## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN UMKM MITRA SHOPEFOOD DI JAKARTA SELATAN
1 Yudha Destianto Dwi Prakoso, 2 Asep Juarna*
1, Magister Manajemen Sistem Iinformasi Universitas Gunadarma, 2 Fakultas Teknologi Industri} Universitas Gunadarma
Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 yudhadestianto@gmail.com, 2 ajuarna@staff.gunadarma.ac.id *)Penulis Korespondensi

## Abstrak
UMKM adalah pilar penting perekonomian di Indonesia. Pada tahun 2021 kegiatan bisnis di Indonesia melibatkan 64,2 juta UMKM yang memberikan kontribusi 61,07% terhadap PDB Indonesia,  menyerap  97%  tenaga  kerja  nasional,  dan  menghimpun  60,4%  total  investasi nasional. Pada sektor bisnis makanan dan minuman (food and beverage, F & B) UMKM bekerja sama dengan penyedia aplikasi pesan-antar produk. Dalam bisnis ini UMKM adalah unit FBP (F & B Product) sementara penyedia aplikasi sebagai unit FBS (F & B service) dan unit FBP menjadi mitra unit FBS. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan UMKM atas aplikasi ShopeeFood di Jakarta Selatan. Dihipotesakan dalam bisnis ini ada satu variabel terikat, yaitu kepuasan mitra, dan empat variable bebas, yaitu faktor aplikasi itu sendiri, faktor brand reliability dari unit FBS, faktor pelayanan unit FBS, dan volume penjualan atau laba  unit  FBP.  Hipotesis  ini  diuji  dengan  metode  SEM  (structural  equation  modelling)  yang diimplementasikan  dalam  lingkungan  program  aplikasi  SmartPLS  (partial  least  square); hasilnya dari keempat variabel bebas tiga di antaranya berpengaruh terhadap kepuasan mitra sedangkan satu variabel lagi, yaitu volume penjualan atau laba, tidak berpengaruh.
Kata Kunci : UMKM, FBP, FBS, SEM, SmartPLS, Kepuasan mitra.

## Abstract
MSMEs are important pillar of the economy in Indonesia. In 2021, business activities in Indonesia involved 64.2 million MSMEs which contribute 61.07% to Indonesia's GDP, absorb 97% of the national workforce,  and  collect  60.4%  of total  national  investment.  In  the  food  and  beverage business  sector  (food  and  beverage,  F  &  B)  MSMEs  collaborate  with  product  order-delivery application providers. In this business, MSMEs are FBP (F&B Product) units while application providers  are  FBS  (F&B  service)  units  and  the  FBP  unit  is  a  partner  of  the  FBS  unit.  This research analyzes the factors that influence MSME satisfaction with the ShopeeFood application in South Jakarta. It is hypothesized that in this business there is one dependent variable, namely partner  satisfaction,  and  four  independent  variables,  namely  the  application  factor  itself,  the brand reliability factor of the FBS unit, the service factor of the FBS unit, and the sales volume or profit of the FBP unit. This hypothesis was tested using the SEM (structural equation modeling) method  which  was  implemented  in  the  SmartPLS  (partial  least  square)  application  program environment;  The  results  of  the  four  independent  variables,  three  of  which  have  an  effect  on partner satisfaction, while one more variable, namely sales volume or profit, has no effect.
Keywords : UMKM, FBP, FBS, SEM, SmartPLS, Partner satisfaction.

## PENDAHULUAN
UMKM  (usaha  mikro,  kecil,  dan menengah) adalah pilar penting perekonomian di  Indonesia.  Menurut  data  Kementrian Koperasi dan UKM pada tahun 2021 kegiatan bisnis UMKM di Indonesia sudah melibatkan 64,2 juta UMKM yang memberikan kontribusi terhadap PDB sebesar 61,07% atau senilai Rp. 8.573,89 triliun. PDB adalah total nilai barang dan jasa yang diproduksi seluruh unit usaha di suatu  negara  pada  kurun  waktu  tertentu, umumnya  satu  tahun.  Kontribusi  UMKM terhadap  perkonomian  Indonesia terlihat  juga dari kemampuannya menyerap 97% dari total tenaga kerja nasional dan menghimpun 60,4% dari  total  investasi nasional  atau  senilai lebih dari  Rp.  500  triliun  [1],  [2].  Di  era perdagangan  daring  saat  ini  UMKM bekerjasama  dengan  perusahaan  jasa  layanan pesan-antar ( order and delivery ) berbasis web
untuk menjual produk-produknya; skema kerja sama  bisnis  ini  harus  saling  menguntungkan dan memuaskan.
