Jurnal Ekombis Review – Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis Available online at : https://jurnal.unived.ac.id/index.php/er/index DOI: https://doi.org/10.37676/ekombis.v11i12
The Analysis Of Satisfaction On Digital Business Sector: Expectation Confrimation Model Validation
Mohammad Fahmi Arkanuddin 1) ; Muhammad Abi Firmansyah 2) ; Muhammad Banu Fakhruddin 3) ; Citranti Hanifah Dewani 4) ; Trijatmi Erawati Kridaningsih 5)

## 1) 1Faculty of Administrative Science, Study Program of Business Administration, University of Indonesia
2) Faculty of Social & Politic Science, Study Program of Sociology Universitas Jenderal Soedirman Purwokerto, Jawa Tengah.
3) Faculty of Psychology, Study Program of Psychology, University of Muhammadiyah Prof Hamka, Jakarta
4) Faculty of Law, Study Program of Law, University of Pembanguan Nasional Veteran Jakarta
5) PT Trans Jakarta, Jakarta Email: 1) fahmi.arkanuddin@gmail.com ; 2) bbebetagole250@gmail.com ; 3) m.banufakhruddin2004@gmail.com ; 4) citranti.hanifah2005@gmail.com ; 5)

## trijatmi.erawati@transjakarta.co.id
How to Cite :
Arkanuddin, F. M. Firmansyah, A.M., Fakhruddin, B, M. Dewani, H, C. Kridaningsih, E, T.  (2023). The Analysis Of  Satisfaction  On  Digital  Business  Sector:  Expectation  Confrimation  Model  Validation. EKOMBIS REVIEW:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan  Bisnis,  11(2).  doi: https://doi.org/10.37676/ekombis.v11i2 ARTICLE HISTORY Received [11 Mei 2023] Revised [20  Juli 2023] Accepted [30 Juli 2023]

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini untuk menganalisis peran penting kepuasan terhadap technology continuance intention pada industri digital berdasarkan validasi expectation  confirmation  model.  Menggunakan  pendekatan  kuantitatif dengan instrumen penelitian penyebaran kuesioner kepada 100 responden dan  menggunakan  alat  analisis  SEM-Amos.  Persepsi  kegunaan  memiliki pengaruh langsung tidak signifikan terhadap continuance intention sebesar estimasi  0,072,  dan  memiliki  pengaruh  tidak  langsung  signifikan  melalui kepuasan  sebesar  estimasi  0,521,  sementara  itu  kepuasan  memiliki pengaruh  signifikan terhadap continuance intention sebesar estimasi 0,896, dengan  nilai  CR  (critical  ratio)  sebesar  6.241  >  1.69  dan  nilai  probabilitas sebesar  estimasi  0,001  <  0,05,  dan  persepsi  kegunaan  dan  konfirmasi memiliki pengaruh langsung dan tidak langsung secara bersama-sama dan simultan melalui kepuasan terhadap continuance intention sebesar estimasi 0,915.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kepuasan  memiliki  peranan yang sangat penting, karena apabila pengguna puas, maka akan mendorong pengguna  merasakan  bahwa  teknologi  yang  dimanfaatkan  memiliki kegunaan  dalam  memenuhi  kebutuhannya  sehingga  pengguna  akan  tetap terus  mengunakan  teknologi  tersebut  secara  berkelanjutan.  Kepuasan menjadi  variabel  sangat  penting  dalam  mempengaruhi  pengguna  dalam menggunakan  teknologi  berkelanjutan  pada  industri  digital,  sehingga pertumbuhan dan perkembangan prospektif di mana mendatang.

## ABSTRACT
This  research  aims  to  analyze  the  effect  of  satisfaction  toward  technology continuance intention on digital, business sector, expectation confirmation model
KEYWORDS Expectation confirmation model, satisfaction, continuance intention, digital business sector This is an open access article under the CC – BY-SA license
validation.  Using  for  quantitative  approach  and  the  instruments  of  distributing questionnaires  and  taking  samples  of  100  respondent  and  for  using  analysis tools  SEM-Amos.  Perceived  of  usefulness  had  affected  directly  and  not significantly to continuance intention estimate 0,072 and had affected indirectly and  significantly  through  satisfaction  estimate  0,521,  in  while  satisfaction  had affected  directly  and  significantly  on  technology  continuance  intention  estimate 0,896 with the CR value 6.241 > cut off value CR 1.69 and the probability value (p- value)  estimate  0,001  <  cut  off  p-value  0,05.  Perceived  of  usefulness  and confirmation  had  affected  simultaneously  and  significantly  toward  continuance intention through satisfaction estimate 0,915. The result of research had shown that satisfaction had the important role for encouraging the users that they felt the technology had usefulness for fulfill their needs, so the users still keep going for  using  the  continuance  intention  on  digital  business  sector,  so  i t’s  grew prospectively in the future.

## PENDAHULUAN
Industri digital, dalam 5 (lima) tahun terakhir sangat berkembang pesat di Indonesia. Kearney (2017)  membagi  industri  digital,  dalam  3  (tiga)  sektor  bisnis,  yaitu:  (i)  e-commerce;  (ii)  financial technology atau fintech, dan (iii) On-demand services atau playing on demand and broadcast atau podcast.  Manfaat  dan  tantangan  industri  digital,  yang  disampaikan  beberapa  pihak.  Manfaat industri digital, menurut Neugebauer et.al. (2016), menyatakan bahwa manfaat industri digital dapat mewujudkan proses manufaktur yang efisien, cerdas dan on-demand (dapat dikustomisasi) dengan biaya  yang  layak,  pendapat  lain  dari  Schmidt  et.al.  (2015),  menegaskan  bahwa  manfaat  industri digital  yaitu  terwujudnya  kustomisasi  massal  dari  produk,  pemanfaatan  data  idle  dan  perbaikan waktu  produksi  dan  ditambahkan  oleh  Rübmann  et.al.  (2015),  menginformasikan  bahwa  manfaat industri  digital  yaitu  perbaikan  produktivitas,  mendorong  pertumbuhan  pendapatan,  peningkatan kebutuhan tenaga kerja terampil, peningkatan investasi, dilengkapi oleh pendapat Lasi et.al. (2014), yang  menegaskan  manfaat  industri  digital  yaitu  pengembangan  produk  menjadi  lebih  cepat, mewujudkan  permintaan  yang  bersifat  individual  (kustomisasi  produk),  produksi  yang  bersifat fleksibel  dan  cepat  dalam  menanggapi  masalah  serta  efisiensi  sumber  daya  dan  terakhir  oleh Kagermann et.al. (2013), menyatakan manfaat industri digital adalah mampu memenuhi kebutuhan pelanggan  secara  individu,  proses  rekayasa  dan  bisnis  menjadi  dinamis,  pengambilan  keputusan menjadi lebih optimal, melahirkan model bisnis baru dan cara baru dalam mengkreasi nilai tambah. Tantangan  industri  digital  dinyatakan  oleh  Zhou  et.al.  (2015)  menyatakan  ada  5  (lima)  tantangan besar yang akan dihadapi industri digital, yaitu: (i) aspek pengetahuan; (ii) teknologi; (iii) ekonomi; (iv) sosial, dan (v)politik,kemudian ditambahkan oleh Drath & Horch (2014), menyatakan tantangan lain,yaitu: (i) resistensi terhadap perubahan demografi dan aspek sosial; (ii) ketidakstabilan kondisi politik, (iii) keterbatasan sumber daya, dan dilengkapi oleh Jian Qin et.al. (2016), tantangan lainnya, yaitu:  (i)  kesenjangan  yang  cukup  lebar  dari  sisi  teknologi  antara  kondisi  dunia  industri  saat  ini dengan kondisi dunia industri digital.
Peluang dan tantangan industri digital, menurut Menko Perekonomian (2018), dapat disajikan dalam  2  (dua)  pembahasan,  yaitu  pembahasan  pertama  terkait  dengan  peluang  industri  digital, yaitu  antara  lain:  (i)  inovasi,  munculnya  model-model  bisnis  baru  melalui  inovasi  digital,  selain  di dunia ritel, juga terjadi di bidang pendidikan, katering, kesehatan, dunia hukum dll.; (ii) inklusivitas, segala  macam  layanan  dapat  dengan  mudah  menjangkau  orang  banyak  di  berbagai  daerah;  (iii) efisiensi,  baik  dari  segi  manufaktur  maupun  pemasarannya,  sementara  itu  tantangan  industri digital,  antara  lain:  (i)  masalah  kendali,  industri  digital  yang  mengendalikan  masyarakat  pastinya mempengaruhi  perilaku  publik.  Aspek  sosial  dan  kultural  seperti  ini  juga  perlu  mendapatkan perhatian  dari  pihak  seperti  pemerintah  maupun  masyarakat;  (ii)  ketidaksetaraan,  kehilangan pekerjaan karena digantikan robot, dan otomatisasi, perlu disikapi dengan serius agar masyarakat
dapat  menyiapkan  skill  untuk  ke  depannya;  (iii)  kompetisi,  yang  perlu  diwaspadai,  bila  ada  satu industri digital yang melakukan monopoli, dikhawatirkan akan tidak adanya check and balance.
Tantangan industri digital, lain disampaikan oleh Kementerian Investasi/BKPM (2019), antara lain;  (i)  cyber  security;  (ii)  persaingan  yang  semakin  ketat,  dengan  semakin  berkembangnya  e- commerce,  masuknya  produk-produk  negara  lain  ke  Indonesia;  (iii)  pembangunan  sumber  daya manusia;  (iv)  ketersediaan  akses  internet  yang  mumpuni;  (v)  regulasi  yang  belum  mengikuti perkembangan  zaman.  McKinsey  (2019),  menyatakan  bahwa  Indonesia  menduduki  peringkat pertama sebagai pertumbuhan tercepat dalam adopsi ekonomi digital, dari aplikasi individu, bisnis, dan  pemerintah  dengan  mengacu  pada  3  (tiga)  pilar;  (i)  Pondasi-ketersediaan  dan  kecepatan internet;  (ii)  konsumsi  data  per  pengguna,  dan  pembayaran  digital  dan  transaksi  e-commerce. Indonesia  meraih  skor  99  %,  diikuti  India  90  %,  China  45  %,  dan  Rusia  44  %.Pertumbuhan  yang sangat pesat industri digital, Indonesia dalam 5 (lima) tahun dipengaruhi pertumbuhan pengguna internet,  jumlah  pengguna  internet  sebanyak  150,0  juta  jiwa  atau  sekitar  56%  dari  total  jumlah penduduk  Indonesia  268.2  juta  jiwa  (2019),  kemudahan  masyarakat  untuk  mengakses  industri digital,  dengan  cara  mengakses  platform  digital  berbentuk  mobile  applications  yang  berbasis internet,  sehingga  pertumbuhan  volume  bisnis  industri  digital,  tidak  terlepas  dari  penggunaan internet  oleh  masyarakat,  sesuai  data  dari  hasil  survei  2016-2019  yang  dilakukan  oleh  Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) tentang jenis layanan. Pertumbuhan jumlah pengguna internet  mengalami  pertumbuhan  setiap  tahun, mulai  tahun  2016  sebanyak  132,7  juta  pengguna, tahun 2017 sebanyak 143,26 juta pengguna atau naik sebesar 7.96% dibandingkan tahun 2016 dan tahun 2018 sebanyak 171.17 juta pengguna atau naik sebesar 19.48% dibandingkan tahun 2017 dan terakhir tahun 2019 sebanyak 196.71 juta jiwa atau naik sebesar 14.92% dibandingkan tahun 2018. APJII  (2016)  menyatakan  bahwa  jumlah  pengguna  tahun  2016  sebanyak  132,70  juta  pengguna berdasarkan jenis layanan internet, terdiri atas; (i) internet mobile sebanyak 93,80 juta pengguna; (ii) rumah  tangga  atau  rumah  sebanyak  17,80  juta  pengguna;  (iii)  perkantoran  sebanyak  14,90  juta pengguna; (iv) universitas sebanyak 2,90 juta pengguna; (v) warung internet atau warnet sebanyak 2,10 juta pengguna dan terakhir (vi) café dan restoran sebanyak 1,20 juta pengguna. Seiring dengan perkembangan  jumlah  pengguna  internet  dalam  beberapa  tahun  terakhir  ikut  mempengaruhi terhadap pertumbuhan bisnis industri digital dalam 2  (dua) tahun terakhir, pertumbuhan bisnis e- commerce, pada tahun 2019 meningkat menjadi sebesar USD 10.5 Milyar dan diproyeksikan 2020- 2021 sekitar USD 16.5 Milyar, sementara itu bisnis fintech khususnya fintech P2P lending Indonesia untuk  posisi  31  Desember  2019,  sebesar  Rp  81,5  T  dan  posisi  31  Agustus  2020,  tumbuh  sebesar 49,45%  menjadi  Rp  121,8  T.  Sektor  bisnis  e-commerce  dan  fintech  merupakan  suatu  disruptive innvovation,  terhadap  kemapanan  industri  konvensional  yang  ada,  seperti  industri  retail  dan industri  keuangan  tradisional  (lembaga  keuangan  dan  perbankan),  di  mana  industri-industri tersebut  memiliki  keterbatasan  dalam  menjangkau  wilayah  pinggir  kota,  daerah  perbatasan  kota- desa,  pedesaan  dan/atau  wilayah  terpencil,  karena  keterbatasan  akses  jaringan  (kantor  dan distribusi), berbeda dengan industri digital yang berbasis internet dengan memanfaatkan platform- mobile application, yang dapat diakses semua lapisan masyarakat.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  di  mana  Zhou  et.al.  (2015)  menyatakan  bahwa  salah  satu tantangan atau permasalahan terbesar industri digital adalah teknologi dan pendapat ini diperkuat oleh Jian Qin et.al. (2016), tantangan lainnya, yaitu: kesenjangan yang cukup lebar dari sisi teknologi antara  kondisi  dunia  industri  saat  ini  dengan  kondisi  dunia  industri  digital.  Permasalahan  faktual salah  satunya  adalah  teknologi  dan  dalam  hal  ini  terkait  dengan  niat  keberlanjutan  penggunaan teknologi  (continuance  intention)  pada industri  digital,  hal ini  disebabkan  oleh  tingkat  percepatan perubahan  teknologi,  selain  itu  juga  kompetisi  antar  perusahaan  digital  sangat  ketat  dan  tajam, sementara  itu  permasalahan  konseptual  terkait  dengan  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi (continuance  intention)  adalah  expectation  confirmation  model  atau  ECM,  di  mana  teori  ini menitikberatkan  pada  kepuasan  (satisfaction)  pengguna,  di  mana  kepuasan  (satisfaction) dipengaruhi oleh persepsi kegunaan (perceived of usefulness) dan konfirmasi (confirmation), artinya bahwa  semakin teknologi itu dianggap berguna bagi pengguna (masyarakat), maka pengguna akan
merasa  puas,  karena  semua  kebutuhan  dapat  dipenuhi  melalui  penggunaan  teknologi.  Kepuasan (satisfaction)  juga  menjadi  variabel  kunci  karena  dapat  meningkatkan  dampak  persepsi  kegunaan (perceived  of  usefulness)  terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance intention), artinya keberadaan variabel kepuasan (satisfaction) dalam ECM merupakan variabel yang memiliki peranan penting dan keberadaannya sangat dibutuhkan pada model ini.

