## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Pengaruh Komponen Ekosistem E-commerce dan Data Privacy Awareness Terhadap Pengguna E-marketplace
Viktor Gunawan 1 , Richardus Eko Indrajit 2 , Erick Dazki 3
1 Viktor Gunaan, viktor,gunawan@student.pradita.ac.id, Universitas Pradita, Serpong, Indonesia.
2 Richardus Eko Indrajit, Eko.Indrajit@pradita.ac.id ,  Universitas Pradita, Serpong, Indonesia.
3 Erick Dazki, erick.dazki@pradita.ac.id , Universitas Pradita, Serpong, Indonesia.
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Januari 14, 2023 : Februari 24, 2023 : Juni 3, 2023 Perkembangan ekosistem ecommerce di Indonesia yang pesat menjadi daya tarik bagi pengusaha – pengusaha startup untuk terus  berinovasi  mengembangkan  businessnya  di  tanah  air. Penelitian  sebelumnya  pada e-marketplace yang  menuliskan bahwa    berbagai  komponen  ekosistem  e- commerce ,  seperti logistics,  payment,    supplier,  marketing ,  dan  lain  lain, semuanya  memainkan  peran  penting  dalam  memfasilitasi transaksi e-marketplace .  Untuk  mengetahui  apakah  ada pengaruh  dari  komponen  ekosistem e-commerce terhadap emarketplace, penulis melakukan survey kepada pengguna e- marketplace. Untuk  memahami  daya  tarik  ini,  penulis melakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara komponen ekosistem ecommerce dengan  salah  satu  bisnis ecommerce ,  yaitu emarketplace .  Hasil  peneltian  menemukan  bahwa  terdapat pengaruh  yang  signifikan  antara  komponen  ekosistem ecommerce yang  terdiri  dari marketing,  communication, shipping/logistics  dan  payment juga data  privacy  awareness terhadap pengguna emarketplace di Indonesia.
Kata Kunci :
Ekosistem
E-commerce E-marketplace Data Privacy
Marketing
Communication Shipping /Logistics Payment

## Abstract
The  rapid  development  of  the  e-commerce  ecosystem  in  Indonesia  is  an  attraction  for  startup entrepreneurs to continue to innovate to develop their business in the country. Previous research on e-marketplaces  has  written  that  various  components  of  the  e-commerce  ecosystem,  such  as logistics,  payment,  suppliers,  marketing,  and  so  on,  all  play  an  important  role  in  facilitating  e- marketplace transactions. To find out whether there is an influence from the components of the e- commerce ecosystem on e-marketplaces, the authors conducted a survey of e-marketplace users. To understand this attraction, the authors conducted research that aimed to find out whether there was a significant influence between the components of the e-commerce ecosystem and one of the e-commerce businesses, namely e-marketplaces. The results of the study found that there was a significant influence between the components of the e-commerce ecosystem which consisted of marketing,  communication,  shipping/logistics  and  payment  as  well  as  data  privacy  awareness towards e-marketplace users in Indonesia.
1. Pendahuluan
E-marketplace kumpulan  dari  ekonomi agen  perangkat  lunak  untuk  mendukung layanan  ekonomi  yang  umum,  seperti perantara,  penetapan  harga,  dan  negosiasi, serta integrasi lintas-perusahaan dan kerjasama  dalam  rantai  pasokan  elektronik (Ghenniwa,  Hamada  H.  et  all.,    2014). Perkembangan e-marketplace sudah  banyak menjadi  perhatian  para  peneliti,  karena banyaknya e-marketplace yang  tidak  dapat bertahan ( low survival rate ), sedangkan yang lain  dapat  maju  dengan  pesat  (Aladalah, Mohammed et all., 2014). Bagaimana dengan kondisi e-marketplace di  tanah  air  ? Pemeringkatan  terhadap e-marketplace di Indonesia dengan menggunakan metode AHP untuk  pembobotan  dan  MOORA  untuk pemeringkatan alternative menyebutkan bahwa  dari  hasil  penelitian  mereka  kualitas pelayanan    (38,6%)  ,kualitas    sistem  (21%), bobot  kualitas  informasi  (31,4%)  dan  bobot kualitas  vendor  (9,1%) menjadi hal-hal yang diperhatikan oleh pengguna e-marketplace di Indonesia.