Shopee  adalah  salah  satu  aplikasi layanan pesan-antar berbasis web yang sangat populer.  Menurut  iPrice  Group,  website Shopee memiliki angka rerata kunjungan lebih dari  90  juta  perbulan  selama  tahun  2020  [3]. Aplikasi  Shopee  mempunya  banyak  fitur seperti  ShopeeMall,  ShopeeSupermarket, ShopeeBarokah,  dan  ShopeeFood.  Aplikasi ShopeeFood  khusus  melayani  pesan-antar makanan dan minuman ( food and beverage, F &  B )  cepat  saji  atau  siap  saji.  ShopeeFood diluncurkan  pada  April  2020,  yang  melayani pesan-antar  makanan  beku,  aneka  kue,  serta makanan olahan.
Pada  awal  2021  ShopeeFood  mulai melayani  pesan-antar  makanan  dan  minuman cepat  saji  atau  siap  saji.  Gambar  1  adalah tampilan website ShopeeFood terkini.
Gambar 1. Tampilan website ShopeeFood (https://shopee.co.id/m/shopeefood)
Aplikasi ShopeeFood sangat praktis dan sangat  memanjakan  konsumen  sehingga aplikasi ini menjadi favorit para konsumen [4], [5].  Di  aplikasi  ShopeFood  pemesan  hanya perlu  memilih  makanan  atau  minuman  yang ingin dibeli, selanjutnya aplikasi ShopeeFood akan menyiapkannya dan mengantarkannya ke alamat  pemesan.  Pembayaran  transaksi  bisa dilakukan  dengan  sistem  COD  ( cash  on delivery ) atau menggunakan ShopeePay yaitu uang  elektronik  yang  dapat  digunakan  di semua  fitur  aplikasi  Shopee.  Pemesanan  di Shopeefood ini tergolong praktis, kini hampir sepraktis fitur F & B yang ada di aplikasi Grab dan  Gojek  [6].  ShopeeFood  ini  juga menyediakan  banyak  promo,  mulai  dari potongan  harga, voucher ,  hingga cashback yang  cukup  besar  untuk  menarik  konsumen. Berbagai  promo  ini,  seperti  promo  pada umumnya,  berpengaruh  penting  terhadap perilaku  belanja  konsumen  [7].  Saat  ini ShopeeFood  telah  melakukan  kerja  sama bisnis  dengan  banyak  UMKM  produsen produk  makanan  dan  minuman  dan  juga dengan  banyak driver .  Dalam  kerja  sama  ini ShopeeFodd bertindak sebagai unit FBS ( food and  beverage  service ),  UMKM  sebagai  unit FBP  ( food  and  berage  product ),  dan driver sebagai  unit  FBDD  ( food  and  beverage delivery  driver )  yang  siap  mengantarkan makanan  dan  minuman  kepada  pemesan  [5], [8].  UMKM  dan  para  driver  disebut  mitra
Shopeefood.
Analisis
faktor-faktor yang
mempengaruhi  keputusan  UMKM  atau restoran  atau  lainnya  untuk  menjadi  mitra suatu aplikasi layanan F & B berbasis web atau untuk  mempertahankan  kemitraan  itu  adalah domain teori perilaku ( behavioral theory ) dan teori  penerimaan  teknologi  ( technology acceptance theory ). Teori perilaku mempelajari bagaimana individu
mempersepsikan,  memproses,  dan  bertindak terhadap  lingkungan  sosial  mereka,  termasuk terhadap adopsi atau penggunaan teknologi [9]. Dari  teori  perilaku  dikembangkan  beberapa teori  dan  model,  dua  di  antaranya  yang terkenal  adalah theory  of  reasoned  action (TRA) dan theory of planned behavior (TPB). Teori  penerimaan  teknologi  mempelajari penerimaan  teknologi  oleh  individua  atau sekelompok  individu,  kemampuan  mereka dalam  mengadopsi  teknologi  baru,  dan pengaruh  penggunaan  teknologi  tersebut kepada  mereka  [10].  Teori  ini  dikembangkan dari konsep ilmu perilaku ( behavioral science ) dalam  psikologi  dan  sosiologi.  Dari  teori penerimaan teknologi dikembangkan beberapa teori  dan  model,  satu  di  antaranya  yang terkenal  adalah technology  acceptance  model (TAM).  Model  TRA  dan  model  TPB mempunyai  keterkaitan  yang  erat  dengan model  TAM  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2 sebagai model adopsi teknologi.