## LANDASAN TEORI
Literature  review  menurut  Creswell  (2009)  dan  Leedy  (1997),  memiliki  makna,  yaitu:  suatu metode  yang  dilakukan  untuk  melakukan upaya  peninjauan  kembali  atas  pustaka  yang  berkaitan langsung  dengan  tema  penelitian.  Tinjauan  pustaka  didefinisikan  oleh  Merrill  &  Rogers  (1969), sebagai  suatu  ringkasan  dan  teori  yang  ditemukan  dari  sumber  bacaan  relevan  dengan  judul diangkat  dalam  penelitian.  Industri  digital  dinyatakan  oleh  Kearney  (2017),  adalah  suatu  industri yang  menggunakan  unsur  digital  pada  produk  atau  jasanya.  Industri  jenis  ini  pada  umumnya merupakan  hasil  dari  produk  teknologi  informasi  yang  bisa  menjadi  solusi  atas  masalah  di kehidupan sehari-hari. Mengikuti perkembangan global yang semuanya hampir berbasis teknologi yang  sudah  canggih,  dan  berikut  merupakan  jenis-jenis  industri  yang  berbasis  teknologi  atau industri digital selain e-commerce, fintech dan on demand services disebut juga playing on demand and broadcast atau podcast, ada industri digital lain yang masuk dalam sub-sektor bisnis industri digital ekonomi  kreatif, yaitu antara lain: (i) Games, dapat mendatangkan keuntungan yang cukup tinggi,  dan  dapat  bekerjasama  dengan  developer  game  dalam  memproduksi  dan  memasarkan game  yang  baik  sifatnya  edukatif  maupun  sekadar  hiburan.  Sektor  industri  permainan  ini  terkait dengan kreasi permainan, produksi permainan, tidak hanya bersifat untuk hiburan, permainan juga bisa  memberikan  edukasi  dan  ketangkasan  otak  tergantung  dari  jenis  permainannya;  (ii)  Sektor industri musik, bentuk bisnis antara lain, komposisi sebuah lagu, menciptakan lagu hingga proses produksi saat rekaman. Saat ini sudah banyak software yang bisa digunakan untuk mengolah musik dalam sebuah PC atau laptop, sehingga semakin mendukung industri kreatif musik berbasis digital di Indonesia; (iii) layanan jasa online, misalnya jasa transportasi online seperti ojek, sewa kendaraan dan jasa order makanan, cleaning service, bengkel, salon, perpustakaan, dan lain-lain. Sektor usaha jenis ini terbukti sangat laku, mengingat layanan tersebut memang sangat dibutuhkan sehari-hari. Model penelitian dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1 Expectation Confirmation Model (ECM)
Sumber: Data diolah oleh peneliti dari sumber (Bhattacharjee, 2001)
Gambar 1 di atas dapat dijelaskan bahwa Expectation Confirmation Model atau ECM, terdiri atas  beberapa  variabel,  yaitu:  (i)  Persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness);  (ii)  Konfirmasi (confirmation);  (iii)  Kepuasan  (satisfaction)  dan  (iv)  niat  berkelanjutan  penggunaan  teknologi (technology  continuance  intention).  Variabel  continuance  intention  dipengaruhi  oleh  kepuasan (satisfaction)  dan  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness),  sementara  itu  persepsi  kegunaan (perceived  of  usefulness)  dipengaruhi  oleh  konfirmasi  (confirmation)  mempengaruhi  secara bersama-sama dan simultan terhadap continuance intention melalui variabel intervening kepuasan (satisfaction),  sementara  itu  variabel  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness)  akan  memiliki pengaruh langsung dan tidak langsung melalui kepuasan (satisfaction) terhadap niat keberlanjutan
penggunaan  teknologi  (continuance  intention).  Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  dengan Expectation  Confirmation  Model  (ECM),  yaitu:  (i)  Catherine  &  Miharni  Tjokrosaputro  (2023). Pengaruh  Perceived  of  Usefulness  dan  Confirmation  Terhadap  Continuance  Intention  Pembelian Tiket Maskapai LCC: Dengan Satisfaction Sebagai Mediator; (ii) Naufaldi, I.& Tjokrosaputro,M. (2020). Pengaruh Perceived Ease of  Use,  Perceived Usefulness, dan Trust terhadap Intention To Use; (iii) Afri  Septianingrini,  Assyifa  Mulandar,  Abdul  Yusuf  (2023).  Pengaruh  E-trust  dan  E-satisfaction terhadap Continuance Intention Pengguna GoPay.
Niat  adalah  sesuatu  yang  dapat  menjadi  sumber  motivasi  atau  dorongan  seseorang  untuk melakukan apa yang diinginkan bila orang tersebut diberi kebebasan untuk memilih (Hurlock, 1999). Bingham & Daniel (dalam Munandir, 1997) menyatakan bahwa niat dapat diartikan sebagai suatu kecenderungan  orang  untuk  tertarik  dalam  suatu  pengalaman  dan  kecenderungan  itu  tetap bertahan sekalipun seseorang sibuk mengerjakan hal lain. Unsur kognisi dalam arti niat ini didahului oleh  pengetahuan  dan  informasi  mengenai  objek  yang  dituju  adalah  niat  tersebut.  Unsur  emosi terdapat karena dalam partisipasi atau pengalaman tertentu (rasa senang), sedangkan unsur konasi merupakan kelanjutan dari kedua unsur tersebut yang diwujudkan dalam bentuk kemampuan dan hasrat  untuk  melakukan  sesuatu  kegiatan.  Slameto  (1995),  menyatakan  bahwa  niat  juga  dapat diartikan  sebagai  suatu  rasa  lebih  suka  dan  rasa  keterkaitan  pada  suatu  hal  aktivitas,  tanpa  ada yang  menyuruh  atau  didefinisikan  sebagai  kecenderungan  seseorang  yang  tetap  memperhatikan dan mengenang beberapa kegiatan. Whitherington (1985), memberikan definisi bahwa niat adalah kesadaran seseorang, terhadap suatu objek. seseorang, suatu soal atau suatu situasi mengandung sangkut paut dengan dirinya. Berdasarkan definisi para ahli di atas, maka dapat dikatakan bahwa niat adalah suatu perasaan suka atau tertarik terhadap suatu objek di luar diri individu yang diikuti dengan munculnya perhatian terhadap objek tersebut yang mengakibatkan seseorang mempunyai keinginan  untuk  terlibat  atau  berkecimpung  dalam  suatu  objek  tersebut,  karena  dirasakan bermakna pada dirinya sehingga ada harapan dari objek yang dituju. Hadinoto (1998), ada 2 (dua) faktor yang mempengaruhi niat seseorang, yaitu: (i) Faktor dari dalam (intrinsik) yaitu berarti bahwa sesuatu  perbuatan memang  diinginkan  karena  seseorang  senang  melakukannya, niat  datang  dari diri  orang  itu  sendiri  dan  orang  tersebut  senang  melakukan  perbuatan  itu  demi  perbuatan  itu sendiri; (ii) Faktor dari luar (ekstrinsik) yaitu berarti bahwa sesuatu perbuatan dilakukan atas dasar dorongan  atau  pelaksanaan  dari  luar.  Orang  melakukan  kegiatan  ini  karena  ia  didorong  atau dipaksa  dari  luar.  Cara  mengukur  niat  menurut  Super  &  Crities  (dalam  John  Killis,  1988),  ada  4 (empat)  cara  untuk  menjaring  niat  dari  subjek,  yaitu:  (i)  Melalui  pernyataan  senang  atau  tidak senang  terhadap  aktivitas  (expressed  interest)  pada  subjek  yang  diajukan  sejumlah  pilihan  yang menyangkut berbagai hal atau subjek yang bersangkutan diminta menyatakan pilihan yang paling disukai dari sejumlah pilihan; (ii) Melalui pengamatan langsung kegiatan-kegiatan yang paling sering dilakukan (manitest interest), cara ini disadari mengandung kelemahan karena tidak semua kegiatan yang  sering  dilakukan  merupakan  kegiatan  yang  disenangi  sebagaimana  kegiatan  yang  sering dilakukan mungkin karena terpaksa untuk memenuhi kebutuhan atau maksud-maksud tertentu; (iii) Melalui  pelaksanaan  tes  objektif  (tested  interest)  dengan  coretan  atau  gambar  yang  dibuat;  (iv) Dengan  menggunakan  tes  bidang  niat  yang  lebih  dipersiapkan  secara  baku  (inventory  interest). Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  menurut  Super  &  Cities  (dalam  John  Killis,  1988)  adalah seperti  faktor  pekerjaan,  sosial-ekonomi,  bakat,  jenis  kelamin,  pengalaman  dan  lingkungan,  selain itu  juga  ada  faktor-faktor  lain  yang  mempengaruhi  niat  seseorang  adalah  rasa  senang  atau  rasa tertarik dan perhatian.
Continuance  Intention  adalah  niat  berkelanjutan  penggunaan  teknologi  dalam  bentuk layanan platform-mobile application. Niat berkelanjutan melanjutkan mengacu pada niat personal untuk  terus  berpartisipasi  dalam  keputusan  pembelian  khususnya  produk  atau  jasa  (continuance intention refers to an individual’s judgment of repurchasing a specified product or service from the same  business,  taking  into  account  his  or  her  current  situation  and  likely  circumstances). Continuance Intention dalam penggunaan layanan perusahaan digital, menurut Davis (1989) adalah kecenderungan  perilaku  untuk  tetap  menggunakan  suatu  teknologi  dan  keinginan  untuk