Dari hasil penelitiannya, mereka menyebutkan  ada  3  pemain  besar e- marketplace di  Indonesia  yaitu  Shopee Tokopedia dan bukalapak. (Yunianto, Era et all.,  2021).  Dengan  jumlah  kunjungan perbulan  mencapai  126,4  juta  per  bulan  dan pelanggan unik (new user) di angka 38,93 juta per  bulan  berdasarkan  kuartal  1  2021, Tokopedia  merupakan e-marketplace yang paling banyak di akses di internet. Kemudian diperingkat  kedua  ada  Shopee  dengan kunjungan  117  juta  per  bulan  dengan pelanggan unik tiap bulannya mencapai 35,74 juta per bulan (CNBC, April 2021) .
Peningkatan transaksi e-marketplace yang diprediksi  dapat  mencapai  33,2%  ini  atau setara  dengan  337  trilliun  di  2021  (CNBC, April 2021),  merupakan kabar baik bagi para pelaku e-commerce di  tanah  air.  Demikian juga dengan perkembangan pesat bisnis yang mengandalkan  jaringan  internet  lainnya seperti  OVO  dan  gopay  di  elektronik payment,  Grab  dan  gojek  pada  online delivery, dan penggunaan social media seperti
twitter  ,  facebook,  instagram,  etc  maupun online messaging atau dikenal dengan istilah group  chat  seperti  whatsapp  dan  telegram. Dari  beberapa  paparan  di  atas,  dapat  di ringkas  bahwa e-marketplace adalah  sebuah platform  elektronik  yang  digunakan  untuk melakukan transaksi jual beli produk atau jasa antara  penjual dan  pembeli  secara  online. e- marketplace memfasilitasi  proses  jual  beli dengan  menyediakan  infrastruktur  yang memungkinkan  penjual  dan  pembeli  dapat berkomunikasi  dan  melakukan  transaksi secara mudah, cepat, dan aman. Beberapa e- marketplace populer  di  Indonesia  adalah Tokopedia, Bukalapak, dan Shopee. (Yunianto, Era et all., 2021).
K euntungan  dari  menggunakan e- marketplace bagi penjual dan pembeli adalah aksesibilitas  yang  luas,  waktu  yang  lebih efisien,  dan  biaya  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  melakukan  transaksi secara  tradisional. E-marketplace juga memfasilitasi proses pemasaran dan promosi produk  bagi  penjual,  serta  mempermudah proses pencarian dan pembelian produk bagi pembeli.
Market  hirarkhi  dan  ekosistem  business merupakan tiga pilar utama dalam pemikiran bisnis modern. Ekosistem bisnis mengelilingi, memetakan  dan  membentuk  market  dan hirarki. Hal ini dapat di lihat setelah banyak perusahaan  melakukan  inovasi  terhadap model  bisnisnya,  perusahaan  menyadari bahwa  sangat  sulit  untuk  merubah  atau mengeducate market  sendirian.  Untuk  setiap perubahan  yang  dilakukan,  perlu  adanya inovasi  dari  perusahaan  lain  yang  akan menjadi  komplementary  sehingga  akan mendatangkan  keuntungan  bagi  customer. (Moore,  James  F.,  2005).  Penelitian  dengan judul "The  E-commerce  Ecosystem  and  its Impact  on  E-marketplaces:  A  Review  and Research Agenda" (Lai, R et all., 2020) dan C. Chen  menuliskan  bahwa  ekosistem  e- commerce  memainkan  peran  penting  dalam keberhasilan emarketplace. Berbagai komponen  ekosistem,  seperti logistics, payment,    supplier,  marketing,  dan  lain  lain, semuanya memainkan peran penting dalam dalam
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944
memfasilitasi transaksi e-marketplace, sehingga  diperlukan  strategi  untuk  secara efektif mengelola berbagai komponen ini dan interaksinya agar berhasil. Integrasi ekosistem yang terjadi di e-commerce terbesar di China dan  Indonesia  yaitu  Alibaba  dan  Tokopedia, di pengaruhi oleh budaya lokal dan behavior dari customer terlah mendorong pembangunan  digital  ekonomi.    (Melati, Karina Rima et all., 2021).