## Gambar 2. Model Adopsi Teknologi Teoretis TRA, TPB, Dan TAM
[sumber: K. Roubiah, 2009]
Gambar  2  menjelaskan  perkembangan model  adopsi  teknologi  teoretis  TRA,  TPB, dan TAM. Output ketiga model sama yaitu niat perilaku  ( behavioral  intention );  niat  perilaku ini  misalnya  niat  menggunakan  aplikasi,  niat belanja  daring,  niat  loyal  terhadap  suatu teknologi,  dan  lain-lain.  Niat  perilaku  adalah tahap  awal  dalam  adopsi  teknologi  karena tanpa  niat  yang  cukup  besar  maka  teknologi yang  sedng  dipertimbangkan  itu  tidak  akan diadopsi [9]. Dari ketiga model pada Gambar 2,  model  pertama  adalah  model  TRA  yang dikembangkan  oleh  Ajzen  dan  Fishbein  pada tahun 1980; model ini  menyatakan bahwa niat perilaku  ( behavioral  intention )  dipengaruhi oleh  dua  faktor  yaitu  sikap  terhadap  perilaku ( attitude toward behavior ) dan norma subjektif ( subjective  norm ).  Dari  model  TRA selanjutnya  dikembangkan  model  TPB  oleh Ajzen  pada  tahun  1985;  model  ini menambahkan dua faktor yang mempengaruhi sikap  terhadap  perilaku  ( attitude  toward behavior ) yaitu persepsi kegunaan ( perceived
usefulness ) dan persepsi kemudahan penggunaan  ( perceived  ease  of  use ). Selanjutnya  dari  model  TPB  dikembangkan model  TAM  oleh  Davis  pada  tahun  1986; model  ini  menambahkan  satu  faktor  yang mempengaruhi  niat  perilaku  ( behavioral intention )  yaitu  persepsi  kendali  perilaku ( perceived behavior control ) [9], [11].
Gambar  2  dapat  digunakan  untuk membantu menyusun hipotesa tentang faktor- faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  niat perilaku ( behavioral intention ). Setelah faktor- faktor  tersebut  dihipotesakan  selanjutnya dilakukan  pengujian  untuk  mengukur  kaitan antara  niat  perilaku  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya serta signifikansi pengaruh tersebut. Pengujian dilakukan dengan analisis statistik  atau  lainnya  dengan  atau  tanpa bantuan  perangkat  lunak  aplikasi.  Dengan kerangka kerja seperti ini K. Rouibah dkk pada tahun  2009  menggunakan  analisis  regresi linier  berganda  terhadap  faktor-faktor  yang mempengaruhi niat nasabah bank di Malaysia
menerima  aplikasi internet  banking ;  analisis terhadap  respon  239  nasabah  individual menunjukkan  bahwa  5  faktor  berikut mempunya  pengaruh  langsung  terhadap  niat nasabah untuk menggunakan internet banking , yaitu  persepsi  kemudahan  penggunaan, persepsi kegunaan, sikap, norma subjektif, dan persepsi  control  perilaku  [11].  Pada  tahun 2018  D.A.  Harahap  dan  D.  Amanah melakukan studi komparasi berbagai penelitian terdahulu untuk memahami perilaku belanja  daring  di  Indonesia;  hasilnya menunjukkan  perilaku  belanja  tersebut dipengaruhi oleh 9 faktor yaitu: kepercayaan, harga, kenyamanan, kemudahan, ketersediaan produk,  keamanan,  kualitas  produk, website design , dan perilaku konsumtif [8]. Pada tahun 2019  Nurbayti  melakukan  analisis  data kualitatif  dengan  pendekatan  fenomenologi terhadap  tren  penggunakan  aplikasi  GoFood; hasilnya  ada  6  faktor  yang  menjadi pertimbangan  masyarakat:  efisiensi  waktu, rekomendasi  teman,  GoPay,  diskon,  reputasi GoFood,  dan  iklan  yang  menarik  [6].  M. Oktaviana  dkk  pada  tahun  2021  melakukan analisis  regresi  linier  berganda  terhadap  data respon  54  restoran  pengguna  salah  satu aplikasi pesan-antar Go-Food, Grabfood, atau Shopeefood;  hasilnya  menunjukkan  bahwa loyalitas restoran terhadap salah satu aplikasi tersebut  dipengaruhi  secara  positif  dan signifikan  oleh  tiga  faktor  yaitu  harga  jual produk makanan-minuman, banyaknya pesanan  perhari,  dan  durasi  operasional restoran perhari [4]. P.A.K. Wardani dkk pada