memotivasi  pengguna  lain.  Gefen  et  al.  (2003)  mendefinisikan  usage  intention  atau  continuance intention  adalah  niat  penggunaan  kembali  terutama  ditujukan  pada  individu  untuk  melakukan pembelian secara online melalui internet. Niat untuk selalu menggunakan online dalam pembelian dan  merekomendasikan  pembelian  online.  Continuance  Intention  adalah  ukuran  pandangan  dari efek pengguna tentang harapan mereka terhadap suatu sistem dalam membentuk pengaruh dan niat  untuk  terus  mengunakan  suatu  sistem  (Hsu  et  al,  2006).  Continuance  Intention  mengacu sebagai  penilaian  individu  atas  pembelian  kembali  produk  atau  layanan  tertentu  dari  bisnis  yang sama,  dengan  mempertimbangkan  keadaan  saat  ini  (Hellier  et  al,  2003).  Menurut  Bhattacherjee (2008),  continuance  intention  dianggap  penting  karena  dalam  pasar  digital  yang  terus  berubah, memperoleh pelanggan baru dapat meningkatkan biaya penjualan yang lebih tinggi dari pelanggan lama.  Menurut  Davis  (1989),  continuance  intention  didefinisikan  sebagai  niat  atau  keinginan  dari seorang  individu  untuk  terus  menggunakan  sebuah  sistem,  selanjutnya  menurut  Bhattacherjee (2001), continuance intention diartikan sebagai niat untuk terus berpartisipasi atau ikut mengambil peran dalam sebuah sistem tertentu, sedangkan menurut Praveena & Thomas (2014), continuance intention  to  use  dalam  sistem  informasi  diartikan  sebagai  niat  seseorang  untuk  menggunakan sistem informasi secara berkelanjutan. Berdasarkan ketiga definisi di atas, maka dapat disimpulkan bahwa  continuance  intention  adalah  kondisi  ketika  pengguna  sistem  informasi  merasa  puas terhadap  sistem  informasi  yang  digunakan  sehingga  membuatnya  berniat  untuk  menggunakan sistem informasi tersebut secara berkelanjutan dimasa mendatang.
Persepsi  Kegunaan  atau  perceived  of  usefulness  menurut  Davis  (1989)  mendefinisikan sebagai keyakinan atas suatu kemanfaatan, yaitu tingkat kepercayaan pengguna atau user bahwa penggunaan teknologi atau aplikasi mobile application akan meningkatkan performa mereka dalam bekerja. Davis (1989) memberikan beberapa indikator perceived of usefulness, yaitu: (i) efektif, (ii) berguna  atau  bermanfaat  dan  (iii)  efisien.  Davis  (1989)  berpendapat  bahwa  persepsi  kegunaan merupakan  suatu  ukuran  dimana  penggunaan  suatu  teknologi  dipercaya  akan  mendatangkan manfaat bagi orang yang menggunakannya. Menurut Jogiyanto (2007) persepsi kegunaan (perceived of  usefulness)  didefinisikan  sebagai  sejauh  mana  seorang  yakin  bahwa  menggunakan  suatu teknologi akan meningkatkan kinerjanya. Nasution (2004) menjelaskan kegunaan dengan estimasi satu  faktor  yaitu  menjadikan  pekerjaan  lebih  mudah  (makes  job  easier),  berguna  (usefull), menambah  produktifitas  (increase  productivity),  mempertinggi  efektifitas  (enhance  effectiveness) dan  mengembangkan  kinerja  pekerjaan  (improve  job  performance).  Persepsi  kegunaan  adalah sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa  menggunakan  suatu  teknologi  akan  merasakan  suatu kegunaan,  maka  ia  akan  cenderung  merasakan  kepuasan.Konfirmasi  (Bhattacharjee,  2001), mendefinisikan sebagai harapan awal pengguna berlanjut dengan menggunakan sesuatu (teknologi, sistem dll), setelah mencoba menggunakan sesuatu tersebut (teknologi, sistem dll), dan merasakan memiliki kinerja bagus di atas rata-rata, maka tetap terus menggunakan sesuatu tersebut (teknologi, sistem  dll).  Teori  Konfirmasi harapan  (expectation  confirmation model)  muncul  dari teori  perilaku konsumen dan pelayanan dalam pemasaran (service marketing) yang telah terbukti kuat secara luas dalam sejumlah konteks pelayanan (Oliver, 1994). Penekanan teori konfirmasi harapan adalah pada penilaian  pasca  niat  pembelian,  yang  dipengaruhi  oleh  harapan  awal  tentang  suatu  produk  atau jasa, adopsi dan niat berkelanjutan penggunaan, dan pembentukan persepsi tentang kinerja yang dipengaruhi  oleh  konfirmasi  atau  tidak  dari  ekspektasi  awal,  yang  terakhir  menentukan  tingkat kepuasan  dengan  pembelian  dan  pembelian  berikutnya  atau  menghentikan  pembelian (Bhattacherje,  2001).  Model  konfirmasi  harapan  atau  expectation  confirmation  model  (ECM)  dari teknologi  informasi  (TI)  adalah  sebuah  model  yang  digunakan  untuk  meneliti  perilaku  niat berkelanjutan  penggunaan  sebuah  TI  (James,  et  al.,2005).  Teori  harapan  konfirmasi (Bhattacherje,2001) menggunakan model teori niat berkelanjutan penggunaan teknologi informasi untuk menjelaskan pasca adopsi pengguna TI, tujuannya adalah untuk mengetahui apakah terdapat niat  berkelanjutan  penggunaan  pada  implementasi  ECM  pada  konteks  pemanfaatan  TI  yang ditentukan oleh variabel persepsi kegunaan, kepuasan, dan konfirmasi. Bhattacherje (2001) pernah melakukan  penelitian  mengenai  niat  penggunaan  berkelanjutan  pada  pengguna  online  banking
pada  salah  satu  bank  negeri  terbesar  di  Amerika  Serikat.Pada  penelitian  tersebut,  Bhattacherje (2001),menggunakankonfirmasi  (confirmation),  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness),  dan kepuasan  (satisfaction)  sebagai  variabel  bebas  dan  niat  berkelanjutan  penggunaan  (continuance intention) sebagai variabel terikat.
Kepuasan menurut Kotler (2002) yaitu perasaan senang atau kecewa seseorang yang muncul setelah membandingkan antara persepsi atau kesannya terhadap kinerja berada di bawah harapan, pelanggan  tidak  puas.  Tapi,  jika  kinerja  melebihi  harapan,  pelanggan  amat  puas  dan  senang.  Jika kinerja yang dirasakan di bawah harapan, pelanggan tersebut akan merasa dikecewakan, jika kinerja memenuhi  harapan  pelanggan,  pelanggan  akan  merasa  puas,  sedangkan  jika  kinerja  melebihi harapan  maka  pelanggan  akan  merasa  sangat  puas.  Kepuasan  ini  tentu  akan  dapat  dirasakan setelah pelanggan yang bersangkutan mengkonsumsi produk tersebut. Kata kepuasan (satisfaction) berasal  dari  kata  “satis“  (artinya  cukup  baik,  memadai),  dan  “facio“  (melakukan  atau  membuat), kepuasan konsumen merupakan tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan (kinerja atau hasil)  yang  dirasakan  dibandingkan  dengan  harapannya.  Konsumen  dapat  mengalami  salah  satu dari 3 (tiga) tingkat kepuasan umum yaitu kalau kinerja di bawah harapan, konsumen akan merasa kecewa tetapi jika kinerja sesuai dengan harapan pelanggan akan merasa puas dan apabila kinerja bisa  melebihi  harapan  maka  pelanggan  akan  merasakan  sangat  puas  senang  atau  gembira, menurut  Kotler  (2002)  yang  dikutip  kembali  oleh  Tjiptono  (2012)  menyatakan  bahwa  kepuasan perasaan  senang  atau  kecewa  seseorang  yang  timbul  karena  membandingkan  kinerja  yang  telah dipersepsikan  produk  (atau  hasil)  terhadap  ekspektasi  mereka.  Jika  kinerja  gagal  memenuhi ekspektasi, pelanggan akan tidak puas, jika kinerja sesuai dengan ekspektasi, pelanggan akan puas, jika  kinerja  melebihi  ekspektasi,  pelanggan  akan  sangat  puas  atau  senang.  Kepuasan  merupakan tingkat  perasaan  seseorang  setelah  membandingkan  kinerja  atau  hasil  yang  dirasakan dibandingkan  dengan  harapan.  Tingkat  kepuasan  dan  fungsi  dari  perbedaan  antara  kinerja  yang dirasakan  dengan  harapan.  Menurut  Tjiptono  &  Chandra  (2012)  secara  garis  besar,  kepuasan memberikan  2  (dua)  manfaat  utama  bagi  perusahaan,  yaitu  berupa  loyalitas  pelanggan  dan penyebaran (advertising) dari mulut  ke mulut  atau  yang biasa  disebut  dengan  istilah  gethok  tular positif,  dengan  demikian  tingkat  kepuasan  merupakan  fungsi  perbedaan  antara  kinerja  yang dirasakan dengan harapan. Apabila kinerja dibawah harapan, maka akan kecewa, bila kinerja sesuai harapan peserta uji akan puas. Harapan dapat dibentuk oleh pengalaman masa lampau, komentar dari sahabat.
Dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya  ditemukan  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi kepuasan  pengguna  antara  lain  kualitas  informasi,  kualitas  pelayanan,  kualitas  sistem  dan kepercayaan.  Variabel-variabel  Expectation  Confirmation  Model,  dapat  dilihat  pada  gambar  2  di bawah ini:
Gambar 2. Variabel Expectation Confirmation Model Sumber: Data telah diolah oleh peneliti
Sumber: Data telah diolah oleh peneliti yang bersumber dari (Bhattacharjee, 2001).
Berdasarkan  gambar  2  tersebut,  dapat  dijelaskan  bahwa  model  penelitian  terdiri  atas  4 (empat)  variabel,  yaitu:  (i)  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (technology  continuance intention atau continuance intention); (ii) kepuasan (satisfaction); (iii) persepsi kegunaan (perceived of usefulness) dan (iv) konfirmasi (confirmation). Variabel niat keberlanjutan penggunaan teknologi
(continuance intention) sebagai variabel endogen, variabel kepuasan (satisfaction) sebagai variabel intervening.