Namun demikian, pesatnya pengembangan digital ekonomi ini, yang juga mendukung pengembangan inovasi data, telah memberdayakan  berbagai  macam  dan kapasitas banyak informasi individu (personal data),  juga  tidak  sedikit  memberikan keuntungan  moneter  pada  perusahaan,  telah terbukti sulit untuk menjaga informasi benar- benar  aman  terhadap  penyalahgunaan kriminal (Chudasama , Dhaval. Et, all. 2020). Perusahaan  besar  dengan  intensitas  modal pengetahuan  menengah  memiliki  kebijakan yang  lebih  lama  dan  ketat  secara  hokum mengenai data privacy, tetapi lebih cenderung untuk  berbagi  data  pengguna  dengan  pihak ketiga (Ramadorai, T arun, 2019).
Kekhawatiran  akan  penyalahgunaan  data pribadi mungkin akan menjadi perhatian para pengguna dan pelaku bisnis internet, sehingga dapat berpengaruh secara signifikan terhadap para pengguna e-commerce seperti marketplace.
Secara  hukum,  data  pribadi  sudah dilindungi  oleh  Undang  Undang  yang disahkan pada akhir tahun 2022. Pemerintah Indonesia  menyetujui  RUU  mengenai perlindungan  data  pribadi  menjadi  Undang- undang  (UU)  Nomor  27  Tahun  2022. Pelindungan  Data  Pribadi  ini  mengatur  apa saja  jenis  data  pribadi,  hak  pemilik  data pribadi, proses yang dilakukan terhadap data pribadi, kewajiban  penyimpan dan pemroses data  pribadi;  data  transfer,  jenis  sanksi  jika terjadi  pelanggaran,  apa  yang  tidak diperbolehkan atau larangan dalam
penggunaan  data  pribadi,  juga  ketentuan pidana  yang  menyangkut  perlindungan  data pribadi. Undang – undang data pribadi menjelaskan  bahwa  data  pribadi  terdiri  atas data pribadi spesifik dan data pribadi umum. Data  pribadi  yang  bersifat  spesifik  meliputi data dan informasi kesehatan; data biometrik; data  genetika;  catatan  kejahatan;  data  anak; data keuangan pribadi; dan/atau data lainnya sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan.  Data  pribadi  yang bersifat umum meliputi: nama lengkap; jenis kelamin;  kewarganegaraan;  agama;  status perkawinan;  dan/atau  Data  Pribadi  yang dikombinasikan untuk mengidentifikasi seseorang. Dengan adanya undang – undang perlindungan  data  pribadi  sebagai  payung hukum,  diharapkan  para  pengelola  data pribadi memahami kewajiban – kewajibannya didalam  mengelola  data  pribadi,  sehingga menjaga  hak  pemilik  data  pribadi.  Hal  ini kedepannya  akan  memberikan  kepercayaan kepada  consumer  didalam  bertransaksi didalam e-marketplace .  Namun  demikian masih  banyak  orang – orang  yang  belum memahami  mengenai  perlindungan  data pribadi  yang  sudah  diatur  oleh  undang – undang  ini  sehingga  kekuatiran  terhadap penyalah gunaan data pribadi tetap ada.
Dari  beberapa hasil studi yang dilakukan tersebut, dapat diringkas bahwa E-commerce atau  perdagangan  elektronik  adalah  proses pembelian  dan  penjualan  produk  atau  jasa melalui  internet.  Ada  beberapa  komponen utama  yang  mempengaruhi  hubungan  antara komponen e-commerce dan jumlah pengguna e-marketplace , di antaranya adalah:
• Fungsionalitas  seperti  keranjang  belanja, checkout,  dan  pembayaran,  pilihan pengiriman  yang  beragam,  mudah  dan aman  dapat  mempengaruhi  jumlah pengguna  yang  memutuskan  untuk membeli  produk  atau  jasa  dari e- marketplace .
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944
• Pemasaran  dan  promosi:  Pemasaran  dan promosi  yang  efektif  dapat  membantu meningkatkan  jumlah  pengguna  yang mengunjungi e-marketplace dan membeli produk atau jasa.
• Ketersediaan produk atau jasa:
Ketersediaan  produk  atau  jasa  yang  luas dan  up-to-date  dapat  mempengaruhi jumlah  pengguna  yang  membeli  produk atau jasa dari e-marketplace .
