FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN E-COMMERCE

## MENGGUNAKAN DIGITAL ACCUMULATED BALANCE PAYMENT SYSTEM (PAY LATER)
Rama Chandra Jaya 1* , Sunu Puguh Hayu Triono 2
rama.chandra@inaba.ac.id *

## Universitas Indonesia Membangun (INABA) 1
Jl. Soekarno-Hatta No.448, Kec. Bandung Kidul, 40266
Kota Bandung, Provinsi Jawa Barat Indonesia
Universitas Telkom 2
Jl. Telekomunikasi. 1, Kec. Dayeuhkolot, 40257
Kota Bandung, Provinsi Jawa Barat Received Date : 12.03.2021 Indonesia Revised Date : 05.09.2022 Accepted Date : 26.09.2022

## PROGRAM STUDI MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG

## ABSTRACT
This study contains of description and influence of the factors that influence consumer decision to use the Accumulated Balance Payment System (Pay later). This  research  uses  descriptive  and  quantitative  methods  with  analysis  using Structural Equation Modeling and SmartPLS. The results of the hypothesis test showed that the variables Demographics, Orientations, and Psychographics have a positive and significant effect on the Consumer Consumer Payment Technology Use Decision. Based on the results the role of the closest family such as parents, husband,  or  wife  in  granting  permission  to  use  Pay  later  is  very  important. Companies need to implement the Familly Sharing Payment System in a consumer Pay later account. This is expected to provide ease of payment and get more users, provide solutions for family members who have not worked, and provide balanced restrictions and ease of payments that are integrated into one main account.
Keywords
:  Pay later, Payment Technology, Accumulated Balance, Sharing Payment, Consumer Decision

## ABSTRAK
Penelitian ini berisi kajian mengenai gambaran dan pengaruh dari faktor- faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen menggunakan Accumulated Balance  Payment  System atau Paylater .  Penelitian  ini  mengunakan  metode deskripstif dan  kuantitatif  dengan  analisis  menggunakan Structural Equation Modeling dan software SmartPLS. Sumber data yakni primer dan sekunder yang bersumber dari online maupun offline . Hasil pengujian hipotesis menunjukkan variabel Demographics , Orientations , Psychographics berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap Consumer  Consumer  Payment  Technology  Use  Decission Decission . Berdasarkan hasil penelitian pentingnya peranan keluarga terdekat seperti  orang  tua,  suami  atau  istri  dalam  pemberian  izin  untuk  mengunakan Paylater dalam  berbelanja  menggunakan Paylater .  Perusahaan  perlu melakukan  penerapan Familly  Sharing Payment  System dalam akun Paylater . Hal ini diharapkan akan memberikan kemudahan pembayaran dan jangkauan pengguna yang lebih banyak, memberikan solusi bagi anggota keluarga yang belum bekerja, memberikan pembatasan kredit serta kemudahan pembayaran yang terintegrasi dalam satu akun utama.
Kata Kunci :  Bayar nanti, Teknologi Pembayaran, Akumulasi Saldo,
Berbagi Pembayaran, Keputusan Konsumen

## PENDAHULUAN
Tahun  2020  merupakan  salah  satu  tahun  terberat  di  awal  milenium  ini. Pada  tahun  tersebut  pandemi  Covid-19  melanda  dunia  tanpa  terkecuali Indonesia.  Hal  ini  menyebabkan  penurunan  pendapatan  usaha e-commerce , volume  transaksi  dan  kelancaran  pendistribusian  barang  di  tahun  tersebut (Statistik, 2020) Pemerintah Indonesia telah melakukan berbagai usaha untuk membangkitkan  sektor  usaha  khususnya  UMKM.  Banyak  dari  UMKM menggunakan  Marketplace  seperti  Tokopedia,  Shopee  dan  aplikasi  Grab  dan Gojek  untuk  pemanfaatan  toko online serta  sistem  layanan  transaksi(Kosadi et.al, 2021).  Penundaan  pembayaran  yang  menjadi  fitur  unggulan  layanan Paylater ini  diharapkan  akan  meningkatkan  volume  transaksi e-commerce . Hasil  pra-survei  yang  dilakukan  terhadap  konsumen e-commerce yang menggunakan Digital  Accumulated  Balance  Payment  System atau  yang  lebih dikenal dengan Paylater menunjukkan konsumen telah mengetahui cara dan metode menggunakan Paylater , namun konsumen yang menyukai pembayaran Paylater untuk  berbelanja online masih  rendah,  sementara  sisanya  lebih menyukai Cash On Delivery (COD).
