilakukan dengan cara dengan mengolah data menggunakan SmartPLS. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  menggunakan  metode  kuesioner  yang  disebarkan  ke  pengguna aplikasi  penyedia  layanan transportasi  selama  dua  bulan  dengan  jumlah  data  yang  terkumpul  sebanyak  983 data. Dari hasil pengolahan data menggunakan SmartPLS, nilai ( value ) memiliki pengaruh terbesar terhadap minat beli ( purchase intention ) dengan t-value 11,619. Selanjutnya, kepercayaan ( trust ) juga memiliki pengaruh terhadap  minat  beli  ( purchase  intention )  dengan  t-value  5.628.  Citra  merek  ( brand  im age)  juga  memiliki pengaruh minat beli ( purchase intention ) dengan skor 5.253. Harga ( price ) kurang memiliki pengaruh minat beli ( purchase intention ) dengan skor 0,749. Pelanggan tidak memikirkan harga karena tidak ada perbedaan yang signifikan antara penyedia layanan layanan transportasi online lainnya dan cenderung lebih murah dari layanan transportasi secara offline.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Riset  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LRPM)  Universitas  Dian Nusantara (UNDIRA) yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] M. Utami and D. Sunardi, “Pemodelan Arsitektur Mobile Commerce Usaha Mikro Menggunakan EAP Dan Togaf ADM Framework,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 290–297, 2020.
[2] I. Nurhaida et al. , “Implementation of Deep Learning Predictor (LSTM) Algorithm for Human Mobility Prediction,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 18, p. 132, Nov. 2020.
[3] M. Utami and E. D. Putra, “Analisis dan Perancangan Aplikasi Pelacakan Alumni (Tracer Study) untuk Perguruan Tinggi Swasta di Indonesia,” INTECOMS J.  Inf.  Technol. Comput.  Sci. ,  vol. 5,  no.  2,  pp. 140–147, 2022.
[4] H. Noprisson and V. Ayumi, “Implementation of Random Forest for Vehicle Type Classification using Gamma Correction Algorithm,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 3, pp. 444–450, 2023.
[5] H.  Noprisson,  “Identification  of  Success  Factor  Models  for  Information  Systems  Development Projects,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 1, pp. 65–70, 2023.
[6] H. Noprisson, “Enterprise 2.0: Identifying Factors for Technology Adoption Based on Technological, Organizational, Human and Social Dimensions,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 1, pp. 59–64, 2023.
[7] H.  Noprisson,  “Fine-Tuning  Model  Transfer  Learning  VGG16  Untuk  Klasifikasi  Citra  Penyakit Tanaman Padi,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 244–249, 2022.
[8] S. B. Assegaff and S. O. Pranoto, “Price determines customer loyalty in ride-hailing services,” Am. J. Humanit. Soc. Sci. Res. , vol. 3, pp. 453–463, 2020.
[9] R. A. Wilis and A. Nurwulandari, “The effect of E-Service Quality, E-Trust, Price and Brand Image Towards  E-Satisfaction  and  Its  Impact on E-Loyalty of Traveloka’s  Customer,” J.  Ilm. Manajemen, Ekon. Akunt. , vol. 4, no. 3, pp. 1061–1099, 2020.
[10] A. Sudirman, F. Halim, O. S. Sinaga, and F. K. Marpaung, “Reflection on Customer Satisfaction Using the Jaket Application in Terms of Aspects of E-Service Quality, Price, and Brand Awareness,” Target

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 1, Januari 2024, hal. 151~156 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
J. Manaj. Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 37–48, 2021.
[11] U.  Rusmawan  and  I.  Mulya,  “Sistem  Informasi  Koperasi  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development (RAD),” J. Inf. Syst. Technol , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[12] G. Purnama and D. Ramayanti, “Aplikasi ChatBot Sistem Parental Control berbasis IoT,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[13] D.  Ramayanti,  Y.  Jumaryadi,  D.  M.  Gufron,  and  D.  D.  Ramadha,  “Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Face Recognition,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 3, no. 12, pp. 486–496, 2023.