tahun 2021 menggunakan pendekatan kualitatif  atas  hasil  wawancara  dan  observasi untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi keputusan masyarakat menggunakan aplikasi pesan-antar
ShopeeFood; hasilnya menunjukkan terdapat 5 faktor  yang  mempengaruhi  secara  signifikan yaitu  diskon,  promo,  efisiensi  waktu,  lokasi unit FBP, dan variasi produk [5]. I. Vania dan R.  Simbolon  pada  tahun  2021  melakukan regresi  linier  berganda  untuk  menganalisis pengaruh promo terhadap minat beli pengguna ShopeeFood;  hasilnya  menunjukkan  bahwa promo berpengaruh signifikan terhadap minat beli konsumen [7].
Penelitian  berjudul  Analisis  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Kepuasan UMKM  Mitra  Shopefood  di  Jakarta  Selatan. Dengan menggunakan model adopsi teknologi teoretis serta mengacu ke hasil-hasil penelitian sebelumnya,  hipotesis  penelitian  ini  disusun sebagai berikut: Fitur aplikasi, keandalan merk, pelayanan,  penjualan  berpengaruh  signifikan positif  terhadap  kepuasan  UMKM  mitra ShopeeFood di Jakarta Selatan.

## METODE PENELITIAAN
Penelitian  ini  akan  membuktikan hipotesis  penelitian,  yaitu:  Fitur  aplikasi, keandalan  merk,  pelayanan,  dan  penjualan berpengaruh  signifikan  positif  terhadap kepuasan  UMKM  mitra  ShopeeFood  di Jakarta  Selatan.  Untuk  itu  pertama-tama keempat  faktor tersebut  diperlakukan  sebagai
variable  bebas  (dinotasikan  X)  dan  masing- masing  diturunkan  ke  sejumlah  indikator penelitian, begitu juga niat perilaku, dalam hal ini kepuasan UMKM mitra, juga diperlakukan sebagai  variable  terikat  (dinotasikan  Y)  dan diturunkan  ke  sejumlah  indikator  peneltian. Selanjutnya indikator-indikator tersebut menjadi  item  kuisioner  untuk  dimintakan pendapatnya  dari  responden.  Tabel  1 menyajikan kelima variable, semua indikatornya, dan nomor item kuisioner.
Kriteria sampel responden penelitian ini adalah UMKM yang sudah menjadi produsen makanan  dan  minuman  di  Jakarta  Selatan minimal  1  tahun.  Menurut  Sugiyono  [12] sampel  yang  baik  harus  didapatkan  dari populasi dengan teknik sampling yang benar, termasuk  jumlah  sampel  yang  bergantung jumlah populasi.
Dalam  ketiadaan  informasi  jumlah populasi tidak diketahui dan dengan demikian fraksi data yang memenuhi kriteria  juga tidak diketahui  maka  jumlah  sampel  n  ditetapkan dengan persamaan 1 Lemeshow.
𝑛 = # $ × ' ()*') , $ (1)
Pada rumus Lemeshow di atas n adalah jumlah  sampel  minimal  yang  diperlukan,  d adalah  tingkat  ketelitian  angka  n  tersebut, dalam penelitian ini 10%. P adalah prevalensi outcome  yaitu  fraksi  sampel  yang memenuhi kriteria,  dalam  penelitian  ini  kriteria  tersebut adalah yang sudah menjadi produsen makanan dan  minuman  di  Jakarta  Selatan  minimal  1 tahun,  yang  karena  datanya  tidak  ada  maka dianggap  P  =  50%  atau  0,5.  Z  adalah  skor sampel  yang  nilainya  bergantung  tingkat kepercayaan yang diberikan.