Kemudian konsumen yang mengunakan Paylater untuk kebutuhan Rumah Tangga masih tergolong rendah. Selanjutnya sebagian besar konsumen merasa sulit  menemukan  merchant  yang  bekerjasama  atau  menerima  pembayaran Paylater ,  sementara  konsumen  merasa  dirinya  telah  merasa  aman  dalam melakukan  transaksi  dengan Paylater ,  namun  keinginan  konsumen  untuk merekomendasikan Paylater kepada orang lain masih rendah. Menurut Kotler et.al (2017)  Cultural,  Social,  Personal,  Psychplogical  berpengaruh  terhadap Consumer  Behavior.  Sementara  Deufel et.al (2019)  menyatakan  da  2  faktor utama  dalam  pemilihan  metode  pembayaran online di  eropa,  yaitu  faktor budaya  dan  faktor  ekonomi.  Konsumen dengan  pendidikan  lebih  tinggi  akan lebih  mudah  beradaptasi  dengan  sistem  pembayaran online terbaru  serta konsumen juga lebih memilh pembayaran konvensional seperti debit darpada pembayaran yang lebih baru dengan alasan adanya biaya tambahan (Kim et.al 2010).
Penerapan sistem pembayaran yang populer ditengah konsumen saat ini akan  membantu  mereka  dalam  memilih  metode  pembayaran  yang  akan  di gunakan  dalam  transaksi  pembayaran e-commerce. Selain  itu  metode pembayaran  dengan  sistem  tagihan  periode  akan  memudahkan  konsumen melakukan  pembayaran.  Penelitian  oleh  Junadi  &  Sfenrianto  (2015) menyatakan culture,  percived  security,  performance  expectancy,  effort expectancy dan social  influence berpengaruh  positif  terhadap  minat penggunaan e-payment system in Indonesia, namun dalam penelitian tersebut tidak membahas mengenai metode Accumulated Balance Payment System atau Paylater.
Deufel et.al (2019)  mengungkapkan  bahwa Culture memiliki  pengaruh yang utama terhadap pemilihan sistem pembayaran Paylater . Pengaruh kedua adalah  ekonomi  yang  berpengaruh  terhadap  pemilihan Paylater oleh konsumen,  namun  dalam  penelitian  ini  tidak  membahas  pengaruh Psychographics dan Orientations terhadap Paylater .

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif  dengan  metode kuantitatif.  Pada  penelitian  ini  digunakan  empat  variabel  bebas  dan  satu variabel terikat. Pada penelitian ini meiliki lima variabel eksogen. Pada variabel Demographics (X 1 ) memiliki enam dimensi yaitu, Usia, Pekerjaan, Pernikahan, Budaya,  Agama  dan  Keluarga.  Selanjutnya  pada  variabel Psychographics (X 2 ) memiliki  dua  dimensi  yaitu Lifestyle dan Innovativeness .  Berikutnya  pada variable Resources (X 3 ) memiliki lima dimensi yaitu Money, Income, Wealth, Skill dan Self Control .  Pada variabel Orientations (X 4 ) memiliki  dimensi Hedonism, Materialism dan Technology Orientations .
Sementara  Variabel Consumer  Payment  Technology  Decission (Y)  dengan dimensi Methode,  Reason  of  use,  Security dan Satisfaction sebagai  variabel endogen.  Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Structural Equation  Modeling dangan  software  SmartPLS.  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah masyarakat Kota Bandung dan sekitarnya. Dikarenakan jumlah populasi dalam  penelitian  ini  yang  besar  dan  tidak  pasti  maka  penelitian  ini menggunakan rumus Bernouli dalam Zikmund et.al (2013)mana sample yang diperlukan cukup 100 orang saja. Penelitian ini menggunakan data primer dari survei dan penyebaran kuesioner serta data sekunder dari jurnal penelitian dan data online maupun offline .