[14] H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[15] V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[16] A. Ratnasari, Y. Jumaryadi, and G. Gata, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[17] B. Y. Geni, A. Supriyadi, H. Khotimah, and W. I. Yanti, “Rancang Bangun Company Profile Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Waterfall  (Studi  Kasus:  APM  Frozen  Food),” J.  RESTIKOM  Ris.  Tek. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 75–85, 2024.
[18] B. Yuliadi and A. Nugroho, “Integration between management capability and relationship capability to boost supply chain project performance,” Int. J. Supply Chain Manag , vol. 8, no. 2, pp. 241–252, 2019.
[19] S. Hesti, “The effects of relational social capital and technological factors on knowledge sharing in an online community,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 13, no. 4, 2020.
[20] I. Kamil, M. Ariani, and I. A. Irawan, “The influence of lifestyle and financial literacy on online paylater system and its impact on spending behavior,” J. Econ. Bus. Lett. , vol. 4, no. 2, pp. 51–62, 2024.
[21] H.  Noprisson et  al. ,  “Influencing factors  of  knowledge  sharing among  students in  Indonesia  higher educational  institutions,”  in 2016  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI) , 2016, pp. 1–6.
[22] V.  Ayumi,  H.  Noprisson,  and  N.  Ani,  “Forest  Fire  Detection  Using  Transfer  Learning  Model  with Contrast Enhancement and Data Augmentation,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. JANAPATI , vol. 13, no. 1, 2024.
[23] E. W. Indarto, I. Suroso, S. Sudaryanto, and N. Qomariah, “The effect of brand image and product attributes on customer satisfaction and customer loyalty,” J. Apl. Manaj. , vol. 16, no. 3, pp. 457–466, 2022.
[24] L.  Chen et  al. ,  “Relationship  analysis  among  apparel  brand  image,  self-congruity,  and  consumers’ purchase intention,” Sustainability , vol. 13, no. 22, p. 12770, 2021.
[25] S. Shavitt and A. J. Barnes, “Culture and the consumer journey,” J. Retail. , vol. 96, no. 1, pp. 40–54, 2020.
[26] S. M. Chaerudin and A. Syafarudin, “The effect of product quality, service  quality, price on product purchasing decisions on consumer satisfaction,” Ilomata Int. J. Tax Account. , vol. 2, no. 1, pp. 61–70, 2021.
[27] K. Hussain, F. Jing, M. Junaid, H. Shi, and U. Baig, “The buyer–seller relationship: a literature synthesis on dynamic perspectives,” J. Bus. Ind. Mark. , vol. 35, no. 4, pp. 669–684, 2020.
[28] N. Van Der Nest, S. Curran, and E. L. Jackson, “Trust me! Trust you? The indicators of trust on buyer- seller relationships: pre-and-post COVID-19,” Int. J. Procure. Manag. , 2024.
[29] K. Picot-Coupey, N. Krey, E. Huré, and C.-L. Ackermann, “Still work and/or fun? Corroboration of the hedonic and utilitarian shopping value scale,” J. Bus. Res. , vol. 126, pp. 578–590, 2021.
[30] A. Alzayat and S. H. M. Lee, “Virtual products as an extension of my body: Exploring hedonic and utilitarian shopping value in a virtual reality retail environment,” J. Bus. Res. , vol. 130, pp. 348–363, 2021.
[31] J. Nunnally, Psychometric Theory . New York: McGraw-Hill, 1978.
[32] A. A. G. A. Yana, H. . Rusdhi, and M. A. Wibowo, “Analysis of factors affecting design changes in construction project with Partial Least Square (PLS),” Procedia Eng. , vol. 125, pp. 40 – 45, 2015.
[33] J.  Hair, W.  Blake,  B.  Babin, and  R. Tatham, Multivariate data analysis .  New Jersey:  Prentice  Hall, 2006.