• Keamanan  dan  privasi:  Keamanan  dan privasi data pengguna sangat penting bagi e-commerce.  Jika pengguna  merasa  tidak aman  atau  khawatir  tentang  privasi mereka,  mereka  mungkin  enggan  untuk membeli  produk  atau  jasa  dari e-
marketplace .
Dalam  kesimpulannya,  komponen  e- commerce
sangat penting
dalam mempengaruhi jumlah pengguna e- marketplace .  Fungsi  yang mudah dan  aman, pemasaran  dan  promosi  yang  efektif, ketersediaan  produk  atau  jasa  yang luas  dan up-to-date,  dan  keamanan  dan  privasi pengguna  yang  kuat  adalah  faktor-faktor utama  yang  dapat  mempengaruhi  jumlah pengguna e-marketplace .  Jadi  apakah  ada pengaruh  yang  signifikan  antara  komponen ekosistem e-commerce seperti online payment,  online  delivery,  social  media, maupun  online  messaging  diatas,  dan  data privacy awareness  terhadap para pengguna e- marketplace ?    Selanjutnya  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  ada pengaruh  yang  signifikan  antara  komponen ekosistem e-commerce dan  data  privacy awareness  terhadap  pengguna e-marketplace di  Indonesia.  Model  kerangka  konseptual penelitian  ini  berdasarkan  dari  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh R.Lai  dan C.Chen (2020). Model di kembangkan untuk lebih memahami  apakah  ada pengaruh  komponen ekosistem e-commerce dan  data  privacy awareness terhadap e-marketplace , Model ini
(gambar  1)  digunakan  sehingga  para  pelaku bisnis  dapat  membuat  strategi  yang  efektif dalam  mengelola  komponen – komponen tersebut.
Gambar 1. Model penelitian pengaruh komponen ekosistem e-commerce dan data privacy awareness terhadap e-marketplace, berdasarkan pengembangan  terhadap  penelitian R.Lai  dan C.Chen (2020).
Dengan hipotesis sebagai berikut :
H0  :  Tidak  terdapat  pengaruh  yang signifikan  antara  komponen  ekosistem e- commerce dan  data  privacy  awareness terhadap pengguna e-marketplace
H1  :  Terdapat  pengaruh  yang  signifikan antara komponen ekosistem e-commerce dan data privacy awareness terhadap pengguna e- marketplace

## 2. Metode Penelitian
Penelitian dilakukan di Indonesia, dengan menyebarkan kuisioner yang dibuat di  google form ke berbagai forum dan group chat seperti group mahasiswa, pekerja kantor, wirausaha, forum hobi dan lain – lain. Kuisioner banyak digunakan didalam penelitian karena memiliki  beberapa  manfaat  yaitu  misalnya seperti flexibilitas, kemudahan pengumpulan data,  standardisasi  data,  kemudahan  analisis
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944
data, informasi dalam skala bisa didapatkan, memperoleh informasi dari banyak responden dan  efisien.  Namun,  ada  juga  beberapa keterbatasan  dari  penggunaan  kuisioner, seperti  tingkat  kejujuran  dan  validitas jawaban  responden,  serta  tingkat  literasi responden dalam menjawab pertanyaan. Oleh karena  itu,  peneliti  harus  cermat  dalam membuat  kuisioner  dan  memastikan  bahwa jawaban responden valid dan akurat.
Didalam penelitian ini responden diberikan  daftar  pertanyaan  seputar  apakah mereka  merupakan  penggunaa  berbagai aplikasi  yang  ada  didalam  ekosistem e- commerce seperti  messaging,  social  media, payment  gateway,  online  delivery, e- marketplace ,  dan  lain – lain.  Selain  itu, peneliti juga menanyakan pertanyaan mengenai  data  privacy  awareness.  Hasil survey  kemudian  dianalisa  berdasarkan informasi demografi untuk lebih mengetahui populasi sampling.  Selanjutnya data dari hasil kuisioner yang diisi oleh responden dianalisis menggunakan  metode  statistik  multigroup analysis.