## METODE PENELITIAN

## Metode Analisis
Babbie  (1990)  dan  Miller  (1991)  serta  Creswell  (2009),  menyatakan  pandangannya  bahwa pengertian  populasi  adalah  sekumpulan  individu-individu  yang  memiliki  karakteristik.  Definisi  lain dari  populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas  obyek  atau  subyek  yang  mempunyai kualitas  dan  karakteristik  tertentu.  Sampel  adalah  bagian  atau  proporsi  dari  sekumpulan  individu yang memiliki karakteristik yang sama mendekati dengan populasinya. Creswell (2009) menyatakan bahwa ada 3 (tiga) tipe rancangan penelitian berdasarkan paradigma penelitian, yaitu: (i) kualitatif; (ii) kuantitatif; dan (iii) mixed method (metode gabungan kualitatif dan kuantitatif) dan penelitian ini menggunakan rancangan penelitan kuantitatif.
Teknik  pengambilan  sampel  atau  teknik  sampling  pada  dasarnya  dikelompokkan  menjadi  2 (dua),  yaitu:  probability  sampling  dan  non-probability  sampling.  Probability  sampling,  meliputi:  (i) simple random; (ii) proportionate stratified random; (iii) disproportionate stratified random dan (iv) area atau cluster random. Non-probability sampling, meliputi: (i) sampling sistematis; (ii) sampling kuota; (iii) sampling aksidental; (iv) purposive sampling; (v) sampling jenuh dan terakhir (vi) snowball sampling.Penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengambilan  sampel  acak  (random  sampling)  sesuai dengan  pendapat  dari  Creswell  (2009),  dengan  teknik  random  sampling.  Pengambilan  sampel sebanyak  120  (seratus  dua  puluh)  sampel  mengikuti  ketentuan  SEM-Amos,  dasar  pertimbangan menggunakan  metode  random  sampling  adalah  memberikan  kesempatan  yang  sama  kepada semua  responden  atau  end-user  atau  pengguna  yang  pernah  memanfaatkan  sektor  usaha  e- commerce.  Alat  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  SEM  (structural  equation modeling),  yang  memiliki  ketentuan  dan  aturan  tersendiri  terkait  dengan  jumlah  sampel,  sesuai dengan ketentuan atau aturan minimum sampel adalah 100 (seratus) sampel, sementara itu jumlah sampel  dalam  penelitian  ini  sebanyak  120  sampel  atau  responden,  sehingga  sudah  memenuhi ketentuan  dan  aturan  yang  ada.  Landasan  teori  dalam  pengambilan  sampel  juga  dapat  diukur dengan banyaknya jumlah indikator x 5, dalam penelitian ini ada 11 Indikator, maka jumlah sampel minimum adalah 11 x 5 = 55 sampel, dengan demikian dari 2 (dua) pendekatan teori pengambilan jumlah  sampel  sudah  sesuai  dengan  teori  dan  ketentuan  yang  ada.  Dasar  pertimbangan pengambilan sampel sebanyak 120 sampel, yaitu: (i) Sumber data penelitian yang diperoleh secara langsung dari sumber asli (tidak melalui media perantara) atau data diambil dari sumber pertama yaitu  dari  tempat  object  penelitian  yang  dilakukan,  misalnya  untuk  penelitian  ini  object-nya pengguna e-commerce, maka data primer diambil dari end-user jasa dari pengguna e-commerce; (ii) Sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara atau dengan kata lain data diambil dari sumber pihak ketiga dan pihak lainnya dan merupakan data yang pernah  dipublikasikan  dan  mudah  diakses,  antara  lain  data  dalam  bentuk  laporan,  artikel,  jurnal, buku  referensi,  tesis.  disertasi,  undang-undang,  kebijakan  pemerintah,  peraturan  pemerintah, peraturan  kementerian,  surat  edaran  pemerintah  atau  kementerian,  peraturan  OJK  dan  Surat Edaran  OJK,  Peraturan  BI  atau  Surat  Edaran  BI  dan  data  sekunder  lainnya  yang  diperoleh  dari perusahaan e-commerce dan perusahaan penyelenggara fintech.
Pengujian Dalam SEM-Amos, harus dilakukan sesuai tahapan yang ada dan dimulai dari (A) Uji CFA  (confirmatory  factor  analysis),  untuk  mendapatkan  variabel  atau  variabel  yang  fit  atau signifikan,  yaitu  melalui  cara  (i)  1st    Order  CFA,  yang  1  (satu)  faktor  konfirmatori,  2  (dua)  faktor konfirmatori  non  korelasional  dan  terakhir  2  (dua)  faktor  konfirmatori  korelasional  dan  (ii)  2nd Order CFA, model analisis faktor konfirmatori tingkat dua dan (B) Uji GOF (Goodness of Fit), untuk mendapatkan model struktur yang fit atau signifikan; (C) Uji hipotesis dan terakhir (D) Uji kecocokan model  variabel  dan  gabungan  hasil  uji  CFA  model  variabel  laten  (bila  Fit),  dapat digunakan  untuk
menyusun  persamaan  struktural  lengkap.  Selain  tahapan  tersebut  di  atas,  perlu  tahu  juga  untuk Tahapan dalam Uji SEM-Amos, yang dapat dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan probability sampling dengan metode random sampling, di mana sampling  dan  jumlah  responden  sebanyak  100  responden  dengan  profil,  yaitu  berdasarkan  jenis kelamin pria sebanyak 55 responden atau 55,00% dan wanita sebanyak 45 responden atau 45,00%. Berdasarkan  pendidikan,  terbagi  atas  pendidikan  S-3  sebanyak  1  responden  atau  1,00  %,  S-2 sebanyak  15  responden  atau  15,00%,  S-1  sebanyak  43  responden  atau  43,00%,  D-1  s.d.  D-3 sebanyak 5 responden atau 5,00%, SMA (sedang kuliah S-1) sebanyak 36 responden atau 36,00%. Berdasarkan  jabatan,  terbagi  atas  jenis  jabatan  >  kepala  seksi-kepala  bidang  sebanyak  15  orang atau  15,00%,  jabatan  <  manager  sebanyak  55  responden  atau  55,00%,  jabatan  manager  sampai general manager sebanyak 18 responden atau 18,00%, jabatan kepala dinas sebanyak 1 responden atau 1,00%, jabatan direksi sebanyak  3  respoden  atau  3,00%  dan  terakhir  jabatan  komisaris atau  pemilik  sebanyak  8  responden  atau  8,00%.  Berdasarkan  usia,  terbagi  atas  usia  <19  tahun, sebanyak 2 responden atau 2,00%, usia 19 – 34 tahun, sebanyak 52 responden atau 52,00%, usia >34 tahun – 54 tahun, sebanyak 42 responden atau 42,00%, dan usia >54 tahun, sebanyak 4 responden atau  4,00%,  dan  berdasarkan  bidang  pekerjaan,  terbagi  atas  bidang  pekerjaan  di  instansi  swasta sebanyak  33  responden  atau  33,00%,  bidang  pekerjaan  lainnya  sebanyak  35  responden  atau 35,00%,  bidang  pekerjaan  BUMN/BUMD  sebanyak  19  responden  atau  19,00%,  bidang  pekerjaan instansi  pemerintah  sebanyak  8  responden  atau  8,00%,  wiraswasta  (enterpreneur)  sebanyak  5 responden  atau  5,00%.  Profil  responden, berdasarkan  data  100  responden,  dibagi  sesuai  domisili responden,  yaitu  DKI  Jakarta  sebanyak  31  responden  atau  31,00%,  Bekasi  Kota  sebanyak  11 responden  atau  11,00%,  Bekasi  Kabupaten  sebanyak  11  responden  atau  11,00%,  Depok  Kota sebanyak  6  orang  atau  6,00%,  Tangerang  Kota  sebanyak  1  orang  atau  1,00%,  Tangerang  Selatan sebanyak  8  orang  atau  8,00%,  domisili  lainnya  sebanyak  34  orang  atau  34,00%,  daerah  lainnya antara lain berdomisili di Bandung, Bogor, Purwakarta dan Indramayu.
Jumlah  ukuran  sampel  atau  responden  untuk  uji  SEM-Amos  minimal  100  sampel  atau responden, dan menurut Sekaran (2003), untuk jumlah sampel atau responden sebanyak minimal 5 kali jumlah indikator yang digunakan. Teknik Maximum Likelihood Estimation membutuhkan sampel berkisar antara 100 – 200 sampel. Untuk mempermudah dalam analisis juga perlu membuat model penelitian, yang dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 3 Model Penelitian
Sumber: Data diolah oleh peneliti dari hasil perhitungan SEM-Amos
Gambar  3  di  atas  merupakan  expectation  confirmation  model,  yang  dikembangkan  oleh Bhattacharjee  (2001)  dan  sebagai  model  struktural  yang  akan  diteliti.  Model  struktural  tersebut merupakan model awal yang belum fit model dan harus  dilakukan tahapan pengujian SEM-Amos, seperti  CFA  1st  Order,  CFA  2nd  Order,  harus  dilakukan  uji  sesuai  dengan  tahapan  dan  Langkah- langkah  uji  SEM-Amos  seperti  yang  telah  disebutkan  di  atas.  Pertama-tama  harus  memenuhi
prasyarat  uji,  yaitu  antara  lain:  uji  jumlah  ukuran  sampel,  uji  normalitas  data,  uji  outliers,  uji multikolinearitas  dan  singularitas.  uji  kualitas  data, dengan uji  validitas  dan uji  reliabilitas.Hasil  uji validitas dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.

