## MENYELIDIKI LOYALITAS MILLENIAL PADA TRANSPORTASI ONLINE; STUDI MEDIASI BERBASIS SEM-PLS
Muhammad Ashoer 1 , M. Haerdiansyah Syahnur 1 , Rezky R. Taufan 1 , A. Nursiskawati Siangka 2 1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muslim Indonesia, Makassar 2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Muhammadiyah, Mamuju
Abstrak: The massive transformation of consumer behaviour on the online transportation network platform in Indonesia has still not yet answered comprehensively. We have identified and evaluated several latent constructs based on prior research review. Hence, we investigate the effect of electronic customer relationship management (e-CRM)  on  e-satisfaction  and  e-loyalty  of  online  transportation  costumer.  We  applied  a  causality  approach method to measure the primary data, and then we selected respondents with purposive sampling technique which have met the predetermined criterion. In total, there was 142 customer have participated in this online survey. To examine the primary data, we used the variance-based analysis of Structural Equation Model (SEM) - Partial Least Square (PLS) analytical instruments. The results have a significant managerial and theoretical contribution to the stakeholder to make a customer keep loyal in ever-changing e-commerce business in Indonesia.
Keywords: E-CRM, E-Satisfaction, E-loyalty, E-Commerce, Marketing Online Transportation
Abstrak: Transformasi besar-besaran perilaku konsumen pada platform jaringan transportasi online di Indonesia masih belum dijawab secara komprehensif. Beberapa konstruksi laten diidentifikasi dan dievaluasi berdasarkan analisis penelitian sebelumnya. Oleh karena itu, kami menyelidiki secara empiris pengaruh manajemen hubungan pelanggan  elektronik  (e-CRM)  pada  kepuasan  (e-satisfaction)  dan  loyalitas  elektronik  (e-loyalty)  pelanggan transportasi online. Kami menerapkan metode pendekatan kausalitas untuk mengukur data primer, dan kemudian kami memilih responden dengan teknik penentuan sampel bertujuan (purposive) yang telah memenuhi criteria. Secara total, ada 142 pelanggan transportasi online di Indonesia yang berpartisipasi dalam survei online ini. Untuk memeriksa data yang terkumpul, kami menggunakan analisis berbasis varian dari Structural Equation Model (SEM) - Partial Least Square (PLS) instrumen analitis. Hasilnya memiliki kontribusi manajerial dan teoritis yang signifikan bagi pemangku kepentingan untuk membuat pelanggan tetap setia dalam bisnis e-commerce yang terus berubah di Indonesia.
Kata kunci: E-CRM, E-Satisfaction, E-loyalty, E-Commerce, Pemasaran, Transportation Online
PENDAHULUAN Pertumbuhan masif perdagangan elektronik ( e-commerce ) satu dekade terakhir mendorong kemunculan berbagai macam perusahaan inovatif berbasis aplikasi, salah satunya ialah layanan transportasi online (Wallsten, 2015). Kehadiran jasa transportasi online berbasis aplikasi menjadi salah satu bukti ketatnya persaingan di industri digital Indonesia. Sektor ini pun semakin menjanjikan seiring dengan pertumbuhan jumlah pengguna ponsel pintar ( smartphone ) di Indonesia yang tercatat telah menembus 130 juta pengguna dengan penetrasi sebesar 48%. Angka ini juga sekaligus memosisikan Indonesia sebagai pengguna smartphone terbesar ketiga di Asia Pasifik (Kemp, 2019).
Layanan transportasi online (atau sharing economy ) adalah salah satu inovasi layanan terbaru di dunia e-commerce di mana pelanggan dapat memesan kendaraan (mobil atau sepeda motor) dan sekaligus merespon pesanan melalui aplikasi seluler (Wahyuningtyas, 2016; Yang et al., 2016). Layanan ini menawarkan berbagai keunggulan kompetitif dan nilai tambah dalam menyatukan pengemudi dan pelanggan jika dibandingkan dengan transportasi konvensional (Sutherland & Jarrahi, 2018). Keunggulan lainnya ialah penggunaan  fitur  yang  kreatif,  dan  modern namun dengan harga yang ditawarkan tetap kompetitif (Putri et al., 2019). Sebagai contoh, aplikasi memungkinkan konsumen untuk dapat memesan produk maupun jasa dengan cepat
dan mudah melalui smartphone. Manfaat lain yang dirasakan ialah ketika pengemudi dan pelanggan dapat mengetahui posisi mereka dengan tingkat akurasi yang tinggi melalui bantuan teknologi Google  Maps yang telah terintegrasi langsung ke dalam aplikasi. Dari sisi keamanan, aplikasi mencatumkan detail informasi sehingga menjamin keamanan layanan. Berbagai macam manfaat tersebut membuat layanan mobile ini semakin populer dan diminati khususnya di kalangan masyarakat perkotaan. Ini membuktikan bahwa layanan ini memiliki kesan positif di dalam benak pelanggan dan secara bertahap mereka mulai beralih dari penggunaan mode transportasi konvensional.
Beberapa faktor yang dapat menunjang pertumbuhan yang keberlanjutan menjadi krusial untuk diinvestigasi secara mendalam. Manajemen hubungan pelanggan (CRM), yang dalam penelitian ini diadaptasi menjadi CRM elektronik (e-CRM) adalah salah satu konstruk penting dalam lanskap bisnis e-commerce (Harrigan, Ramsey, & Ibbotson, 2012; Turban et al., 2018). Adopsi e-CRM telah menjadi strategi utama di hampir sebagian besar perusahaan e-commerce , terutama di negara-negara berkembang. Manajer berupaya dengan sangat keras untuk memberikan penekanan kuat pada proses pembangunan dan pemeliharaan hubungan dengan pelanggan yang memberikan keuntungan jangka panjang (Harrigan, Ramsey, & Ibbotson, 2012; Nadeem, et al ., 2020). Beberapa penelitian terdahulu telah meneliti bagaimana strategi penerapan e-CRM dalam meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan dalam berbagai konteks. Misalnya, transaksi e-commerce berbasis bisnis-antar- bisnis ( Business-to-Business (B2B)) di Turki (Ata & Toker, 2012), pelanggan UMKM di Irlandia (Harrigan, Ramsey, & Ibbotson, 2009), layanan internet banking di Kenya (Mang’unyi, Khabala, & Govender, 2018), transaksi e-commerce di Hongkong (Khalifa & Shen, 2005) dan beberapa jenis transaksi di Indonesia (Bintang, Andriani, Rizki, & Dewantara, 2016; Marshellina & Prabowo,
2013). Sayangnya, ulasan penelitian terdahulu di atas masih terdapat inkosistensi pada hasil, dan juga belum memfokuskan permasalahan pada fenomena layanan transportasi online berbasis aplikasi mobile.