Tabel 1. Variabel, Indikator, Kode Indicator, dan Nomor Item Kuisioner Penelitian
No. Variabel Indikator Kode Indikator Nomor Item Kuisioner 1 Fitur Aplikasi (X1) 1.Antar muka (UI) 2. Ketertarikan 3.Pengalaman user (UX) 4.Kelengkapan 1.X11 2.X12 3.X13 4.X14 1 s.d 4 2 Keandalan merek (X2)  1.Merek sesuai ekspektasi 2.Kepercayaan terhadap merek 3.Stabilitas merek 4.Kepuasan 1.X21 2.X22 3.X23 4.X24 5 s.d 8 3 Pelayanan (X3) 1.Retur 2.Tanggapan 3.Keluhan 4.Ketersediaan 1.X31 2.X32 3.X33 4.X34 9-12 4 Penjualan (X4) 1.Bagi hasil 2.Penjualan 3.Sorotan 4.Saran 1.X41 2.X42 3.X43 4.X44 13-16 5 Kepuasan Mitra (Y) 1.Layanan 2.Tindak lanjut masalah 3.Tanggapan 4.Sikap 1.Y1 2.Y2 3.Y3 4.Y4 17-20
Dalam  penelitian  ini  tingkat  kepercayaan  itu adalah 95% (yang berarti tingkat signifikansi a = 5%) maka dalam tabel distribusi normal itu berarti mencari nilai Z yang punya probabilitas 95%  + a /2  =  0,975  dan  dalam  tabel  tersebut akan ditemukan Z = 1,96. Z disebut skor karena variabel  acak  seungguhnya  adalah  X  yang hubungannya Z = (X - µ )/ s ; dalam penelitian ini  X  adalah  UMKM  yang  sudah  menjadi produsen  makanan  dan  minuman  di  Jakarta Selatan minimal 1 tahun, sedangkan µ rata-rata lama  UMKM  sudah  jadi  produsen  makanan dan minuman, dan s adalah deviasi standarnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan nilai-nilai Z = 1,96, P = 0,5, dan d  =  0,1  maka  rumus  Lemeshow  memberikan
nilai  jumlah  responden  minimal  yang diperlukan sebanyak n = 96,04 » 96 responden. Setelah item-item kuisioner dan jumlah sampel ditentukan langkah berikutnya adalah penyebaran  kuisioner  dengan  20  indikator pertanyaan seperti yang ditampilkan di Tabel 1. Responden  diminta  untuk  memberikan  data jenis  kelamin,  usia,  dan  berapa  lama  sudah menjadi  produsen  makanan  dan  minuman cepat  saja.  Hasilnya  seperti  ditynjukkan  di Tabel  2,  3,  dan  4.  Selanjutnya  responden diminta memberikan  nilai  1  sampai  dengan  5 untuk  setiap  pertanyaan  dalam  kuisioner;  arti nilai 1 sampai dengan 5 tersebut ditampilkan di Tabel  5.  Data  nilai  kuisioner  ini  disimpan  di dalam  file  MS  Excel  format  csv  ( comma separated values ) dengan nama DataUtama.csv. Tabel 2. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No.  Jenis Kelamin  Jumlah Responden 1 Laki-laki 68 2 Perempuan 28 Jumlah 96 Tabel 3. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia No.  Usia (Tahun)  Jumlah Responden 1 17-25 40 2 26-35 27 3 36-45 18 4 46-60 11 Jumlah 96 Tabel 4. Karakteristik Responden Lama Menjadi Produsen Makanan-Minuman No.  Usia (Tahun) Jumlah Responden 1 1-5 bulan 20 2 6-12 bulan 11 3 Lebih dari 1 tahun 65 Jumlah 96
Analisis atau komputasi data nilai hasil kuisioner  dilakukan  dengan  menggunakan program  aplikasi  SmartPLS  (PLS  = partial least  square )  yang  mengimplementasikan beberapa algoritma SEM ( Structural Equation Modeling ). Langkah pertama analisis ini adalah komputasi  uji  validitas  untuk  mengetahui apakah  sebuah  survei  (dalam  penelitian  ini survei  menggunakan  kuisioner)  itu  valid  atau tidak.  Komputasi  uji  validitas  adalah menghitung  nilai outer  loading  factor antara setiap  variabel  dengan  masing-masing  semua
semua indikatornya, hasilnya ditunjukkan pada Tabel 6. Kriteria valid mengikuti J.F. Hair dkk yaitu outer loading faktor yang nilainya lebih besar dari 0,7 sementara yang bernilai 0,7 atau kurang  dianggap  indikator  tersebut  tidak bekerja terhadap variabelnya [13][14], dengan demikian  data  pengaruh  variabel  X4  dengan indikator  X41  tidak  valid;  data  ini  harus dibuang  dan  komputasi  diulang,  hasilnya ditampilkan  di  Tabel  7  yang  semuanya  valid artinya survei yang dilakukan valid tanpa satu indikator dari satu variabel yang dihipotesakan.