Kuesioner  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  pertanyaan  yang diambil berdasarkan sumber buku, artikel,  jurnal dan penelitian pendahulu. Kuesioner ini memiliki skala satu hingga lima dimana satu merupakan jawaban paling  negatif  sementara  jawaban  lima  merupakan  jawaban  paling  baik. Kuesioner  ini  dibuat  menggunakan  aplikasi  google  form  dan  didistribusikan secara online dengan  menggunakan  beberapa  platform  social  media  seperti Instagram dan WhatsApp.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan uji deskriptif pada penelitian ini didapatkan bahwa variabel Demographics memiliki  kategori  “sesuai”  secara  keseluruhan.  Sementara dimensi Pekerjaan dan Pernikahan memiliki kategori “sangat sesuai” menurut persepsi  yang  dirasakan  konsumen.  Hal  ini  dikarenakan  konsumen  merasa membutuhkan Paylater saat  status  pernikahan  mereka  telah  menika  dan
mereka merasa mampu melakukan pembayaran tagihan ketika mereka telah bekerja.  Dimensi  keluarga  memiliki  penilaian  terendah  di  mata  konsumen, konsumen merasa orang tua memiliki peranan yang kurang mendukung dalam pembayaran Paylater ,  hal  ini  disebabkan  sistem Paylater yang  ada  sebagian besar  memiliki  kesamaan  dengan  konsep  pembayaran  kartu  kredit,  dimana terdapat bunga dan denda keterlambatan.
Selanjutnya hasil uji deskriptif dari variabel Psychographics nilai terendah berada  pada  indikator Hard-Working dan  yang  tertinggi  pada  indikator Feel Good .  Keduanya  berada  pada  dimensi  yang  sama  yaitu Lifestyle .  Untuk  nilai tertinggi konsumen merasa nyaman atau terbantu dengan adanya Paylater ini dalam  berbelanja.  Sementara  untuk    nilai  terendah  konsumen  menyatakan bahwa mereka biasa menggunakan Paylater untuk berbelanja saat jam istirahat dalam bekerja. Pada Variabel ini nilai keseluruhan pada kategori sesuai dengan persepsi atau yang sedang konsumen rasakan.
Kemudian  untuk  hasil  pengujian  deskriptif  variabel Resources didapat bahwa  Konsumen  yang  menggunakan Paylater biasa  membandingkan  harga produk  yang  hendak  mereka  beli.  Konsumen  merasa  pernyataan  ini  pada kategori yang sesuai dengan kebiasaan yang mereka rasakan. Selanjutnya nilai terendah  pada  variabel  ini  adalah  pada  kategori  kurang  sesuai,  yakni  pada indikator  pemilihan  belanja  untuk  investasi  yang  berada  pada  dimensi self control .  Artinya  konsumen  yang  menggunakan Paylater kurang memperhatikan  pembelian  investasi  untuk  masa  depan,  yang  artinya konsumen Paylater bisa dikatakan konsumtif. Pada hasil uji deskripsitf variabel Orientations nilai  terendah  pada  dimensi Hedonism ,  yang  mana  konsumen menyatakan  mereka  biasa  membeli  barang  yang  mereka  inginkan  dengan menggunakan Paylater .
Untuk hasil tertinggi berada pada dimensi Technology Orientations dimana kualitas layanan pada Paylater sudah dalam kategori baik dan semua indikator serta dimensi pada variabel Orientations berada pada kategori baik. Pengujian deskriptif  pada  variabel Consumer  Payment  Technology  Use  Decission menyatakan nilai tertinggi dengan kategori “sangat setuju”. Nilai tertinggi ini berada pada dimensi Security , yang mana konsumen telah sadar untuk tidak memberikan  informasi  terkait password ,  kode  OTP  dan  verifikasi Paylater kepada orang lain. Sementara kesediaan konsumen untuk merekomendasikan Paylater kepada kerabatnya memiliki nilai terendah pada dimensi ini, namun masih  dalam  kategori  “baik  atau  setuju”. Berdasarkan  hasil  perhitungan  R- Square terlihat bahwa nilai dari variabel endogen variabel Consumer Payment Technology  Use  Decission memperoleh  nilai R-Square 0,850  dimana  nilai  ini tergolong sangat kuat.