Terdapat penelitian terdahulu yang telah mengungkap pengaruh e-CRM terhadap kepuasan dan loyalitas dalam konteks transportasi online yaitu penelitian Mulyono & Helmi (2018) yang menyatakan e-CRM berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kepuasan dan loyalitas pelanggan. Meskipun demikian, hasil ini dinilai belum cukup dalam menjelaskan konstruk e-CRM secara keseluruhan karena letak fokus hanya terdapat pada salah satu layanan dalam aplikasi yaitu Go-Ride. Selain itu, penelitian tersebut melibatkan semua demografi pelanggan, tanpa memandang status umur. Ini tentu saja menjadi keterbatasan yang memerlukan penelitian lanjutan agar dapat menjawab isu kepuasan dan loyalitas secara spesifik pada satu segmen pasar.
Mengacu pada beberapa pemaparan kesenjangan penelitian terdahulu di atas, pembahasan tentang e-CRM masih dominan dalam konteks website (hotel, bank, dan lainnya) sehingga masih membuat kurangnya jumlah kajian yang berfokus pada e-CRM pada transportasi online berbasis aplikasi mobile dan pengaruhnya terhadap kepuasan dan loyalitas. Selain itu, bercermin pada keterbatasan penelitian terdahulu, penelitian ini akan menyasar segmen millenial sehingga hasil penelitian dapat mengungkap perilaku konsumen yang baru dalam konteks layanan transportasi online di Indonesia.
Secara keseluruhan, penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh e-CRM terhadap kepuasan dan loyalitas pada aplikasi mobile layanan transportasi online di Indonesia. Untuk industri transportasi, menguraikan konstruk e-CRM pada aplikasi seluler dapat membantu perusahaan transportasi online dalam menangkap persepsi dan harapan pelanggan. Kemudian, ini akan memberikan wawasan bagi perusahaan dalam mengembangkan fitur dan manfaat yang tepat
secara terus menerus pada aplikasi mobile. Hasil penelitian ini juga diharapkan dapat memerkaya kajian terhadap konsep e-CRM dalam konteks e-commerce berbasis aplikasi mobile

## TINJAUAN PUSTAKA
E-CRM Pergerakan aplikasi bisnis ke internet yang masif, CRM telah meningkatkan kemampuan organisasi dengan menyediakan akses ke pelanggan dan pemasoknya melalui web. Pengalaman dan komunikasi web ini melalui web nirkabel disebut e-CRM (Taylor & Hunter, 2002). E-CRM didefinisikan  sebagai  keuntungan  pemasaran dan layanan yang berpusat pada teknologi, menggabungkan taktik manajemen hubungan pelanggan (CRM) tradisional dan aplikasi aplikasi pasar e-bisnis yang digunakan oleh organisasi untuk mempertahankan hubungan pelanggan (Feinberg et al., 2002; Liu, Zhou, & Chen, 2006; Turban et al., 2018). Internet menggunakan teknologi berbasis web untuk menarik pelanggan baru, menganalisis preferensi dan perilaku mereka, menyesuaikan layanan dukungan dan meningkatkan manfaat layanan dan nilai, mempertahankan pelanggan, dan taktik kerajinan untuk mendorong loyalitas (Ata & Toker, 2012). Dengan demikian, hubungan dengan pelanggan tidak dapat diwujudkan tanpa e-CRM yang efektif, dan, manajer memerlukan komitmen, pola pikir yang benar, dan etos e-CRM strategis yang menyeluruh untuk mewujudkan tujuan tersebut.
Feinberg et al . (2002) menyatakan bahwa Kerangka Siklus Transaksi ( Transaction Cycle Fase/ TCF )  mengklasifikan  tiga  fitur dalam e-CRM, yaitu, pra-transaksi, selama transaksi dan pasca-transaksi. Fase ini merupakan semua pengalaman yang dialami oleh pelanggan selama pembelian layanan, di waktu pembelian, dan setelah pembelian. Siklus transaksi memperkuat hubungan tiga tahap sambil meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan secara keseluruhan. Fitur
pra-transaksi mencakup kemampuan masuk, kustomisasi dan personalisasi informasi, dan kemampuan pencarian informasi, termasuk beberapa item, misalnya, kustomisasi situs, mesin pencari lokal, dan obrolan pada tahap pra-pembelian akan mengarah pada kepuasan, kepercayaan dan retensi pelanggan (Hendriyani & Auliana, 2018). Selanjutnya,  berbagai  fitur  e-CRM selama proses transaksi dapat memengaruhi keputusan pelanggan untuk menyelesaikan transaksi online. Tingkatan pengetahuan dan pengalaman pelanggan akan sangat penting pada tahap ini, di mana mencakup panduan yang disediakan tentang prosedur untuk membeli layanan atau produk, kriteria yang harus dipertimbangkan, dan cara mengevaluasi pembelian mereka. Pada tahap ini pemasok layanan dan pelanggan menyetujui kondisi transaksi mereka berdasarkan negosiasi mereka, dan, kemudian, transaksi selesai. Tahap terakhir ialah fitur pasca-transaksi yang terdiri dari pertanyaan umum ( Frequently Ask Questions (FAQ)), penyelesaian masalah dan umpan balik online, yang pada dasarnya memerlukan layanan pelanggan. Internet, komunikasi nirkabel, pengenalan ucapan, dan teknologi lainnya digunakan untuk mengintegrasikan semua interaksi pelanggan pada platform sentral yang menyediakan pelanggan dengan kontrol lebih besar pada layanan yang mereka inginkan (Feinberg et al., 2002; Mang’unyi et al., 2018).
E-CRM, E-Satisfaction dan E-Loyalty Kepuasan elektronik ( e-satisfaction ) telah dikonseptualisasikan sebagai hasil dari perbandingan kinerja yang disampaikan aktual dengan harapan pelanggan di ruang virtual. E-satisfaction merupakan perasaan gembira, senang atau puas terhadap produk yang disediakan, dan hasil serta kinerja yang dirasakan (Anderson & Srinivasan, 2003; Turban et al., 2018). Konsep e-satisfaction telah bertransformasi seiring dengan munculnya teknologi modern yang telah menyebabkan pergeseran. Faktor yang memengaruhi e-satisfaction seperti CRM juga
ikut bertransformasi ke e-CRM, dan dengan meningkatnya penetrasi global internet, e-CRM telah menjadi alat komunikasi yang lebih populer dan platform pembangunan hubungan (Mang’unyi et al., 2018)using data from the customers of one of the largest retail banks in Kenya. Design/methodology/ approach: Using survey mode, the study was administered to 90 samples (of which 78 were returned and usable. Oleh karena itu organisasi tertarik untuk menggunakan berbagai jenis strategi e-CRM untuk menarik, mengikat, mempertahankan, dan meningkatkan hubungan pelanggan yang bermanfaat bagi kesetiaan dan keberhasilan organisasi. Namun, manajemen relasional adalah inisiatif yang membutuhkan komitmen, dan pola pikir agar mampu memksimalkan kepuasan pelanggan. Dawn & Guha (2010) mendalilkan bahwa infrastruktur e-CRM memberikan dukungan kepada pelanggan yang berharga agar tetap merasa puas, karena informasi yang disimpan dalam basis data e-CRM misalnya, membantu organisasi untuk melihat biaya aktual untuk menarik dan mempertahankan pelanggan. Perusahaan dapat mengakses pelanggan internasional baru dan menyita data berharga yang penting untuk daya saing dan pangsa pasar (Mashur et al., 2019). Karenanya, dengan menggunakan informasi ini, lebih banyak waktu dan sumber daya diarahkan ke pelanggan bank yang paling menguntungkan. Tian & Wang, (2017) menyatakan bahwa hubungan antara e-CRM dan loyalitas pelanggan seperti yang disebutkan di atas, berarti semakin banyak pelanggan yang puas, membeli kembali, dan menyebarkan berita positif dari mulut ke mulut tentang penyedia layanan, semakin tinggi kecenderungan mereka untuk merasakan hubungan kepercayaan dan komitmen yang lebih lama dengan penyedia layanan.