## Tabel 5. Nilai Setiap Item Kuisioner dan Artinya
Nilai  Arti
1 Sangat tidak setuju 2 Tidak setuju 3 Ragu-ragu 4 Setuju 5 Sangat setuju Tabel 6. Hasil Komputasi Faktor Outer Loading Awal No. Variabel Kode Indikator Outer Loading Validitas 1 Fitur Aplikasi (X1) X11 X12 X13 X14 0,889 0,865 0,901 0,783 Valid Valid Valid Valid 2 Keandalan merek (X2) X21 X22 X23 X24 0,871 0,801 0,844 0,881 Valid Valid Valid Valid 3 Pelayanan (X3) X31 X32 X33 X34 0,890 0,853 0,921 0,776 Valid Valid Valid Valid 4 Penjualan (X4) X41 X42 X43 X44 0,700 0,900 0,901 0,780 Tidak valid Valid Valid Valid 5 Kepuasan Mitra (Y) Y1 Y2 Y3 Y4 0,886 0,913 0,775 0,741 Valid Valid Valid Valid
Tabel 7. Hasil Komputasi Faktor Outer Loading Akhir No. Variabel Kode Indikator Outer Loading Validitas 1 Fitur Aplikasi (X1) X11 X12 X13 X14 0,869 0,865 0,901 0,783 Valid Valid Valid Valid 2 Keandalan merek (X2) X21 X22 X23 X24 0,871 0,801 0,844 0,881 Valid Valid Valid Valid 3 Pelayanan (X3) X31 X32 X33 X34 0,890 0,853 0,921 0,776 Valid Valid Valid Valid 4 Penjualan (X4) X42 X43 X44 0,909 0,900 0,817 Valid Valid Valid 5 Kepuasan Mitra (Y) Y1 Y2 Y3 Y4 0,885 0,913 0,775 0,742 Valid Valid Valid Valid Tabel 8. Nilai Reliabilitas dan AVE Kelima Variabel Penelitian No. Variabel Reliabilitas  AVE  Keandalan  Validitas 1 Fitur Aplikasi (X1) 0,890 0,732 Andal Valid 2 Keandalan merek (X2) 0,876 0,722 Andal Valid 3 Pelayanan (X3) 0,892 0,743 Andal Valid 4 Penjualan (X4) 0,859 0,767 Andal Valid 5 Kepuasan Mitra (Y) 0,869 0,692 Andal Valid
Setelah  uji  validitas  mengkonfirmasi bahwa  survei  yang  dilakukan  valid  (setelah penghapusan  satu  indikator)  selanjutnya dilakukan  uji  reliabilitas  yang  mengukur derajat  konsistensi  dan  stabilitas  data  hasil kuisioner  sehingga  hasil  kuisioner  itu dikatakan  andal  atau  dapat  dipercaya  [15]. Dalam  SmartPLS  reliabilitas  diukur  salah satunya dengan algoritma composite reliability yang  mempunyai  kriteria:    hasil  kuisioner dapat  dipercaya  jika  angka  reliabilitas  semua variabelnya  >  0,7  [16].  Dalam  penelitian analisa  faktor-faktor  kadang-kadang  diukur juga  nilai  AVE  ( average  variance  extracted ) atau  validitas  konvergen  yang  menyatakan
seperangkat  indikator  mewakili  satu  variable di mana jika nilai AVE lebih besar atau sama dengan  0,5.  Tabel  8  memperlihatkan  nilai reliabilitas  dan  AVE  kelima  variable  dalam penelitian ini. Setelah data hasil kuisioner lolos dari  dua  uji  validitas  dan  satu  uji  reliabilitas maka bisa dikatakan data tersebut valid (sah) dan  reliabel  (dapat  dipercaya).  Langkah terakhir dan utama penelitian adalah menguji hipotesis  yang  berbunyi:  “Fitur  aplikasi, keandalan  merk,  pelayanan,  penjualan berpengaruh  signifikan  positif  terhadap kepuasan  UMKM  mitra  ShopeeFood  di Jakarta  Selatan.”  Statistik  hasil  utama komputasi disajikan di Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Koefisien Variable, Rerata, Deviasi Standar, dan Tingkat Signifikansi Pengaruh Empat Variable Bebas Terhadap Variable Terikat