Dengan demikin dapat terlihat bahwa kemampuan variabel Demographics, Psychographics,  Resources dan Orientaion dalam  menjelaskan Consumer Payment Technology Use Decission adalah sebesar 85%, artinya terdapat 15%
pengaruh  dari  variabel  lain  yang  tidak  diteliti.    Selanjutnya  hasil  dari  uji hipotesis  antara Demographics terhadap Consumer  Payment  Technology  Use Decission mengungkapkan bahwa Pengaruh Demographics terhadap Consumer Payment  Technology  Use  Decission memiliki  koefisien  jalur  T-Statics  3,763 (<1,661) dan P-Value sebesar 0,000 (<0,05), artinya H0 ditolak dan H1 diterima sehingga pengaruh Demographics terhadap Consumer Payment Technology Use Decission adalah Positif dan Signifikan.
Selanjutnya hasil uji hipotesis Psychographics terhadap Consumer Payment Technology Use Decission memiliki koefisien jalur T-Statics 2,843(<1,661) dan P-Value  sebesar  0,004  (<0,05),  artinya  H 0 ditolak  dan  H 2 diterima  sehingga pengaruh Psychographics terhadap Consumer  Payment  Technology  Use Decission adalah Positif dan Signifikan. Kemudian pengujian hipotesis Resources terhadap Consumer Payment Technology Use Decission memiliki koefisien jalur T-Statics 1,532 (<1,661) dan P-Value sebesar 0,126 (<0,05), artinya H 0 diterima dan H 3 ditolak sehingga pengaruh Psychographics terhadap Consumer Payment Technology Use Decission adalah Positif dan Tidak Signifikan. Hasil pengujian hipotesis Orientations terhadap Consumer  Payment  Technology  Use  Decission memiliki  koefisien  jalur  T-Statics  3,303  (<1,661)  dan  P-Value  sebesar  0,001 (<0,05),  artinya  H 0 ditolak  dan  H 4 diterima  sehingga  Pengaruh Orientations terhadap Consumer  Payment  Technology  Use  Decission adalah  Positif  dan Signifikan.
Perusahaan  penyedia  jasa Paylater sangat  perlu  memperhatikan  faktor Demographics karena  memiliki  pengaruh  parsial  sebesar  48,1%  dimana didalamnya terdapat dimensi Usia, Pekerjaan, Pernikahan, Budaya, Agama dan Keluarga.  Faktor  budaya  berpengaruh  pada  keputusan  konsumen  dalam memilih pembayaran Paylater , hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh  Deufel et.al (2019).  Usia  konsumen  dalam  menggunakan Paylater di dominasi usia dibawah 40 tahun. Hal ini juga sesuai dengan penelitian Akana (2019)  yang  menyatakan  usia  pengguna  metode  pembayaran Paylater didominasi  usia  dibawah  40  tahun.  Kelompok  Gen  Y,  lebih  sering  terjadi penyalahgunaan  pembayaran  jenis  “ Buy  Now  Paylater ”.  Penyebabnya  adalah kurangnya literasi terhadap payment financial .
Peran orang tua diperlukan untuk mendampingi mereka. Pihak penyedia layanan  dan  pihak  terkait  diminta  untuk  menyiapkan  regulasi  untuk mewadahai pengguna pada kelompok Gen Y (Zainudin et.al , 2019). Penelitian (Chen  &  Steckel,  2012)  mengungkapkan  dengan Credit  Card  Share  of  Wallet System hanya pemegang kartu utama atau akun utama yang dapat melakukan personalisasi informasi, limitasi kredit hingga jenis produk yang dapat dibeli oleh pengguna lain. Dengan demikian cara ini juga diharapkan dapat di adopsi oleh Digital  Accumulated  Balance  Payment  Systems atau Paylater untuk membuat Familly Sharing Payment Systems dalam akun Paylater e-commerce.
Sehingga  diharapkan  menjadi  solusi  penggunaan  metode Paylater didalam lingkungan keluarga agar dapat diterima oleh semua anggotanya.