Loyalitas konsumen pada dasarnya adalah kesetiaan pelanggan terhadap layanan atau merek tertentu (Harrigan, Ramsey, & Ibbotson, 2011; Taylor & Hunter, 2002) dan hubungan yang dimiliki pelanggan dengan suatu merek (Vo et al., 2019). Pelanggan mempertahankan
serangkaian loyalitas kepada organisasi dan tingkat kesetiaan mereka dengan perusahaan juga menentukan perilaku pembelian mereka. Menurut Taylor & Hunter, (2002) dorongan untuk pembelian berulang dan niat untuk memberikan rujukan kepada orang lain dapat dikatakan loyalitas pelanggan. Ketika pelanggan yang loyal akan merujuk transaksi mereka kepada orang lain, maka hal tersebut memungkinkan mereka untuk memperluas basis pelanggan dan pangsa pasar mereka. Meskipun loyalitas pelanggan memiliki arti yang berbeda di antara para peneliti, penelitian telah menunjukkan bahwa itu diukur melalui perilaku pembeli atau konsumsi produk atau layanan tertentu. Sebagai contoh, itu dianggap sebagai perilaku dan sikap dan loyalitas yang tulus dikaitkan dengan tingginya tingkat perlindungan berulang (Liu et al., 2006)using data from the customers of one of the largest retail banks in Kenya. Design/methodology/ approach: Using survey mode, the study was administered to 90 samples (of which 78 were returned and usable.
Pengaruh e-CRM terhadap e-Satisfaction, dan e-Loyalty Tuntutan konsumen pada tingkat kepuasan dan loyalitas yang tinggi juga dialami oleh sektor transportasi yang menyediakan layanan secara online melalui aplikasi (Yang et al., 2016). Kemunculan teknologi internet yang mutakhir terus mendorong perusahaan untuk menyebarkan berbagai jenis strategi e-CRM yang berkontribusi terhadap kesetiaan pelanggan serta keberhasilan jangka panjang perusahaan (Feinberg et al., 2002; Harrigan et al., 2012; Liu et al., 2006).
Studi Alhaiou (2011) yang mempelajari hubungan  antara  fitur-fitur  e-CRM  dan kesetiaan pada pembeli online pada berbagai tahap siklus transaksi berpendapat bahwa penggunaan e-CRM dalam membangun hubungan konsumen mempengaruhi kepuasan dan kesetiaan konsumen online. Penelitian serupa yang menyelidiki efek dari strategi e-CRM pada berbagai tahap siklus transaksi terhadap kepuasan pelanggan dan loyalitas
dilakukan di situs bank (Mang’unyi et al., 2018) di mana hasilnya menguatkan bahwa e-CRM mempengaruhi meningkatkan kepuasan pelanggan dan kualitas layanan secara online. Peneitian Liu et al. (2006), Marshellina & Prabowo (2013), Bintang et al. (2016) dan Mulyono & Helmi (2018) juga mengkonfirmasi  efek  e-CRM  pada  loyalitas pelanggan, sementara Ozuem & ALim, (2016) menyatakan lebih jauh bahwa praktik e-CRM yang efektif akan memperkuat hubungan dengan pelanggan dan mempromosikan sttaktik pengembangan komunitas virtual yang menarik.
Meskipun demikian, studi (Khalifa & Shen, 2005) justru menemukan bahwa e-CRM tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan karena responden menilai perusahaan terkadang mengabaikan fase layanan setelah pembelian sehingga mereka menolak untuk membeli kembali. Penelitian lainnya juga membuktikan bahwa praktik e-CRM tidak selalu membuat pelanggan loyal, studi Mashur et al. (2019) menemukan bahwa pelanggan transportasi online selalu berpindah-pindah aplikasi jika mereka merasakan hubungan yang positif tidak terjalin dalam proses pelayanan terutama sebelum dan selama transaksi. Nampaknya perlakuan khusus seperti menerima layanan lebih cepat, penghematan biaya, atau layanan tambahan khusus belum dirasakan secara nyata oleh pelanggan.
Mengacu pada pemaparan inkostensi hasil penelitian terdahulu di atas, maka dikemukakan hipotesis sebagai berikut:
H1: E-CRM memiliki pengaruh terhadap e-satisfaction H2: E-CRM memiliki pengaruh terhadap e-loyalty
Pengaruh E-satisfaction terhadap E-loyalty Hubungan antara kepuasan dan loyalitas telah ditemukan baik di toko konvesional maupun online (Anderson & Srinivasan, 2003; Vo et al., 2019) dan penelitian terdahulu banyak menunjukkan bahwa kepuasan
pelanggan adalah anteseden langsung dari loyalitas konsumen dalam B2C e-commerce. Taylor & Hunter (2002) memahami bahwa loyalitas  pelanggan  secara  signifikan dipengaruhi oleh kepuasan pelanggan dalam lingkungan e-CRM. Sementara itu, Akhmedova et al . (2020)as their success depends on gaining and retaining a critical mass of users. Using a sequential design of quantitative (exploratory factor analysis berpendapat bahwa loyalitas sangat penting untuk memenangkan persaingan dengan pesaing lainnya dalam konteks transportasi online. Selain itu, banyak studi penelitian dalam teknologi layanan lainnya juga telah membuktikan kepuasan pelanggan dapat mendorong dari niat penggunaan (Veno, 2018; Murdifin et al., 2020) pembelian kembali dan perilaku loyal dalam konteks e-commerce . Sejumlah penelitian juga telah mengungkapkan bahwa ada bukti dalam konteks e-commerce tentang dampak positif kepuasan online terhadap loyalitas. Hubungan antara e-satisfaction dan e-loyalty pelanggan telah  ditemukan  signifikan  dalam  berbagai penelitian dan ini akan mengarah pada kecenderungan positif terhadap loyalitas jangka panjang (Ludin et al., 2014; Mang’unyi et al., 2018; Mulyono & Helmi, 2018; Ozuem & Alim, 2016; Vo et al., 2019)using data from the customers of one of the largest retail banks in Kenya. Design/methodology/ approach: Using survey mode, the study was administered to 90 samples (of which 78 were returned and usable.