No.  Variabel Rerata Koefisien Standar Deviasi Nilai Z Kesalahan Maksium a Status Hipotesa 1 X1 à Y 0,466 0,141 3,295 0,001 Diterima 2 X2 à Y 0,293 0,099 2,950 0,003 Diterima 3 X3 à Y 0,291 0,069 4,174 0,000 Diterima 4 X4 à Y 0,047 0,070 0,682 0,495 Ditolak Hipotesa  X4 à Y  yaitu  “Penjualan berpengaruh  signifikan  positif  terhadap kepuasan  UMKM  mitra”  ditolak  dengan  dua alasan: (a) Nilai Z statistic lebih kecil dari nilai Z  yang  ditetapkan  (0,682  <  1,96),  (2)  Nilai kesalahan lebih besar dari Tingkat signifikansi yang ditetapkan (0,495 > 5% = 0,05).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang  mempengaruhi  kepuasan  UMKM  mitra ShopeeFood  di  Jakarta  Selatan.  Hipotesa penelitian ini adalah: “Fitur aplikasi, keandalan merk,  pelayanan,  penjualan  berpengaruh signifikan  positif  terhadap  kepuasan  UMKM mitra ShopeeFood di Jakarta Selatan.” Tingkat kepercayaan terhadap hipotesa ini adalah 95% yang berarti tingkat signifikansi 5% dan nilai Z =  1,96.  Data  primer  dikumpulkan  dengan kuisioner untuk menguji hipotesa di atas. Data- data  kuisioner  lolos  dari  uji  validitas (keabsahan)  dan  uji  reliabilitas  (dapat dipercaya). Selanjutnya komputasi uji hipotesis menunjukkan  bahwa  tiga  dari  empat  hipotesa diterima sehingga factor-faktor yang mempengaruhi  kepuasan  UMKM  mitra ShopeeFood  di  Jakarta  Selatan  itu  ada  tiga
yaitu  Fitur  aplikasi,  keandalan  merk, pelayanan.
Untuk  penelitian  di  masa  yang  akan datang,  wilayah  penelitian  bisa  diperluas menjadi satu provinsi atau satu pulau. Program aplikasi  juga  bisa  menggunakan  yang  lain seperti  LISREL,  AMOS  dan  sebagianya dengan faktor-faktor hipotesis yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian Kordinator Bidang Perkantoran,  ”UMKM  Menjadi  Pilar Penting dalam Perekonomian
Indonesia,” ekon.go.id ,  May  5,  2021. [Online].Available:https://ekon.go.id/pu blikasi/detail/2969/umkm-menjadi- pilar-penting-dalam-perekonomian. [Accessed Jan. 27, 2023].
[2] M. Junaidi, “UMKM Hebat,
Perekonomian  Nasional  Maningkat,” dpjb.kemenkeu.go. id,  July  15,  2023.
[Online].Available: https://djpb.kemenk eu.go.id/portal/id/berita/lainnya/opini/4 133-umkm-hebat,-perekonomian- nasional-meningkat.html . [Accessed Aug. 15, 2023].