## Tabel 1 Uji Validitas
Estimate CIN 1 <--- Continuance Intention ,933 CIN 2 <--- Continuance Intention ,833 POU 3 <--- Perceived of Usefulness ,796 POU 2 <--- Perceived of Usefulness ,869 POU 1 <--- Perceived of Usefulness ,846 CFR 2 <--- Confirmation ,810 CFR 1 <--- Confirmation ,775 SAT 3 <--- Satisfaction ,767 SAT 2 <--- Satisfaction ,845 SAT 4 <--- Satisfaction ,857 SAT 1 <--- Satisfaction ,888
Sumber: Data diolah dari sumber perhitungan SEM
Tabel 1 di atas menunjukkan bahwa semua indikator memiliki nilai loading factor-nya > 0.5, sehingga  semua indikator  adalah  valid.  Hasil  perhitungan di  atas,  tidak  ada  nilai  loading  factor  di bawah nilai cut off value < 0.5 (Byrne,2010). Hasil uji validitas menjelaskan bahwa hasil perhitungan diketahui  bahwa  indikator  dari  semua  konstruk  seluruhnya signifikan  karena  memiliki  nilai  C.R.  ≥ 1,96 atau probability (P) ≤ 0,05, sehingga tidak ada indikator yang dieliminasi.
Hasil uji reliabilitas dilakukan melalui perhitungan nilai construct reliability, dengan parameter sebesar > 0.7 dan perhitungan nilai variance extract, dengan parameter sebesar > 0.5. Berdasarkan perhitungan  SEM-Amos,  maka  hasil  uji  reliabilitas,  yaitu  sebagai  berikut:  (i)  hasil  perhitungan construct reliability dan variance extract konstruk Continuance Intention didapatkan hasil sebesar estimasi 0.9302 dan 0.8699, sementara itu cut-off value dari construct reliability adalah minimal 0.70 (Byrne,2010)  dan  variance  extract  adalah  minimal  sebesar  0.50  (Byrne,2010),  berdasarkan  hasil perhitungan  niali  0.9302  >  0.70  serta  nilai  0.8699  >  0.50,  maka  semua  indikator  dan  konstruk continuance  intention  adalah  reliable;  (ii)  hasil  perhitungan  construct  reliability  dan  variance extracted  konstruk  Satisfaction  (Kepuasan),  didapatkan  hasil  sebesar  nilai  0.9575  dan  0.8496, sementara  itu  cut-off  value  construct  reliability  adalah  minimal  0.70,  variance  extracted  adalah minimal  sebesar  0.50,  maka  berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  0.9575  >  0.70  dan  nilai  0.8496  > 0.50,  sehingga  semua  indikator  dan  konstruk  Satisfaction  (Kepuasan)  adalah  reliable;  (iii)    hasil perhitungan  construct  reliability  dan  variance  extract  konstruk  Persepsi  Kegunaan  (perceived  of usefulness)  didapatkan  hasil  sebesar  nilai  0.9239  dan  0.8270,  sementara  itu  cut-off  value  dari construct  reliability  adalah  minimal  0.70  dan  variance  extract  adalah  minimal  sebesar  0.50,  maka hasil perhitungan nilai 0.9239 > 0.70 dan nilai 0.8270 > 0.50, sehingga semua indikator dan konstruk persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness)  adalah  reliable;  (iv)  hasil  perhitungan  construct reliability  dan  variance  extract  konstruk  Konfirmasi  (Confirmation)  didapatkan  hasil  sebesar  nilai 0.8582  dan  0.7518,  sementara  itu  cut-off  value  construct  reliability  adalah  minimal  0.70    dan variance  extract  adalah  minimal  sebesar  0.50,  maka  berdasarkan  hasil  perhitungan nilai  0.8582 > 0.70, dan nilai 0.7518 > 0.50 sehingga semua indikator dan konstruk konfirmasi adalah reliable.
Uji  multivariat  outliers,  perhitungan  berdasarkan  hasil  dari  nilai  Mahalanobis  Distance  atau jarak  mahalonobis  dari  setiap  observasi  memberikan  nilai  jarak  sebuah  observasi  data  terhadap nilai  rata-rata  (centroid)  nya.  Hasil  observasi  data,  di  mana  apabila  data  tersebut  jauh  dari  nilai centroid,  maka  akan  diperlakukan  sebagai  data  outlier  dan  data  tersebut  harus  dibuang  atau
dieliminasi. Hasil output SEM-Amos untuk perhitungan mahalanobis distance dapat diketahui ada 1 (satu) data outlier dan harus dibuang atau dieliminasi yaitu data observation number 33, sementara itu  hasil  data-data  lainnya  memiliki  nilai  mahalanobis  d-squared  di  bawah  angka  yang  sudah ditetapkan dari hasil perhitungan, hal tersebut menunjukkan bahwa data penelitian yang digunakan telah memenuhi persyaratan tidak terdapat multivariate outliers.Singularitas dan multikolinearitas merupakan  salah  satu  pra  sayarat  uji  SEM-Amos,  hasil  perhitungan  nilai  singularitas  dan multikolinearitas ini dapat diketahui melalui nilai determinan matriks kovarians sampel yang benar- benar  kecil,  atau  mendekati  nol,  hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  determinan  matriks kovarians  sampel,  yaitu:  determinant  of  sample  covariance  matrix  =  .000  berada  mendekati  nol, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  tidak  terdapat  singularitas  dan  multikolinieritas  pada  data penelitian ini.
Apabila uji prasyarat sudah memenuhi ketentuan semuanya, maka langkah uji lainnya yang harus dilakukan agar uji SEM-Amos sesuai ketnetuan dan aturan yang ada, yaitu: (i)   uji 1st order dan/atau 2nd order CFA (confirmation factor analysis) yang akan dilakukan pada konstruk eksogen; (ii) uji 1st order  dan/atau  2nd    order  CFA  (confirmation  factor  analysis)  yang  akan  dilakukan  pada  konstruk intervening;  (iii)  uji  1st  order  dan/atau  2ndorder  CFA  (confirmation  factor  analysis)  yang  akan dilakukan  pada  konstruk  endogen;  (iv)  Penggabungan  konstruk  eksogen  dengan  konstruk intervening,  di  mana  masing-masing  konstruk  sudah  dilakukan  uji  tersebut  dan  sudah  fit  model, sampai mendapatkan fit model; (v) Penggabungan konstruk eksogen & intervening dengan konstruk endogen  yang  masing-masing  sudah  fit  model;  (vi)  Proses  modification  indices,  apabila penggabungan  konstruk  eksogen,  intervening  dan  endogen  belum  fit  model,  dilakukan  beberapa kali  sampai  mendapatkan  struktur model yang  fit model;  (vii)  Model  struktural  sebagai  full  model sudah  fit  model,  maka  akan  mendapatkan  nilai  persamaan  struktur  lengkap.  Tahapan  berikutnya adalah melakukan uji kesesuaian dan uji statistik. Hasil pengujian berpedoman tabel Goodness of Fit  Index.  Hasil  model  struktural  yahg  fit  model  dengan  melakukan  beberapa  kali  modification indeces, maka didapat model struktural seperti dapat diihat pada gambar 5 di bawah ini.