Berdasarkan alur argumentasi di atas, maka hipotesis dirumuskan sebagai berikut:
H3: E-satisfaction memiliki pengaruh terh- adap e-loyalty
Pengaruh e-CRM terhadap e-loyalty melalui e-satisfaction Pelanggan yang loyal selalu mengharapkan untuk menerima perlakuan khusus dari hubungan mereka dengan penyedia layanan khususnya transportasi online (Yang et al., 2016). Dengan demikian,
manfaat tersebut seharusnya disediakan secara optimal sebagai bagian dari program pemasaran relasional perusahaan. Sutherland & Jarrahi (2018) menyatakan bahwa membangun hubungan dengan pelanggan akan meningkatkan kecenderungan mereka untuk tetap bersama dengan penyedia layanan.  Pengaruh  tidak  signfikan  masih ditemukan oleh beberapa penelitian terdahulu menandakan bahwa program e-CRM perusahaan belum optimal, dan masih terdapat hambatan negatif yang membuat sikap dan kesan positif pelanggan menurun terhadap perusahaan. Ini membuka kemungkinan untuk menghasilkan loyalitas melalui faktor kepuasan terlebih dahulu. Artinya, inkonsistensi memungkinan terjadinya peran mediasi untuk mengidentifikasi konstruk yang berdampak secara tidak langsung terhadap e-loyalty pelanggan. Berdasarkan pemaparan di atas, maka diajukan hipotesis sebagai berikut:

## H4: E-CRM memiliki pengaruh terhadap e-loyalty melalui e-satisfaction

## Gambar 1. Kerangka Konseptual
Sumber: Diadaptasi dari penelitian terdahulu

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan sebab akibat suatu variabel terhadap variabel lainnya ( explanatory research ) (Sekaran & Bougie, 2017). Populasi penelitian ini adalah semua pelanggan yang telah menggunakan layanan transportasi online berbasis aplikasi ( mobile app ) yaitu Grab. Perusahaan e-commerce ini sendiri dipilih
sebagai objek untuk mengukur loyalitas karena merupakan salah satu e-commerce ( ride- sharing ) yang paling banyak dimanfaatkan oleh palanggan di Indonesia. Mengingat populasi tidak dapat dihitung ( uncountable ), maka teknik penentuan sampel menggunakan purposive sampling (Zikmund, 2013). Kriteria pemilihan ( judgement ) responden ialah (1) Pelanggan Grab yang berstatus mahasiswa di Indonesia; (2) Pelanggan Grab yang telah menggunakan layanan selama 1 tahun terakhir; dan (3) Pelanggan yang telah melakukan transaksi melalui aplikasi minimal tiga kali. Periode pengumpulan data dilakukan selama dua bulan dimulai dari bulan Oktober sampai dengan bulan November 2019 dengan melakukan survei secara online. Data primer dikumpulkan melalui survei online yang terdiri dari dua bagian; bagian pertama berisi pertanyaan tentang informasi umum tentang para responden seperti jenis kelamin, usia, rata-rata pengeluaran per bulan, frekuensi penggunaan layanan Grab setiap bulan, jenis layanan yang paling sering digunakan, sedangkan bagian kedua berisi pertanyaan yang mengukur konstruk e-CRM (6 item pernyataan), e-satisfaction (5 item pernyataan), dan e-loyalty (5 item pernyataan). Kuisioner menggunakan lima poin ukuran skala berbasis Likert dari angka 1 = sangat tidak setuju sampai dengan angka 5 = sangat setuju. Jumlah minimum sampel penelitian diwajibkan memenuhi standar dan syarat analisis Structural Equation Modelling (SEM) berbasis varian yaitu sebanyak 5 – 10 kali jumlah item pernyataan yang diuji (Hair et al., 2017; Shmueli et al., 2019). Artinya, jumlah minimum responden yang dibutuhkan untuk mengolah data primer adalah sebanyak 16 x 5 = 80 responden. Hasilnya, total responden yang berpartisipasi dalam survei online tercatat sebanyak 190 orang, namun setelah melalui proses penyaringan sampel ( judgement ), maka pelanggan Grab yang memenuhi syarat ditetapkan sebanyak 112 mahasiswa. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis SEM berbasis
Partial  Least  Square (PLS) (SEM-PLS). Metode ini sangat bermanfaat digunakan dalam ilmu manajemen untuk menghitung, membuat, dan memvalidasi model (Ghozali, 2014). Model ini juga menjelaskan mekanisme kausal dan memvalidasi hipotesis teoritis secara empiris dan menerapkan langkah- langkah berorientasi prediktif (Rigdon, Sarstedt, & Ringle, 2017). SEM-PLS bertujuan untuk menguji dan mengembangkan model, maka analisis ini memberikan kesempatan untuk menggambar model jalur antara variabel dan untuk menentukan indikator ke variabel. Keuntungan lainnya adalah teknik pemodelan jalur ini membolehkan ukuran sampel yang lebih kecil dan tidak memerlukan asumsi distribusi normalitas (Shmueli et al., 2019). Mengingat area utama SEM-PLS adalah bidang Sistem Informasi dan Pemasaran, maka analisis ini membuka bidang ilmiah di bidang pemasaran dan e-commerce . Sementara itu, alat bantu/ perangkat lunak (software) yang digunakan untuk menguji data primer adalah SmartPLS generasi 3.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Mayoritas responden merupakan perempuan (78%) dengan kisaran usia 17-18 tahun yang memiliki rata-rata pengeluaran 1-2 juta setiap bulan. Artinya, sebagian besar responden masih berstatus sebagai mahasiswa baru dan tergolong dalam segmen kelas menengah. Intensitas pelanggan Grab dalam menggunakan layanan paling tidak 3-5 kali setiap minggu. Secara umum, pelanggan digolongkan dalam segmen berpendapatan menengah, dan memiliki pengetahuan dan pengalaman yang cukup matang terhadap layanan transportasi online berbasis aplikasi mobile. Pelanggan juga dianggap telah menjadikan Grab sebagai pilihan transportasi alternatif sehari. Kondisi demografis dan psikografis
ini menjadi landasan utama bagi manajer pemasaran di perusahaan e-commerce khususnya Grab dalam menentukan strategi dan taktik yang jitu untuk memenangkan persaingan.
Model Pengukuran ( Outer Model ) Evaluasi model SEM–PLS (pengukuran bagian  luar)  adalah  pengukuran  reflektif yang dinilai dengan menggunakan validitas dan realibilitas.  Pengukuran validitas terbagi ke dalam 2 (dua) kriteria, yaitu validitas konstruk dilakukan dengan menghitung validitas konvergen dan validitas diskriminan. Validitas konvergen merupakan seperangkat indikator ( item) yang mewakili satu variabel laten ( unobserved ). Nilai validitas konvergen diketahui melalui loading  factor setiap item . Suatu instrument dikatakan memenuhi kriteria pengujian validitas konvergen apabila bobotnya memiliki nilai di atas 0.7 (Hair et al . , 2017). Berdasarkan hasil pengujian yang tercantum pada tabel 2 dapat diketahui bahwa semua item yang mengukur variabel memiliki nilai lebih besar dari 0.7. Dengan demikian, item variabel dinyatakan valid untuk mengukur konstruknya masing- masing.