[3] V.D.  Devita,  “Peta  Persaingan  E- Commerce  Indonesia  Q4  2020,”
iprice.co.id ,  Feb.  10,  2021.  [Online]. Available: https://iprice.co.id/trend/insi ghts/peta-persaingan-e-commerce- 2020/ . [Accessed Jan. 27, 2023].
[4] M.  Oktaviana,  A.D.  Nurhalim,  and  E. Hernawati.  “An  Analysis  of  Go-Food, Grabfood, and Shopeefood Utilization to
Improve  Customer  Loyalty  on  Home- Based  Business  Owners  in  Tangerang City.” PRIMANOMICS: Jurnal Ekonomi  &  Bisnis,  vol.  19  no.  3, September,  2021.  [Online  serial].
Available:https://jurnal.ubd.ac.id/index.
php/PE/article/view/631/350 . [Accessed Jan. 27, 2023].
[5] P.A.K.  Wardani,  F.R.  Reinaldy,  I.P. Tyas, ”Analisis Faktor-Faktor Keputusan Pembelian Makanan Dengan Menggunakan Jasa ShopeeFood,” LITERASI:  Jurnal  Kajian  Keislaman
Multi-Perspektif , vol. 2, no. 1, Dec., pp. 163-192, 2021.
[6] Nurbayti, “Tren Pengguna Aplikasi Go-
Food di Era Digital (Studi Fenomenologi Pengguna  Go-Food  di  Universitas Amikom Yogyakarta),” Jurnal Komunikasi Masyarakat, dan Keamanan
Data,  vol.  1,  no.  1,  March,  2019.
[Online].Available:https://ejurnalold.ub harajaya.ac.id/index.php/KOMASKAM
/article/view/236/190. [Accessed Jan. 15, 2023].
[7] I.  Vania  and  R.  Simbolon,  “Pengaruh
Promo Shopeefood Terhadap Minat Beli
Pengguna Shopee (Di Daerah Tangerang Selatan),” EKONOMIS: Jurnal Ekonomi dan Bisnis , vol. 14, no 2b, Aug., pp. 46- 58, 2021.
[8] D.A. Harahap and D. Amanah, “Perilaku belanja online di Indonesia: Studi kasus,” JRMSI - Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia , vol. 9, no. 2, Sept., pp. 193-
213. 2018.
[9] S.  R.  Wicaksono,  Teori  Dasar Technology Acceptance Model, Malang,
Jawa Timur: CV Seribu Bintang, 2022, [E-book]Available: https://www.researchgate.net/publicatio
n/369378395_Teori_Dasar_Technology _Acceptance_Model.
[10] A.M.  Momani,  S.M.S.  Hilles,  and  M. Jamous, “Technology
Acceptance Theories:  Review  and  Classification,” International Journal of Cyber Behavior, Psychologu and Learning, vol. 7, no. 2, April-june 2017, pp. 1-14.
[11] K.  Roubiah,  R.  Thurasamy,  and  O.  S. May,  “User  Acceptance  of  Internet Banking  in  Malaysia:  Test  of  Three
Competing Models,” International
Journal  of  E-Adoption,  vol.  1,  no.  1, March, 2009. [Online serial]. Available:
https://www.researchgate.net/publicatio
n/220593918_User_Acceptance_of_Int ernet_Banking_In_Malaysia_Test_of_T hree_Competing_Models. [Accessed Jan. 15, 2023]
[12] Sugiyono, Metoda Penelitian Kuantitatif,
Kualitatif, dan R&D , Bandung:
Alfabwta, 2021.
[13] J.F.  Hair  et  al., Multivariate  Data Analysis , Calcuta: Cengage, 2019.
[14] H.  Retnowati,  “Reliabilitas  Instrumen Penelitian,”  July,  2017  [Online].
Available: 8 Reliabilitas3 alhamdulillah.pdf (uny.ac.id). [Accesses Oct, 27, 2022]. [15] I.  Ghozali, Partial  Least  Square: Konsep, Teknik, dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.2.9
untuk  Penelitian  Empiris, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro,
2021.
[16] K.  Wong,  “ Mastering  Partial  Least Suares  Structural  Equation  Modeling (PLS-SEM)  with  SmartPLS  in  38 Hours ,” Bloomington: iUniverse, 2019.