## Gambar 4 Model Struktural Lengkap Fit Model
Sumber data diolah peneliti dari hasil perhitugan SEM-Amos
Gambar 4 di atas memberikan hasil perhitungan GOFI atau Goodness of Fit Index, di mana dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 2 Model Struktural Fit Model berdasarkan GOFI
No Goodness of Fit Index Cut  Off  Value (Nilai Batas) Hasil Kriteria 1. DF > 0 22 Over Identified 2. X 2 - Chi-Square < 214.477 23.181 Good Fit Probability > 0.05 0.392 Good Fit 3. CMIN/DF <  2 1.054 Good Fit 4. RMR < 0.05 0.020 Good  Fit 5. RMSEA < 0.08 0.023 Good Fit 6. GFI > 0.90 0.951 Good Fit 7. AGFI > 0.90 0.900 8. NFI > 0.90 0.967 Good  Fit 9. RFI > 0.90 0.946 10. IFI > 0.90 0.998 Good  Fit 11. TLI atau NNFI > 0.90 0.997 Good  Fit 12. CFI > 0.90 0.998 Good Fit
Sumber: Data diolah oleh peneliti dari hasil perhitungan SEM-Amos
Berdasarkan  hasul  pada  tabel  2  di  atas  dapat  disampaikan  bahwa  hasil  model  struktur lengkap atau full model yang sudah fit model, dan memiliki Goodness of Fit Index yang baik, dengan nilai-nilai  DF,  CMIN/DF,  RMR,  RMSEA,  GFI,  AGFI,  NFI,  RFI,  IFI,  TLI/NNFI  dan  CFI  sudah  memenuhi ketentuan nilai yang ada, maka dapat dijelaskan secara rinci hasil bahwa hasil Goodness of Fit Index, yaitu:  DF  (>0,  hasil  22);  X2-Chi-Square  (<  214.447,  hasil  23.181);  Probability  (>  0.05,  hasil  0.392); CMIN/DF  (<2,  hasil  1.054);  RMR  (<  0.05,  hasil  0.020);  RMSEA  (<  0.08,  hasil  0.023);  GFI  (>0.90,  hasil 0.951),  AGFI  (>0.90,  hasil  0.900),  NFI  (>0.90,  hasil  0.967)  ;  RFI  (>0.90,  hasil  0.946);  IFI  (>  0.90,  hasil 0.998),  TLI  atau  NNFI  (>0.90,  hasil  0.997)  dan  CFI  (>0.90,  hasil  0.998).  Hasil  GOFI  di  atas  telah memenuhi  persyaratan  model  struktur  lengkap  yang  fit  model,  sehingga  telah  memenuhi  syarat ketentaun SEM-Amos. Hasil perhitungan koefisien regresi dan hasil perhitungan regresi dari setiap variabel yang ada, dapat dilihat pada tabel 5 di bawah ini.

## Tabel 3 Standardized Regression Weights
Estimate Perceived Of Usefulness <---  Confirmation ,774 Satisfaction <---  Perceived Of Usefulness ,581 Satisfaction <---  Confirmation ,319 Continuance Intention <---  Perceived of usefulness ,072 Continuance Intention <---  Satisfaction ,896
Sumber: Data diolah oleh peneliti dari hasil perhitungan SEM-Amos
Tabel 3 di atas dapat diterangkan bahwa konfirmasi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness)  dan  persepsi  kegunaan  (perceived  of usefulness)  memiliki  pengaruh  langsung  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  kepuasan (satisfaction),  sementara  itu  konfirmasi  (confirmation)  memiliki  pengaruh  langsung  positif  dan signifikan terhadap kepuasan (satisfaction), dan kepuasan memiliki pengaruh positif dan signifikan
terhadap niat keberlanjutan penggunaan teknologi (continuance intention) dan persepsi kegunaan (perceived  of  usefulness)  memiliki  pengaruh  langsung  dan  tidak  langsung  secara  positif  dan signifikan  terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance  intention).  Positif  atau negatifnya  pengaruh  dapat  dilihat  dari  nilai  koefisien  regresinya  dan  ada  atau  tidak  adanya pengaruh  juga  dilihat  dari  koefisien  regresi  (koefisien  jalur),  sementara  signifikan  atau  tidak signifikan  pengaruhnya  dapat  dianalisis  dari  nilai  CR  (critical  ratio)  dan  P  (probability).  Besarnya koefisien regresi dapat dilihat pada gambar 6 di bawah ini.

## Gambar 5 Koefisien Regresi
Sumber: Data diolah oleh peneliti dari hasil perhitungan SEM-Amos
Berdasarkan gambar 5 di atas, koefisien regresi konfirmasi (confirmation) memiliki pengaruh positif  dan  signifikan  sebesar  estimasi  0.774,  di  mana  nilai  cut  off  value  CR  sebesar  >  1,69, sementara  itu  nilai  cut  off  value  p-value  (probability)  sebesar  <  0,05,  sementara  itu  hasil menunjukkan nilai CR 6.468 > 1.69 dan nilai probability (p-value) 0.001 < 0.05, hal ini menandakan pengaruhnya signifikan. Persepsi kegunaan (perceived of usefulness) memiliki pengaruh positif dan signifikan  terhadap  kepuasan  (satisfaction)  sebesar  estimasi  0.581,  di  mana  nilai  cut  off  value  CR sebesar > 1,69, sementara itu nilai cut off value p-value (probability) sebesar < 0,05, sementara itu hasil  menunjukkan  nilai  CR  3.679  >  1.69  dan  nilai  probability  (p-value)  0.001  <  0.05,  hal  ini menandakan  pengaruhnya  signifikan.  Konfirmasi  (confirmation)  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kepuasan  (satisfaction)  sebesar  estimasi  0.319,  di  mana  nilai  cut  off  value  CR sebesar > 1,69, sementara itu nilai cut off value p-value (probability) sebesar < 0,05, sementara itu hasil  menunjukkan  nilai  CR  1.979  >  1.69  dan  nilai  probability  (p-value)  0.048  <  0.05,  hal  ini menandakan  pengaruhnya  signifikan.  Persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness)  memiliki pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi (continuance  intention)  sebesar  estimasi  0.072,  di  mana  nilai  cut  off  value  CR  sebesar  >  1,69, sementara  itu  nilai  cut  off  value  p-value  (probability)  sebesar  <  0,05,  sementara  itu  hasil menunjukkan nilai CR 0.538 < 1.69 dan nilai probability (p-value) 0.591 > 0.05, hal ini menandakan pengaruhnya  tidak  signifikan.  Pengaruh  kepuasan  (satisfaction)  terhadap  niat  keberlanjutan penggunaan teknologi (continuance intention) sebesar estimasi 0.896, di mana nilai cut off value CR sebesar > 1,69, sementara itu nilai cut off value p-value (probability) sebesar < 0,05, sementara itu hasil  menunjukkan  nilai  CR  6.241  >  1.69  dan  nilai  probability  (p-value)  0.001  <  0.05,  hal  ini
menandakan pengaruhnya signifikan.  Perhitungan SEM Amos untuk squared multiple correlations lihat pada tabel 5 di bawah ini.

## Tabel 4 Squared Multiple Correlations
Estimate Perceived Of Usefulness ,599 Satisfaction ,726 Continuance Intention ,915 CFR 1 ,592 CFR 2 ,667 POU 1 ,665 POU 2 ,858 SAT 4 ,742 SAT 3 ,527 SAT 1 ,793 CIN 2 ,656 CIN 1 ,912
Sumber: Data diolah oleh peneliti dari sumber hasil perhitungan Amos
Tabel  4  di  atas  menunjukkan  bahwa  Persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness)  dan konfirmasi  berpengaruh  positif  dan  siginifikan  secara  bersama-sama  dan  simultan  terhadap  niat keberlanjutan penggunaan teknologi (continuance intention) melalui kepuasan (satisfaction) sebesar estimasi  0.915  atau  91,50%,  dimana  sebesar  estimasi  8,50%  berasal  dari  variabel  lain  yang  tidak diteliti. Hasil perhitungan total effect, direct effect and indirect effect, dapat dilihat pada tabel 6 di bawah ini.