Validitas diskriminan dievaluasi dengan menggunakan tabel cross  loading. Kriteria Sem-PLS menyatakan bawah korelasi jika variabel laten dengan setiap itemnya (variabel manifest) lebih besar daripada korelasi dengan variabel laten lainnya, maka variabel laten tersebut dapat memprediksi itemnya dengan baik dibandingkan dengan variabel laten lainnya (Ringle, Rigdon, & Sarstedt, 2018). Berdasarkan hasil pengujian, keseluruhan item yang mengukur variabel menghasilkan nilai yang lebih besar dibandingkan dengan nilai pada variabel lainnya. Dengan demikian, masing-masing item dinilai mampu mengukur variabel laten yang bersesuaian dengan item tersebut.
Tabel 3 Validitas Diskriminan (Cross Loading) E-CRM E-Satisfaction E-Loyalty E-CRM1 0,902 0,784 0,773 E-CRM2 0,913 0,812 0,760 E-CRM3 0,871 0,805 0,747 E-CRM4 0,909 0,793 0,766 E-CRM5 0,889 0,816 0,808 E-CRM6 0,886 0,821 0,793 E-S1 0,799 0,854 0,757 E-S2 0,798 0,902 0,804 E-S3 0,636 0,824 0,697 E-S4 0,833 0,869 0,724 E-S5 0,814 0,882 0,718 E-L1 0,808 0,716 0,913 E-L2 0,769 0,764 0,879 E-L3 0,641 0,664 0,771 E-L4 0,772 0,762 0,866 E-L5 0,750 0,790 0,892 Sumber: Outpur SmartPLS 3.0
Pengukuran realibilitas konstruk dalam PLS mengacu pada nilai reliabilitas diskriminan, cronbach alpha dan composite reliability . Para ahli menyatakan bahwa apabila nilai discriminant reliability (AVE) lebih besar dari 0.5, composite reliability (C.R.) lebih besar dari 0.7, dan cronbach alpha ( α ) lebih besar dari 0.6 , maka konstruk tersebut dinyatakan reliable (handal) (Hair et al ., 2017)by Hair, Hult, Ringle, and Sarstedt, provides a concise yet very practical guide to understanding and using PLS structural equation modeling (PLS-SEM.
Berdasarkan hasil pengujian, dapat diketahui bahwa masing-masing nilai dari variabel konstruk telah memenuhi kriteria ambang batas yang ditetapkan yaitu AVE > 0,5, C.R.> 0.7 , dan α > 0,6, maka dapat disimpulkan semua item dinyatakan reliabel dalam mengukur variabel latennya.
Hasil perhitungan bobot item ( factor loading ), reliabilitas diskriminan (AVE), validitas konvergen, c ronbach alpha dan composite reliability dapat dilihat dalam tabel 2.
Tabel 2 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Variabel Pernyataan Bobot AVE Composite Reliability Cronbach Alpha E-CRM Fitur Grab membantu saya sebelum melalukan transaksi ( E-CRM1) 0,902 0,801 0,960 0.950 Tampilan aplikasi Grab memu- dahkan saya melakukan transaksi (E-CRM2) 0,913 Grab menjamin keamanan selama proses transaksi (E-CRM3) 0,871 Grab menjamin keamanan pelang- gan selama di jalan (E-CRM4) 0,909 Grab selalu memberikan timbal balik ketika saya mengeluhkan layanan (E-CRM5) 0,889 Grab selalu memberikan respon yang cepat ketika terjadi masalah setelah transaksi (E-CRM6) 0,886 E-Satisfaction Saya merasa puas dengan penataan fitur pada aplikasi Grab ( E-S1 ) 0,854 0.751 0,938 0,917 Saya merasa puas dengan infor- masi yang diberikan oleh layanan Grab ( E-S2 ) 0,902 Saya merasa  nyaman  ketika menggunakan layanan Grab ( E-S3 ) 0,824 Saya merasa puas dengan umpan balik yang diberikan oleh Grab ( E-S4 ) 0,869 Saya merasa puas karena pihak Grab melindungi data pribadi saya ( E-S5 ) 0,882 E-Loyalty Saya kemungkinan akan memilih layanan Grab jika ingin pergi ke suatu tempat ( E-L1 ) 0,913 0,750 0,937 0,916 Saya kemungkinan tidak akan pindah ke layanan transportasi online lain selain Grab ( E-L2 ) 0,879 Saya merasa Grab adalah pilihan utama saya ( E-L3 ) 0,771
Saya selalu mengatakan hal positif tentang layanan Grab kepada orang lain ( E-L4 ) 0,866
Saya selalu merekomendasikan kepada teman untuk menggunakan layanan Grab ( E-L5 ) 0,892
Ambang Batas: Bobot > 0,7; AVE > 0,5; CR  0,7; CA  0,7
Ket: E-CRM: Eletronic Customer Relationship Management; E-S: Electronic Satisfaction; E-L: Electronic Loyalty
Model Struktural ( Inner Model) Uji kelayakan model ( Goodness of  Fit  Model (GFI)) merupakan kriteria evaluasi model pengukuran struktural yang menggambarkan seberapa besar kontribusi variabel eksogen kepada variabel endogen. Kriteria yang digunakan dalam PLS ialah Q-Square  predictive  relevance  (Q 2 ) dan dapat dihitung secara manual dengan menggunakan formula (Ringle et al., 2018). Hasil pengukuran menunjukkan bahwa nilai Q 2 variabel endogen yaitu e-loyalty sebesar 0,469. Artinya, keragaman variabel e-loyalty mampu dijelaskan oleh variabel e-CRM dan e-satisfaction sebesar 46,9% sedangkan sisanya sebesar 53,1% merupakan pengaruh variabel lain yang tidak diangkat dalam penelitian ini.
Model struktural dievaluasi dengan perkiraan dan tes hipotesis mengenai hubungan sebab akibat antara variabel eksogen dan endogen yang ditentukan dalam diagram jalur. Kesalahan standar dan statistik pengujian untuk parameter yang relevan diestimasi dalam SmartPLS dengan opsi Bootstrapping (Hair et al., 2017). Pengujian bootstrapping menggunakan bantuan program perangkat lunak komputer yaitu Smart PLS 3.0. Pada penelitian ini, nilai t-tabel pada tingkat  kepercayaan  sebesar  95%  (α  <  5%) adalah sebesar 1,98. Pengujian hipotesis untuk masing-masing hubungan variabel laten disajikan dalam tabel 4.