Selain  itu  faktor  pendidikan  juga  berpengaruh  terhadap  keputusan penggunaan metode Paylater , hal ini juga sejalan dengan penelitian Kim et.al (2010).  Perusahaan  penyedia  jasa Paylater perlu  mempertimbangkan  faktor Psychographics karena  memiliki  pengaruh  parsial  sebesar  25,2%  dimana didalamnya  terdapat  dimensi  Lifestyle  dan  Innovativeness.  Perusahaan penyedia layanan Paylater perlu memperhatikan kebutuhan konsumen, dengan meningkatkan rasa nyaman konsumen dalam menggunakan Paylater dan lebih menyederhanakan kembali cara aktivasi, penggunan hingga pembayaran yang dapat dikostumisasi  secara  fleksibel.  Hasil  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan Treiblmaier et.al (2008)  yang  menyatakan  untuk  kenyamanan  konsumen menggunakan  mekanisme  sistem  pembayaran online yang  baru  maka  perlu diberikan penawaran menarik seperti tambahan manfaat untuk konsumen.
Pemberian Reward kepada  konsumen  pengguna Paylater akan meningkatkan  jumlah  konsumen  baru  layanan  pembayaran  ini  (Ching  & Hayashi,  2010).  Metode  pembayaran  dengan billing  system seperti Paylater akan  memudahkan  konsumen  melakukan  pembayaran  karena  pembayaran akan  ditagihkan  pada  periode  tertentu  dan  hal  ini  tentu  akan  membantu konsumen untuk menghemat banyak waktu dan biaya (Nagasubramanian & P. Rajagopalan,  2012).  Perlu  adanya  kehati-hatian  dalam  memberikan kemudahan Paylater ,  karena  akan  berdampak  pada  stabilitas  ekonomi  jika konsumen terjadi gagal bayar (Aulianisa, 2020). Dalam pengujian penelitian ini faktor Resources berpengaruh positif namun tidak signifikan.
Pada variabel Resource terdapat indikator Money, Income, Wealth, Skill dan Control. Walaupun hasilnya secara parsial hanya  13.7% namun demikian tidak ada  salahnya  Perusahaan  tetap  memperhatikan  faktor  ini  dalam  penerapan Paylater kepada  konsumen.  Rendahnya  hasil  ini  diduga  karena  pengguna micro-payment jenis Paylater merupakan  kategori  menengah  kebawah (McGrath, 2011). Rendahnya skill non-konsumen atau konsumen yang belum menggunakan Paylater menyulitkan bertambahnya angka pengguna Paylater . Perusahaan  penyedia  jasa Paylater perlu  mempertimbangkan  faktor Technology  Orientations karena  memiliki  pengaruh  parsial  sebesar  20,1% dimana  didalamnya  terdapat  dimensi Hedonism,  Materialism dan Technology Orientations .  Ketersediaan  layanan  internet  dan  infrastruktur  keuangan lainnya  seperti  mesin  point-of-sale  dan  layanan  mobile  banking  merupakan penentu penting dari adopsi e-payment system (Oyelami et.al , 2020 ). Dengan peningkatan  teknologi,  perkembangan  sistem  pembayaran  elektronik  telah menjadi banyak bentuk termasuk kartu kredit, kartu debit, sistem tunai dan cek elektronik, kartu pintar, metode pembayaran tanpa kontak dompet digital dan pembayaran seluler dan sebagainya (Bezhovski, 2016).

## KESIMPULAN
Peranan Demographics konsumen Paylater memiliki  pengaruh  tertinggi terhadap  keputusan  penggunaan Paylater .  Aspek  yang  perlu  ditingkatkan dalam  faktor  ini  adalah  pentingnya  peranan  keluarga  terdekat  seperti  orang tua, suami atau istri dalam pemberian izin untuk mengunakan Paylater dalam berbelanja  menggunakan Paylater .  Uji  deskriptif Psychographics memiliki kategori  baik  atau  telah  sesuai  dengan  apa  yang  dibutuhkan  konsumen. Sementara hasil uji hipotesis Psychographics berpengaruh positif dan signifikan terhadap  keputusan  penggunaan Paylater .  Konsumen  merasa  nyaman menggunakan Paylater untuk berbelanja e-commerce .