## Tabel 5 Total Effect, Direct Effect And Indirect Effect
CFR POU SAT CIN Total Perceived of usefulness 0,774 0,000 0,000 0,000 Satisfaction 0,769 0,581 0,000 0,000 Continuance Intention 0,744 0,593 0,896 0,000 Direct Effect Perceived of usefulness 0,774 0,000 0,000 0,000 Satisfaction 0,319 0,581 0,000 0,000 Continuance Intention 0,000 0,072 0,896 0,000 Indirect Effect Perceived of usefulness 0,000 0,000 0,000 0,000 Satisfaction 0,450 0,000 0,000 0,000 Continuance Intention 0,744 0,521 0,000 0,000
Sumber: data dioleh oleh peneliti dari perhitungan Amos
CFR=  Confirmation;  POU  =  Perceived  of  Usefulness;  SAT  =  Satisfaction  dan  CIN  =  Continuance Intention
Tabel  5  di  atas  menunjukkan  bahwa  konfirmasi  (confirmation)  memiliki  pengaruh  langsung positif dan signifikan terhadap persepsi kegunaan (perceived of usefulness) sebesar estimasi 0.774 dan  Konfirmasi  (confirmation)  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  kepuasan  (satisfaction) sebesar  estimasi  0.319,  sementara  itu  memiliki  pengaruh  tidak  langsung  terhadap  kepuasan (satisfaction)  sebesar  estimasi  0.450  dan  memiliki  pengaruh  tidak  langsung  terhadap  niat keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance  intention)  sebesar  estimasi  0.744.  Persepsi kegunaa  (perceived  of  usefulness)  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  kepuasan  (satisfaction) sebesar  estimasi  0.581  dan  terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance intention) sebesar estimasi 0.072. Persepsi kegunaan (perceived of usefulness) memiliki pengaruh tidak langusng terhadap niat keberlanjutan penggunaan teknologi (continuance intention) sebesar estimasi  0.521.  Kepuasan  (satisfaction)  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  niat  keberlanjutan penggunaan teknologi (continuance intention) sebesar esimasi 0.896. Berdasarkan ringkasan hasil koesfiesn  regresi  untuk  pengaruh  langsung  dna  tidak  langsung,  maka  dapat  menjawab  hipotesis penelitian,  yaitu  untuk  hipotsis  1,  jawaban  hipotesis  adalah  Tolak  H0  dan  Terima  H1,  dimana Persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness)  memiliki  pengaruh  langsung  dan  tidak  langsung terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance  intention)  melalui  kepuasan (satisfaction),  untuk  jawaban  hipotesis  2  adalah  Tolak  H0  dan  Terima  H1,  di  mana  Konfirmasi (confirmation) memiliki pengaruh langsung terhadap kepuasan (satisfaction).
Analisis  atas  hasil  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  (i)  Expectation  confirmation  model yang  terdiri  atas  variabel  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness),  konfirmasi  (confirmation), kepuasan  (satisfaction)  dan  niat  berkelanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance  intention),  di mana  kepuasan  memiliki  peran  penting  dalam  mendorong  niat  berkelanjutan  penggunaan teknologi  (continuance  intention).  Penguna  yang  merasa  puas  atas  penggunaan  teknologi,  maka akan tetap terus menggunakannya selama dapat memenuhi kebutuhan pengguna (masyarakat); (ii) Pengguna  yang  merasakan  adanya  manfaat  dan  kegunaan  atas  teknologi  yang  ada,  maka  akan tetap  berkelanjutan  menggunakan  teknologi  tersebut  selama  teknologi  tersebut  memberikan manfaat  dan  berguna;  (iii)  Kepuasan  (satisfaction)  memiliki  peran  kunci  karena  selain  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance intention)  juga  dapat  meningkatkan  pengaruh  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness) terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance  intention),  sehingga  keberadaan variabel kepuasan (satisfaction) dibutuhkan keberadaannya karena dapat meningkatkan pengaruh persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness);  (iv)  Pengguna  (masyarakat)  yang  puas  terhadap penggunaan teknologi, maka akan memberikan konfirmasi (confirmation), dalam bentuk testimoni dan konfirmasi juga berpengaruh signifikan terhadap persepsi kegunaan (perceived of usefulness), hal  ini  menandakan  bahwa  konfirmasi  (confirmation)  dan  persepsi  kegunaan  (perceived  of usefulness)  sama-sama  memiliki  pengaruh  terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi (continuance intention); (iv) Penggunaan teknologi pada industri  digital adalah suatu keharusan di mana perusahaan digital menawarkan teknologi yag dapat memberikan kepuasan (satisfaction) dan kegunaan  (usefulness)  bagi  pemakainya  (pengguna),  agar  mereka  tetap  terus  menggunakan teknologi  tersebut;  (v)  Teknologi  yang  memberikan  kegunaan,  akan  mendorong  pengguna merekomendasikan teknologi tersebut kepada pihak lain dan memberikan endorse atas teknologi tersebut dan terakhir dapat memberikan testimoni atas kegunaan yang didapatkannya, baik melalui promosi  dari  mulut  ke  mulut  maupun  dengan  memanfaatkan  media  sosial  miliknya  untuk mempromosikan  kegunaan  dari  teknologi  tersebut;  (vi)  Kepuasan  (satisfaction),  itu  sendiri
merupakan  variabel  intervening  yang  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  di  dalam  membantu dalam  meningkatkan  pengaruh  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness)  terhadap  niat keberlanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance  intention)  selain  itu  juga  variabel  kepuasan (satisfaction)  memberikan  dampak  signifikan  terhadap  niat  keberlanjutan  penggunaan  teknologi (continuance intention), sehingga perkembangan industri digital berkembang pesat. Perkembangan industri  digital  di  Indonesia,  sangat  bergantung  pada  teknologi  yang  ditawarkan,  semakin memberikan  kegunaan  (usefulness)  dan  kepuasan  (satisfaction),  maka  semakin  dibutuhkan  oleh pengguna  (masyarakat),  karena  kegunaan  (usefulness)  dan  kepuasan  (satisfaction)  dapat mendorong  peningkatan  penggunaan  teknologo  tersebut  dan  pengguan  (masyarakat)  dapat melakukan switching teknologi dari sebelumnya ke teknologi yang baru yang menawarkan berbagai kegunaan  (usefulness)  dan  kepuasan  (satisfaction)  dari  yang  sebelumnya;  (vii)  Perkembangan industri  digital  yang  pesat  berdampak  pada  perubahan  penggunaan  teknologi  dari  yang sebelumnya  konvensional,  maka  saat  ini  dapat  melakukan  secara  online,  di  mana  sebelumnya bertransaksi  harus bertemu antara penjual  dan pembeli  dan  bertatap muka,  maka  saat  ini  dapat dilakukan  secara  online,  semua  kegiatan  dilakukan  secara  online  saat  ini,  dengan  memanfaatkan teknologi  mobile  application  yang  berbasis  web  (internet),  semuanya  memberikan  kegunaan  dan kepuasan bagi pengguna (masyarakat), dan banyak memberikan kegunaan antara lain, waktu yang lebih  efektif  dan  efisien,  biaya  yang  lebih  murah  dan  terjangkau,  waktu  pengiriman  barang  lebih cepat  dan  waktu  transaksi  keuangan  lebih  cepat  dan  akurat.  Industri  digital  ini  sebagai  disruptif inovasi  bagi  industri  yang  ada  dan  memberikan  terobosan  model  bisnis,  yang  sebelumnya  tidak mungkin  dilakukan,  untuk  saat  ini  menjadi  mungkin  dilakukan  dan  yang  sebelumnya  proses konvensional, saat ini menjadi serba otomatis dan virtual. Perkembangan industri digitak untuk saat ini dan mendatang akan memberikan prosepek yang cerah bagi perkembangan bisnis di Tanah Air.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Expectation confirmation model merupakan model yang mendasarkan pada tingkat kepuasan pengguna atas teknologi yang ditawarkan oleh pihak manapun, di mana pengguna yang puas akan memberikan  feedback  dalam  bentuk  konfirmasi,  sementara  konfirmasi  (confirmation)  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness),  di  mana pengguna  puas  akan  berdampak  pada  meningkatnya  penggunaan  teknologi.  Persepsi  kegunaan (perceived  of  usefulness)  memiliki  pengaruh  langsung  positif  dan  signifikan  terhadap  kepuasan (satisfaction) dan memiliki pengaruh tidak langsung positif dan signifikan terhadap niat penggunaan teknologi (continuance intention), sementara itu konfirmasi (confirmation) memiliki pengaruh positif dan  signifikan  terhadap  kepuasan  (satisfaction)  dan  kepuasan  (satisfaction)  memiliki  pengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  niat  penggunaan  teknologi  (continuance  intention).  Kepusan (satisfaction)  memiliki  peran  penting,  baik  sebagai  variabel  yang  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap niat berkelanjutan penggunaan teknologi (continuance intention) juga menjadi variabel  kunci  di  dalam  meningkatkan  pengaruh  persepsi  kegunaan  (perceived  of  usefulness) terhadap  niat  bekelanjutan  penggunaan  teknologi  (continuance  intention).  Selama  teknologi memberikan kegunaan bagi penggunanya, maka hal tersebut akan mempengaruh pengguna  untuk tetap terus menggunakan teknologi tersebut secara berkelanjutan (continuance intention), namun apabila  teknologi  tersebut  dirasa  sudah  tidak  banyak  lagi  memberikan  kegunaan  dan  kepuasan,
maka  mempengaruhi  pengguna  untuk  beralih  ke  teknologi  lain  yang  memberikan  kegunaan  dan kepuasan  lebih  banyak.  Industri  digital  merupakan  industri  yang  padat  teknologi  dalam  proses bisnisnya  dari  sisi  back  end,  tetapi  dari  sisi  front  end  juga  harus  menawarkan  teknologi  yang mumpuni dan canggih sehingga tetap memberikan kegunaan dan kepuasan bagi penggunanya dan harus  selalu  melakukan  perbaikan  terus-menerus  atas  teknologi  yang  ditawarkannya  agar pengguna  (masyarakat)  tetap  tertarik  menggunakannya,  karena  hal  ini  akan  mempengaruhi pertumbuhan industri digital itu sendiri, baik dari sisi jumlah pelanggan (customers) dan juga dapat meningkatkan volume bisnisnya (amount).

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka saran yang perlu di dilakukan adalah perlu dipertimbangkan untuk memperluas jumlah dan cakupan sampel karena jika jumlah sampel bertambah maka dapat meningkatkan validitas hasil penelitian. Selain itu, perlu dilakukan analisis sub  gup  sampel  seperti  usi,  pendidikan,  pekerjaan  terhadap  pengalaman  dalam  penggunaan teknologi  informasi.  Analisis  longitudinal  seperti  pengambilan  sampel  untuk  waktu  berbeda  bisa dilakukan  dalam  rangka  memperjelas  hubungan  antar  variabel  yang  berkaitan  dengan  dimensi waktu.