Berdasarkan pengujian model struktural, nilai  koefisien  ( original sample estimate ) variabel e-CRM menunjukan angka positif sebesar 0,366 yang berarti bahwa semakin besar peningkatan variabel e-CRM maka semakin besar pula kepuasan pelanggan. Hasil juga menunjukkan bahwa nilai t-hitung (2,733) lebih besar dari nilai t-tabel (1,98) dan nilai p-value lebih kecil dari 0,05 (*),
maka variabel e-CRM berpengaruh signifikan terhadap variabel e-satisfaction. Dengan demikian, H1 diterima. Selanjutnya, nilai koefisien variabel e-CRM menunjukan angka positif sebesar 0,169 yang berarti bahwa semakin besar peningkatan variabel e-CRM maka semakin besar pula loyalitas pelanggan. Namun, hasil nilai t-hitung (1,622) lebih kecil dari nilai t-tabel (1,98) dan nilai p-value lebih besar dari 0.05 (0,077), maka dapat dikatakan variabel e-CRM tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel e-loyalty. Dengan demikian, H1 ditolak. Pengujian pengaruh langsung terakhir  menunjukkan  bahwa  koefisien variabel e-satisfaction bernilai positif yaitu sebesar 0,401 yang berarti bahwa semakin besar peningkatan variabel e-satisfaction maka semakin besar pula loyalitas pelanggan. Karena hasil nilai t-hitung (3,653) lebih besar dari nilai t-tabel (1,98) dan nilai p-value lebih kecil dari 0.05 (**), maka variabel e-satisfaction berpengaruh signifikan terhadap variabel e-loyalty. Dengan demikian, H3 diterima. Hipotesis selanjutnya menguji efek mediasi antara e-CRM dan e-loyalty melalui e-satisfaction. Hasil analisis menunjukkan bahwa  koefisien  variabel  jalur  mediasi bernilai positif yaitu sebesar 0,261, artinya semakin besar peningkatan variabel e - CRM maka semakin besar pula peningkatan e-satisfaction dan e-loyality pelanggan. Hasil analisis mediasi juga menunjukkan bahwa nilai t-hitung (2,520) lebih besar dari nilai t-tabel (1,98) dan nilai p-value lebih kecil dari 0.05 (*), maka variabel e-satisfaction dapat dikatakan memainkan peran sebagai mediasi sempurna ( complete mediation ) terhadap hubungan tidak langsung antara e-CRM dan e-loyalty. Dengan demikian, H4 diterima. Justifikasi hasil penelitian dibahas pada bagian selanjutnya.
Gambar 2 Hasil Uji Model SEM-PLS Sumber: Output Smart PLS 3.0
Tabel 4. Hasil Uji Hipotesis Koefisien S.E. t-hitung p-value Ket. E-CRM  E-satisfaction 0,366 0,134 2,733 0,009 * E-CRM  E-loyalty 0,169 0,104 1,622 0,077 TS E-satisfaction  E-loyalty 0,401 0,110 3,653 0,000 ** E-CRM  E-satisfaction  E-loyalty 0,261 0.103 2,520 0,012 * Ket: Sig: *α < 0,05; **α < 0,01; TS: Tidak signifikan Sumber: Output Smart PLS 3.0
Pembahasan Berdasarkan hasil pengujian, variabel eksogen secara parsial memiliki pengaruh signifikan  dan  tidak  signifikan  terhadap variabel endogen . Dari empat hipotesis yang diajukan, terdapat tiga hipotesis diterima, sedangkan satu ditolak. Selain itu, temuan menunjukkan bahwa terdapat efek mediasi sempurna pada hubungan tidak langsung antar konstruk.
Ditinjau  dari  nilai  koefisien  masing- masing prediktor, hubungan positif antara e-satisfaction dan e-loyalty memiliki estimasi tertinggi atau pengaruh dominan. Hal ini mengindikasikan bahwa pembentukan
e-loyalty dominan berasal dari pengalaman dan pengetahuan pelanggan yang merasa puas ketika menggunakan layanan Grab.
Hipotesis pertama, uji analisis menunjukkan bahwa konstruk e-CRM adalah prediktor  signifikan  e-satisfaction  pada layanan transportasi online berbasis aplikasi yaitu Grab. Temuan ini konsisten dengan penelitian Liu et al . (2006), Marshellina & Prabowo (2013), Bintang et al . (2016), Mulyono & Helmi (2018), Mang’unyi et al . (2018). Hasil penelitian menunjukkan secara keseluruhan proses yang dirasakan oleh pelanggan sebelum melakukan pembelian (prepurchase), sedang melakukan pembelian
(inpurchase), dan setelah melakukan pembelian (postpurchase) dalam aplikasi mobile dari layanan transportasi online Grab berperan dalam membentuk kepuasan pelanggan. Semua informasi yang terlampir pada aplikasi dinilai memuaskan dan menjadi elemen penting bagi millenial dalam memilih layanan yang sesuai dengan preferensi mereka. Selain itu, faktor perlindungan terhadap data pribadi (nomor telepon, alamat rumah, dan privasi lainnya) menjadi salah satu alasan kuat di balik signifikansi pengaruh ini.
Hipotesis kedua, hasil uji menunjukkan bahwa konstruk e-CRM tidak berdampak signifikan  terhadap  e-loyalty,  dan  hasil  ini tentu bertentangan dengan beberapa penelitian terdahulu (Alhaiou, 2011); Ozuem & ALim, 2016;  Mang’unyi et al ., 2018). Inkonsistensi tersebut kemungkinan disebabkan oleh faktor demografis dan psikografis pelanggan yang merupakan millenial. Mayoritas responden merupakan mahasiswa dengan kisaran umur 17-18 tahun yang rentan berpindah dari satu laynaan ke merek layanan yang lain. Untuk meminimalisir risiko ini, manajemen Grab  dapat  meningkatkan  fitur-fitur  yang menunjang kenyamanan para millenial. Sebagai contoh, salah satu layanan sebelum memulai transaksi ( prepurchase ) adalah kemudahan konsumen dalam memeroleh informasi, oleh karena itu manajemen dapat  memberikan  efisiensi  waktu  kepada pelanggan millenial agar mereka dapat memenuhi kebutuhan dan keinginan. Hipotesis ketiga dalam penelitian ini menggambarkan terdapat hubungan positif dan  signifikan  antara  e-satisfaction  dan e-loyalty pada penggunaan transportasi online Grab. Hasil ini kembali menguatkan beberapa penelitian terdahulu, di mana e-loyalty jelas merupakan anteseden dari e-satisfaction. Pelanggan Grab dinilai tidak akan berpaling ke layanan yang lain karena mereka telah merasakan pengalaman yang menyenangkan dan memuaskan ketika mereka menggunakan layanan Grab. Dalam konteks ini, perusahaan diharapkan dapat menjaga konsistensi kualitas
informasi, desain, teknis pembayaran dan jaminan terhadap keamanan dan privasi serta layanan pasca pembelian.
Hipotesis terakhir menunjukkan bahwa  variabel e-satisfaction memainkan peran sebagai mediasi sempurna ( complete mediation ) terhadap hubungan tidak langsung antara e-CRM dan e-loyalty.  Jalur mediasi bernilai positif, artinya semakin besar peningkatan variabel e - CRM maka semakin besar pula peningkatan e-satisfaction dan e-loyality pelanggan. Pelanggan (millenial) memang puas dengan layanan Grab, namun penerapan e-CRM dianggap belum cukup meyakinkan mereka untuk terus melakukan pembelian layanan atau menjadikan Grab sebagai pilihan utama. Dengan kata lain, pelanggan menginginkan faktor- faktor kepuasan terlebih dahulu seperti kenyamanan,  efisiensi  waktu,  jaminan  dan faktor lainnya.