Konsumen juga merasa dapat menerima pembayaran jenis ini dengan baik. Dalam  pengujian  deskriptif  penelitian  ini  faktor Resources memiliki  kategori yang  baik  atau  telah  sesuai  dengan  persepsi  konsumen.  Selanjutnya  uji hipotesis variabel ini berpengaruh positif namun tidak signifikan. Pada variabel Resource terdapat indikator Money, Income, Wealth, Skill dan Control , namun perusahaan  perlu tetap  memperhatikan  faktor  ini dalam penerapan Paylater kepada  konsumen.  Terutama  pada  faktor Skill, dimana  masih  banyak  non- pengguna yang kesulitan dalam menggunakan layanan pembayaran jenis ini, dan lebih memilih menggunakan layanan COD.
Hasil  uji  deskriptif  variabel Orientations dalam  kategori  baik  atau  sesuai dengan  yang  dirasakan  oleh  konsumen Paylater .  Sedangkan  uji  hipotesis menunjukkan  variabel Orientations berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap keputusan penggunaan Paylater . Perusahaan penyedia jasa Paylater perlu  mempertimbangkan  faktor Orientations yang  didalamnya  terdapat dimensi Hedonism, Materialism dan Technology Orientations . Dimensi Hedonism merupakan yang terendah, itu artinya konsumen lebih memperhatikan faktor lain yaitu Technology Orientations , dimana kualitas sistem, kualitas informasi dan  kualitas  layanan  dari Paylater yang  menjadi  fokus  konsumen  dalam menggunakan layanan Paylater .

## REKOMENDASI
Untuk  meningkatkan  faktor Demographics ,  perusahaan  perlu  melakukan penerapan Familly  Sharing  Payment dalam  akun Paylater .  Familly  Sharing Payment memiliki konsep yang kurang lebih sama seperti penggunaan kartu kredit tambahan, namun tentu perlu disesuaikan kembali dengan e-commerce yang ada. Hal ini diharapkan akan memberikan kemudahan pembayaran dan jangkauan pengguna yang lebih banyak. Dengan adanya fitur Familly Sharing Payment akan memberikan solusi bagi anggota keluarga yang belum bekerja, memberikan pembatasan limit kemudahan integrasi pembayaran dalam satu akun utama.
Dalam  menjaga  dimensi Psychographics tetap  baik,  Perusahaan  perlu mempertahankan inovasi yang ada dan memberikan keragaman inovasi dari sistem Paylater . Konsumen diharapkan mendapatkan penawaran menarik atau berupa privillage yang diberikan khusus untuk pengguna Paylater . Selanjutnya perusahaan  diharapkan  tetap  mempertahankan  dimensi-dimensi  yang  ada pada variabel Orientations , khususnya kualitas sistem, kualitas informasi dan kualitas  layanan.  Kehandalan  sistem  serta ubiquity dari  sistem Paylater merupakan modal dasar terbentuknya sistem Paylater yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Akana, T. 2019. Consumer Payment Preferences and the Impact of Technology and  Regulation:  Insights  from  the  Visa  Payment  Panel  Study. FRB  of Philadelphia  Payment  Cards  Center  Discussion  Paper , 19 – 1 . https://doi.org/10.21799/frbp.dp.2019.01
Aulianisa, S. S.  2020.  Konsep  Dan  Perbandingan  Buy  Now,  Pay  Later  Dengan Kredit  Perbankan  Di  Indonesia:  Sebuah  Keniscayaan  Di  Era  Digital  Dan Teknologi. Jurnal Rechts Vinding: Media Pembinaan Hukum Nasional , 9 (2), 183. https://doi.org/10.33331/rechtsvinding.v9i2.444
Bezhovski, Z. 2016. The Future of the Mobile Payment as Electronic Payment System. European Journal of Business and Management , 8 (8), 127 – 132. Chen, Y., & Steckel, J. H. 2012. Modeling credit card share of wallet: Solving the incomplete  information  problem. Journal  of  Marketing  Research , 49 (5), 655 – 669. https://doi.org/10.1509/jmr.06.0005
Ching, A. T., & Hayashi, F. 2010. Payment card rewards programs and consumer payment  choice. Journal  of  Banking  and  Finance , 34 (8),  1773 – 1787. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2010.03.015
Deufel, P., Kemper, J., & Brettel, M. 2019. Pay now or pay later: A cross-cultural perspective on online payments. Journal of Electronic Commerce Research ,
20 (3), 141 – 154.