## DAFTAR PUSTAKA
Abror, Abdul Rahman (1993). Psikologi Pendidikan, Tiara Wacana, Yogyakarta Anderson (1984). Public Policy Making. Holt, Rinehart and Winston, 2nd ed. New York. Anderson (2003). Public policymaking: An introduction. Houghton, Boston. pp. 1 – 34. Babbie (1990. Survey Research Methods. 2nd Edition, Wadsworth, Belmont.
Bhattachherjee  &  Clive  (2008).  Information  Technology  Continuance:  A  Theoretic  Extension  and Empirical Test. The Journal of Computer Information Systems, Vol.49, No.1, pp.17-26.
Bhattacherjee  (2001).Understanding  Information  Systems  Continuance:  An  Expectation- Confirmation  Model.  Information  Systems  and  Decision  Sciences.  Management  Information Systems. Vol. 25.
Byrne  (1998).  Structural  Equation  Modeling  With  LISREL,  PRELIS  And  SIMPLIS:  Basic  Concepts, Applications and Programming. Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
Byrne  (2010).  Structural  Equation  Modeling  with  AMOS:  Basic  Concepts,  Applications,  and Programming. New York: Taylor and Francis Group, LLC
Catherine  &  Miharni  Tjokrosaputro  (2023).Pengaruh  Perceived  of  Usefulness  dan  Confirmation Terhadap Continuance Intention Pembelian Tiket Maskapai LCC: Dengan Satisfaction Sebagai Mediator. Jurnal Manajerial dan Kewirausahaan. Vol. 05, No. 02, April2023: hlm 383-391
Creswell (2009). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed-Method Approaches. Edition: 3rded.Publisher: Sage Publications. January 2009.
Davis,  et.al.    (1989).  User  acceptance  of  computer  technology:  A  comparison  of  two  theoretical models. Management Science, 35(8), 982 – 1003
Davis,  F.  D.  (1989).  Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  and  User  Acceptance  of Information Technology. In Source: MIS Quarterly(Vol. 13, Issue 3). ): 319−340.
Drath & Horch (2014). Industrie 4.0: Hit or hype? IEEE industrial electronics magazine. 8(2), pp. 56-58.
Ferdinand.  (2006).  Metode  Penelitian  Manajemen:  Pedoman  Penelitian  untuk  skripsi,  Tesis  dan Disertasi Ilmu Manajemen. Universitas Diponegoro, Semarang
Gefen  et.al.  (2003).  Structural  Equation  Modeling  And  Regression:  Guidelines  For  Research
Practice.Communications of the Association for Information Systems
4(7).DOI:10.17705/1CAIS.00407.
Hadinoto, Sri Rahayu (1998). Psikologi Perkembangan. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. Hair, J. F., Howard, M. C., & Nitzl, C. (2020). Assessing measurement model quality in PLS-SEM using confirmatory  composite  analysis.  Journal  of  Business  Research,  109,  101 – 110.https://doi.Org /10.1016/j.jbusres.2019.11.069.
Haryono (2016). Metode SEM untuk penelitian manajemen dengan Amos, Lisrel dan PLS.
Hellier  et.  al.  (2003).  Customer  Repurchase  Intention:  A  General  Structural  Equation  Model.
European Journal of Marketing 37 (11/12):1762-1800. DOI:10.1108/03090 560310495456 su et al. (2006). A multienzyme technique for estimating protein digestibility. J. Food Sci., 42 (5): 1269- 1273. https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.1977.tb14476.x.
Hurlock,  Elisabeth  B.  (1999).  Psikologi  Perkembangan:  Suatu  Pendekatan  Sepanjang  Rentang Kehidupan. Alih bahasa: Istiwidayati & Soedjarwo. Edisi Kelima. Erlangga Jakarta.
James,  et  al.  (2005)  The  development  of  position-specific  performance  indicators  in  professional rugby union. Journal of Sports Sciences 23(1):63-72. DOI:10.1080/02640410410001730106
Jian  Qin  et.  al.  (2016).  A  Categorical  Framework  of  Manufacturing  for  Industry  4.0  and  Beyond.
Procedia CIRP, Vol. 52, pp. 173-178.
Jogiyanto (2007). Sistem Informasi Keperilakuan. Edisi Revisi. Andi Offset, Yogyakarta. Jogiyanto (2008). Metodologi Penelitian Sistem Informasi. Andi Offset,  Yogyakarta.
Jogiyanto (2009). Teknologi Sistem Informasi edisi tiga. Andi Offset, Yogyakarta.
Kagermann et.al. (2011). Industrie 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen
Revolution.  http:  //www.  vdi – nachrichten.com  /  Technik – Gesellschaft  /Industrie-40-Mit- Internet-Dinge-Weg-4-industriellen-Revolution.
Kagermann  et.al.  (2013).  Final  report:  Recommendations  for  implementing  the  strategic  initiative Industry 4.0.  Working Group.
Kearney,  (2017).Positive  about  Indonesia's  Startup  Market.Startups  Indonesia,Digital  Economy,  E- commerce  Industry,  E-commerce.  https://www.Indonesia-investments.com  /news  /todays – headlines/google – at – Kearney – positive – about – Indonesia – s – startup – market / item8219. Kearney,  (2017).Unleasing  Indonesia’s  Digital  Potential.  https:  //  w ww.Kearney.com/  digital  / article/?/a/unleashing-indonesia-s-digital-potential.
Killis, John. (1988). Hubungan Niat Kerja, Motivasi Ekstrinsik dan Bimbingan dalam Pelajaran dengan Kecakapan Kerja Teknik Listrik Lulusan STM pada Industri-industri DIY. Tesis. Fakultas Pasca Sarjana IKIP Jakarta
Kotler (2002). Marketing Management. Book. The Millenium Edition Lasi et.al. (2014). Industry 4.0. Business & Information Systems Engineering, 6(4), p.239. Leedy, P. D. (1997). Practical research: Planning and design (6th Edition). New Jersey: Prentice-Hall. Malhotra  (2007).Marketing  Research  an  Applied  Orientation.  5th  Edition.  Pearson  Education.  New Jersey
Mappiare,  Andi  (1994).  Psikologi  Orang  Dewasa  Bagi  Penyesuaian  Dan  Pendidikan,  Usana  Offset printing, Surabaya.
McKinney  et.  al,  (2002).  The  Measurement  of  Web-Customer  Satisfaction:  An  Expectation  and
Disconfirmation Approach. Information Systems Research 13(3):296-315. DOI:10.1287/isre.13.3.296.76.
McKinney  et.al.  (2004).  Extending  the  technology  acceptance  model  and  the  task-technology  fit model to consumer e-commerce. Information Technology, Learning, and Performance Journal. Vol.24, No.1:35-47.
McKinsey  et.al.  (2016).  The  fintech  sector  is  being  shaped  by  shifting  market  conditions,  new regulations,  and  changes  in  consumer  demands  and  behaviors.https://www. mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/bracing-for-seven-critical-changes-as- fintech-matures.
Merrill,  Charles  E.  &  Rogers,  Carl  R.  (1969).  Freedom  to  learn:  A  view  of  what  education  might become.International Journal.https://link.springer.com/article /10.1007/BF02 214887.
Miller  (1991)  The  Development  of  Women’s  Sense  of  Self.  In:  Jordan,  991  https:
//Doi.Org/10.1111/j.1540-6261.1991.tb 02670.x
Miller et.al. (1991) Eds., Woman’s Growth in Conne ction: Writings from the Stone Center, Guildford Press, New York.
Nasution (2004). Manajemen Mutu Terpadu. Ghalia Indonesia, Jakarta.
Naufaldi, I.& Tjokrosaputro,M. (2020).  Pengaruh Perceived Ease  of  Use,  Perceived Usefulness, dan Trust  terhadap  Intention  To  Use.  Jurnal  Manajerial  Dan  Kewirausahaan,  2(3),  715-722. https://doi.org/10.24912/jmk. v2i3.9584
Notoatmodjo, S. (2003). Metodologi Penelitian Kesehatan. Rineka Cipta. Notoatmodjo, S. (2010). Ilmu Perilaku Kesehatan. Rineka Cipta. Notoatmodjo, S. (2012). Promosi Kesehatan dan Perilaku Kesehatan. Rineka Cipta.
Neugebauer  et.  al.  (2016).  Industrie  4.0-From  the  Perspective  of  Applied  Research.  Procedia  CIRP, Vol. 57, pp. 2-7.
Oliver (1980). A Cognitive Model for the Antecedents and Consequences of Satisfaction. Journal of Marketing Research (17), pp. 460-469.
Praveena & Thomas (2014).Continuance Intention to Use Facebook: A Study of Perceived Enjoyment and  TAM.  Bonfring  International  Journal  of  Industrial  Engineering  and  Management Science 4(1):24-29. DOI:10.9756/BIJIEMS.4794
Rüßmann  et.al.  (2015).  Industry  4.0:  The  future  of  productivity  and  growth  in  manufacturing industries. Boston Consulting Group, p.14.
Schmidt et.al. (2015). Industry 4.0-potentials for creating smart products: empirical research results. International Conference on Business Information Systems, pp. 16-27.
Sekaran,  Uma  (2003).  Research  Methods  For  Business:  A  Skill  Building  Approach.  John  Wiley  and Sons, Inc. New York-USA.
Septianingrini  Afri,  Assyifa  Mulandar,  Assyifa,  Yusuf,  Abdul  (2023).  Pengaruh  E-trust  dan  E- satisfaction  terhadap  Continuance  Intention  Pengguna  GoPay.  Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan,9(6),1-10.DOI: https://doi. org /10.5281/zenodo.776 9719.
Slameto (1995). Belajar dan Faktor-faktor yang mempengaruhinya. Rineka Cipta. Jakarta. Tjiptono & Chandra. (2012). Service, Quality Satisfaction. Andi Offset, Yogyakarta. Tjiptono (2010). Strategi Pemasaran. Penerbit Andi, Yogyakarta. Tjiptono (2012). Pemasaran Jasa. Penerbit Andi. Yogyakarta. Witherington (1985). Psikologi Pendidikan. Aksara Baru, Jakarta.
Zhou  et.al.  (2015).  Industry  4.0:  Towards  future  industrial  opportunities  and  challenges.  In  Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD). IEEE 12th International Conference, pp. 2147-2152.