## SIMPULAN
Secara keseluruhan, di antara empat hipotesis yang diajukan, terdapat tiga hipotesis yang diterima, dan satu hipotesis ditolak. Temuan penelitian menunjukkan bahwa e-CRM berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  e-satisfaction,  namun tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap e-loyalty. Hasil ini bertentangan dengan beberapa penelitian terdahulu yang dirujuk. Temuan lainnya adalah bahwa e-satisfaction mampu memainkan peran mediasi  sempurna  secara  signifikan  pada hubungan antara e-CRM dan e-loyalty.
Implikasi Praktis Hasil ini diharapkan dapat berimplikasi terhadap aspek praktikal dalam praktik e-commerce terutama dalam industri transportasi online. Kausalitas yang duji setidaknya dapat membantu manajer untuk memahami prediktor e-satisfaction, dan e-loyalty pelanggan khususnya di kalangan millenial.
Prediktor e-CRM memainkan peran vital dalam industri transportasi online berbasis aplikasi mobile . Untuk itu, pihak manajemen Grab dapat menekankan peningkatan kualitas layanan, baik itu sebelum pelanggan membeli, sedang membeli, dan setelah melakukan pembelian. Dengan begitu, pelanggan akan mencapai level kepuasan dan loyalitas yang tinggi, di mana mereka akan melakukan pembelian berulang dan merekomendasikan layanan Grab kepada teman atau keluarga mereka. Manajer juga patut memperhitungkan bagaimana kepuasan pelanggan secara meyakinkan mampu memediasi pengaruh tidak signifikan antara e-CRM dan  e-loyalty. Mempertahankan sistem aplikasi, kualitas layanan, dan jaminan keamanan konsumen merupakan suatu keharusan.
Implikasi Teoritis Dari perspektif teoritis, temuan penelitian ini memerkaya kajian e-commerce dalam konteks transportasi online berbasis aplikasi mobile yang relatif masih kurang diteliti secara komprehensif di Indonesia. Pengaruh signifikan antar konstruk (e-CRM, e-satisfaction, dan e-loyalty) ikut memerkuat hasil penelitian terdahulu dari berbagai obyek. Selain itu, efek mediasi sempurna konstruk e-satisfaction juga mampu
melengkapi sekaligus menjelaskan hubungan tidak signifikan antara konstruk e-CRM dan e-loyalty.
Keterbatasan dan Saran untuk Peneli- tian Mendatang Meskipun penelitian ini telah disusun sesuai kaidah, namun, studi ini juga tidak lepas dari beberapa keterbatasan. Pertama, konstruk e-CRM tidak dapat secara langsung menciptakan e-loyalitas pelanggan millenial, maka penelitian berikutnya dapat menambahkan atau mengadaptasi item-item baru. Kedua, cakupan sampel penelitian dianggap belum cukup mewakili responden secara keseluruhan dan ini berdampak pada kecilnya cakupan justifikasi terhadap layanan Grab itu sendiri. Oleh karena itu, penelitian selanjtunya dapat memerluas jumlah sampel, dan menggunakan metode atau teknik analisis kuantitatif yang lebih canggih ( advanced ). Terakhir, mengingat konsep e-commerce dalam konteks transportasi online sangat luas dan melibatkan multidisiplin area riset, maka penelitian mendatang dapat mengeksplorasi variabel-variabel baru (misalnya persepsi risiko, kualitas situs, atau sikap konsumen) yang belum bernah diuji sebelumnya untuk mendapatkan pemahaman yang lebih holistik.

## DAFTAR PUSTAKA
Akhmedova, A., Marimon, F., & Mas-Machuca, M. (2020). Winning strategies for customer loyalty in the sharing economy: A mixed-methods study. Journal of Business Research , 112 , 33–44. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.02.046 Alhaiou, T. A. (2011). A Study on the Relationship between E E-A Study on the Relationship be- tween E-CRM Features and-Loyalty: the case in UK . Brunel University Brunel Business School PhD Theses.
Anderson, R. E., & Srinivasan, S. S. (2003). E-Satisfaction and E-Loyalty: A Contingen- cy Framework. Psychology  and  Marketing , 20 (2), 123–138. https://doi.org/10.1002/ mar.10063
Bintang, A., Andriani, R., Rizki, K., & Dewantara, Y. (2016). PERAN E-CRM (ELECTRON- IC CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT) DALAM MENINGKATKAN KUALITAS PELAYANAN (Studi pada Harris Hotel & Conventions Malang). Jurnal Administrasi Bisnis , 40 (1), 194–198.
Dawn, S. K., & Guha, A. (2010). E-CRM: A Critical Analysis by Developing an Effective Model. Asia Pacific Business Review , 6 (3), 106–114. https://doi.org/10.1177/097324701000600309 Feinberg, R. A., Kadam, R., Hokama, L., & Kim, I. (2002). The state of electronic custom- er relationship management in retailing. International Journal of Retail & Distribution Management , 30 (10), 470–481. https://doi.org/10.1108/09590550210445344 Ghozali, I. (2014). Partial Least Squares Konsep, Metode Dan Aplikasi Menggunakan Pro- gram Warp PLS 4.0 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (2nd Ed). Thousand Oaks: Sage Pub- lications, Inc.
Harrigan, P., Ramsey, E., & Ibbotson, P. (2009). Investigating the e-CRM activities of Irish SMEs. Journal of Small Business and Enterprise Development , 16 (3), 443–465. https:// doi.org/10.1108/14626000910977161
Harrigan, P., Ramsey, E., & Ibbotson, P. (2011). Critical factors underpinning the e-CRM activ- ities of SMEs. Journal of Marketing Management , 27 (5–6), 503–529. https://doi.org/10. 1080/0267257X.2010.495284
Harrigan, P., Ramsey, E., & Ibbotson, P. (2012). Entrepreneurial marketing in SMEs: The key capabilities of e-CRM. Journal of Research in Marketing and Entrepreneurship , 14 (1), 40–64. https://doi.org/10.1108/14715201211246760
Hendriyani, C., & Auliana, L. (2018). Transformation from Relationship Marketing to Elec- tronic Customer Relationship Management : A Literature Study. Review of Integrative Business and Economics Research , 7 (2), 116–124.