Dholakia, R. R. 2012. Technology and consumption: Understanding consumer choices  and  behaviors.  In How  Brand  Awareness  Relates  to  Market Outcome, Brand Equity and the Marketing Mix . Jaya, R. C., & Triono, S. P. H. 2019. Analisis Pengaruh Social Media Engagement dan  After  Sales  Service  Terhadap  Online  Store  Image  UKM  Serta Dampaknya  Terhadap  Brand  Cohesion. Jurnal  Indonesia  Membangun ,
18 (03), 31 – 45.
Junadi, & Sfenrianto. 2015. A Model of Factors Influencing Consumer’s Intention to  Use  E-payment  System  in  Indonesia. Procedia  Computer  Science ,
59 (Iccsci), 214 – 220. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.557
Kim,  C.,  Mirusmonov, M.,  & Lee,  I.  2010.  An  empirical  examination of  factors influencing  the  intention  to  use  mobile  payment. Computers  in  Human Behavior , 26 (3), 310 – 322. https://doi.org/10.1016/j.chb.2009.10.013 Kosadi,  F.,  Jaya,  R.  C.,  &  Hamdani,  D.  2021.  Intensi  adopsi  e-commerce  dan aplikasi  sistem  akuntansi. Jurnal  Akuntansi  Aktual , 8 (2),  115 – 128. https://doi.org/10.17977/um004v8i22021p115
Laudon, Kenneth C., and C. G. T. 2002. E-commerce: Business, Technology , Society (United Sta). Addison Wesley.
Laudon, K. C., & Traver, C. G. 2018. E-commerce. Business. Technology. Society.
(13th ed.). Pearson Education.
McGrath,  J.  2011.  Micropayments:  Final  Frontier  for  Electronic  Consumer
Payments. SSRN Electronic Journal , June , 1 – 37. https://doi.org/10.2139/ssrn.920609
Mulyasari,  H.,  Dan,  T.  T.  B.,  &  Wijaya,  A.  B.  M.  2014.  Analisis  Jenis  Sistem Pembayaran  Elektronik  Dalam  Transaksi  E-Commerce  Di  Indonesia. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 2014 (Sentika), 166 – 173.
Nagasubramanian, R., & P. Rajagopalan, S. 2012. Payment Gateway Innovation in  Multiple  Payments. International  Journal  of  Computer  Applications , 59 (16), 33 – 43. https://doi.org/10.5120/9635-4391
Oyelami,  L.  O.,  Adebiyi,  S.  O.,  &  Adekunle,  B.  S.  2020.  Electronic  payment adoption  and  consumers  ’  spending  growth :  empirical  evidence  from Nigeria. Future  Business  Journal .  https://doi.org/10.1186/s43093-020- 00022-z
Philip Kotler , Gary Armstrong , Swee Hoon Ang , Chin Tiong Tan, O. H.-M. Y. M. L. 2017. Marketing principles from an Asian perspective (4th ed.). Pearson Education Limited.
http://arxiv.org/abs/1011.1669%0Ahttp://dx.doi.org/10.1088/1751- 8113/44/8/085201%0Ahttps://iopscience.iop.org/article/10.1088/175 1-8113/44/8/085201 Prasetio, A. 2013. E-Commerce & IT Business . Dinamika Komunikasi.
Statistik, B. P. 2020. Statistik E-Commerce 2020. In Statistik E-Commerce 2020 . BPS-Statistics Indonesia. https://www.bps.go.id
Treiblmaier,  H.,  Pinterits,  A.,  &  Floh,  A.  2008.  Success  factors  of  internet payment systems. International Journal of Electronic Business , 6 (4), 369. https://doi.org/10.1504/ijeb.2008.020675
Zainudin, R., Mahdzan, N. S., & Yeap, M.  Y. 2019. Determinants of credit card misuse among Gen Y consumers in urban Malaysia. International Journal of Bank Marketing , 37 (5), 1350 – 1370. https://doi.org/10.1108/IJBM-08- 2018-0215
Zikmund,  Babin,  C.  and  G.  2013. Business  Research  Methods (South-Western (ed.); 9th ed.). Cengage Learning.
https://books.google.com.my/books/about/Business_Research_Methods .html?id=Rk5uCgAAQBAJ&redir_esc=y