Kemp, S. (2019). Digital 2019: Indonesia — DataReportal – Global Digital Insights. Retrieved May 8, 2020, from https://datareportal.com/reports/digital-2019-indonesia
Ketchen, D. J. (2013). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling . Long Range Planning (2nd Editio, Vol. 46). Thousand Oaks: Sage Publications, Inc. https://doi. org/10.1016/j.lrp.2013.01.002
Khalifa, M., & Shen, N. (2005). Effects of electronic customer relationship management on cus - tomer satisfaction: a temporal model Publication Details Effects of Electronic Customer Relationship Management on Customer Satisfaction: A Temporal Model. In Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences (pp. 1–10). IEEE. Liu, Y., Zhou, C.-F., & Chen, Y.-W. (2006). Determinants of E-CRM in Influencing Customer Satisfaction (pp. 767–776). Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3- 540-36668-3_81
Ludin, I. H. B. H., Cheng, B. L., Dynamics, M., Volume, K. E., Ludin, I. H. B. H., & Cheng, B. L. (2014). Factors Influencing Customer Satisfaction and E-Loyalty: Online Shopping Environment among the Young Adults. Management Dynamics in the Knowledge Econo- my , 2 , no (3), 462–471. Retrieved from http://search.proquest.com/docview/1646545655/ fulltextPDF/embedded/AFY0WI0V2OHMYVDY?source=fedsrch%5Cnhttp://libproxy. globalnxt.edu.my/login?url=http://search.proquest.com/docview/1646545655?accoun- tid=35207
Mang’unyi, E. E., Khabala, O. T., & Govender, K. K. (2018). Bank customer loyalty and satis- faction: the influence of virtual e-CRM. African Journal of Economic and Management Studies , 9 (2), 250–265. https://doi.org/10.1108/AJEMS-08-2017-0183
Marshellina, & Prabowo, H. (2013). Pengaruh E-CRM dan Service Quality terhadap Customer Satisfaction dan Dampaknya Terhadap Customer Loyalty pada PT. XL. Binus Business Review , 4 (2), 619–630.
Mashur, R., Gunawan, B. I., Fitriany, Ashoer, M., Hidayat, M., & Aditya, H. P. K. P. (2019). Moving from traditional to society 5.0: Case study by online transportation business. Journal of Distribution Science , 17 (9). https://doi.org/10.15722/jds.17.09.201909.93
Mulyono, H., & Helmi, S. (2018). e-CRM and Loyalty: A Mediation Effect of Customer Ex - perience and Satisfaction in Online Transportation of Indonesia. Academic Journal of Economic Studies , 4 (3), 96–105.
Murdifin, I., Ashoer, M., Modding, B., & Basalamah, S. (2020). What drives consumers repur - chase intention in mobile apps ? An empirical study from Indonesia. Revista ESPACIOS ,
41 (19), 197–211.
Nadeem, W., Juntunen, M., Shirazi, F., & Hajli, N. (2020). Consumers’ value co-creation in shar- ing economy: The role of social support, consumers’ ethical perceptions and relationship quality. Technological  Forecasting  and  Social  Change , 151 . https://doi.org/10.1016/j. techfore.2019.119786
Ozuem, W., & ALim, S. (2016). The influences of e-CRM on customer satisfaction and loyalty in the UK mobile industry. The International Journal of Business and Finance Research , 3 (2), 47–54. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/336285314_The_ influences_of_e-CRM_on_customer_satisfaction_and_loyalty_in_the_UK_mobile_in - dustry
Putri, U. M., Amin, M., & Warjio. (2019). Development of Online Transportation Services: Ef- fectiveness and Efficiency of The Grabbike Applications for Society in Medan City. Inter- national Journal of Research in Business and Social Science (2147-4478) , 8 (4), 71–78.
Rigdon, E. E., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2017). On Comparing Results from CB-SEM and PLS-SEM: Five Perspectives and Five Recommendations. Marketing ZFP , 39 (3), 4–16. https://doi.org/10.15358/0344-1369-2017-3-4
Ringle, C. M., Rigdon, E., & Sarstedt, M. (2018, January 15). On Comparing Results from CB-SEM and PLS-SEM: Five Perspectives and Five Recommendations. Retrieved from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3128192
Sekaran, U., & Bougie, R. (2017). Metode Penelitian untuk Bisnis (Edisi 1). Jakarta: Salemba Empat.
Shmueli, G., Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J. H., Ting, H., Vaithilingam, S., & Ringle, C. M. (2019). Predictive model assessment in PLS-SEM: guidelines for using PLSpredict. Eu - ropean Journal of Marketing , 53 (11), 2322–2347. https://doi.org/10.1108/EJM-02-2019- 0189
Sutherland, W., & Jarrahi, M. H. (2018, December 1). The sharing economy and digital plat- forms: A review and research agenda. International Journal of Information Management . Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.07.004
Taylor, S. A., & Hunter, G. L. (2002). The impact of loyalty with e-CRM software and e-ser- vices. International Journal of Service Industry Management , 13 (5), 452–474. https:// doi.org/10.1108/09564230210447931
Tian, J., & Wang, S. (2017). Signaling Service Quality via Website e-CRM Features: More Gains for Smaller and Lesser Known Hotels. Journal of Hospitality and Tourism Re-
search , 41 (2), 211–245. https://doi.org/10.1177/1096348014525634
Turban, E., Outland, J., King, D., Lee, J. K., Liang, T.-P., & Turban, D. C. (2018a). Overview of Electronic Commerce. In Springer International Publishing (pp. 3–39). https://doi. org/10.1007/978-3-319-58715-8_1
Turban, E., Outland, J., King, D., Lee, J. K., Liang, T.-P., & Turban, D. C. (2018b). Social Com- merce: Foundations, Social Marketing, and Advertising BT - Electronic Commerce 2018: A Managerial and Social Networks Perspective. In E. Turban, J. Outland, D. King, J. K. Lee, T.-P. Liang, & D. C. Turban (Eds.), Springer International Publishing (pp. 285–324). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-58715-8_8
Veno, A., Prijanto, T., & Nurkholis, N. (2019). Determination of Purchase Intention Factors on the Online Shop Site. Agregat: Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 3 (2), 125-143. https://doi. org/10.22236/agregat_vol3/is2pp125-142
VO, N. T., Chovancová, M., & Tri, H. T. (2019). The Impact of E-service Quality on the Cus- tomer Satisfaction and Consumer Engagement Behaviors Toward Luxury Hotels. Jour - nal  of  Quality  Assurance  in  Hospitality  and  Tourism . https://doi.org/10.1080/152800 8X.2019.1695701
Wahyuningtyas, S. Y. (2016). The Online Transportation Network in Indonesia: A Pendulum between the Sharing Economy and Ex Ante Regulation. Competition and Regulation in Network Industries , 17 (3–4), 260–280. https://doi.org/10.1177/178359171601700304 Wallsten, S. (2015). The Competitive Effects of the Sharing Economy: How is Uber Chang- ing  Taxis? Retrieved  from  https://www.ftc.gov/system/files/documents/public_com - ments/2015/06/01912-96334.pdf
Yang, S., Song, Y., Chen, S., & Xia, X. (2016). Why are Customers Loyal in Sharing-Econ- omy Services? A Relational Benefits Perspective. SSRN Electronic Journal . https://doi. org/10.2139/ssrn.2831317
Zeynep Ata, U., & Toker, A. (2012). The effect of customer relationship management adop - tion in business‐to‐business markets. Journal of Business & Industrial Marketing , 27 (6), 497–507. https://doi.org/10.1108/08858621211251497
Zikmund, W. (2013). Business Research Methods (9th editio). Mason: OH: South-Western Col- lege Publishing.