Multigroup analysis yaitu metode statistik yang  digunakan  untuk  membandingkan perbedaan  antara  dua  atau  lebih  kelompok individu  atau  data.  Tujuannya  adalah  untuk menentukan  apakah  ada  perbedaan  yang signifikan antar kelompok dan
mengidentifikasi  faktor-faktor  spesifik  yang menyebabkan perbedaan tersebut. Multigroup analysis yang  dilakukan    menggunakan partial  least  square  path  modeling , merupakan  pendekatan  yg  efisien  untuk mengevaluasi  banyak  hubungan  ( multiple relationship )  dalam  sebuah  penelitian (Cheah, Jun-Hwa. Et all, 2020). Partial Least Squares  Path  Modeling  (PLS-PM)  adalah metode  analisis  statistik  yang  digunakan untuk  membangun  model  prediksi  dan mengukur hubungan antara variabel independen  dan  dependen  dalam  konteks kompleks.  PLS-PM  merupakan  varian  dari analisis regresi partial least squares (PLS) dan
digunakan secara luas dalam penelitian bisnis, pemasaran, dan manajemen.
PLS-PM  memiliki  beberapa  kelebihan dibandingkan  metode  analisis  lain,  seperti kemampuan  untuk  memproses  data  yang sangat  kompleks  dan  memiliki  banyak variabel  independen  dan  dependen,  serta kemampuan  untuk  mengatasi  korelasi  antar variabel independen. PLS-PM juga memiliki kemampuan  untuk  mengukur  hubungan sebab-akibat  antar  variabel  dan  memiliki fleksibilitas  untuk  menambahkan  atau mengubah  variabel  dalam  model  tanpa memerlukan pengukuran ulang data. Selanjutnya  penelitian  terhadap  data  yang dikumpulkan dilakukan menggunakan teknik analisis partial  least  square ,  dengan menggunakan  program  SmartPLS.  Program SmartPLS  sudah  banyak  digunakan  dalam research  karena  dapat  mewakili  PLS  SEM atau Partial Least Square structural equation modeling  (Bido  ,  Diogenes  De  Souza.  Da Silva , Dirceu, 2019). Software SMART-PLS digunakan  untuk menganalisis  faktor-faktor yang  berkontribusi terhadap  suatu  kejadian (Setiaman,  Sobur.  2020).    SmartPLS  adalah software  statistik  yang  digunakan  untuk melakukan analisis Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM).
Selanjutnya  pengukuran – pengukuran yang  digunakan  oleh  penulis  didalam SmartPLS adalah uji outer model atau outers loadings ,  uji  validitas  dan  reliabilitas ( construct  reliability  and  validty)  yaitu dilakukan  untuk  menguji  reliability  dan validity variable – variable  yang  digunakan. Dan  untuk  menilai  tingkat  signifikansi  juga probabilitas  dari  variable – variable  diatas, test  juga  akan  dilakukan  dengan  fungsi bootstrapping di  program  SmartPLS.  Outer Model  ( outers  loadings ),  pada  SmartPLS adalah  nilai  korelasi  antara  variabel  laten (variabel tidak dapat diamati secara langsung) dan  variabel  manifest  (variabel  yang  dapat diamati  secara  langsung).  Dalam  analisis SmartPLS,  outer  loadings  dihitung  untuk menentukan tingkat kekuatan dalam
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944
memprediksi  variabel  laten  oleh  variabel manifest.  Outer  loadings  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  variabel  manifest memiliki korelasi yang kuat dengan variabel laten, dan sebaliknya. Outer loadings ini juga bisa digunakan untuk mengevaluasi validitas konstruk  pada  model  SmartPLS,  dengan memastikan bahwa outer loadings memenuhi kriteria yang ditentukan (seperti nilai korelasi minimum  antara  variabel  manifest  dan variabel  laten).  Dalam  konteks  penelitian, outer  loadings  bisa  memberikan  informasi penting  mengenai  tingkat  validitas  dan reliabilitas model SmartPLS, serta membantu peneliti  dalam  menentukan  apakah  variabel manifest  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  variabel  laten.  Construct  reliability and  validity  adalah  dua  konsep  yang  sangat penting dalam analisis SmartPLS. Konsep ini berhubungan dengan keandalan dan kevalidan dari  konstruk  atau  variabel  laten  yang digunakan dalam model SmartPLS. Construct reliability  adalah  ukuran  keandalan  dari konstruk  atau  variabel  laten.  Ini  mengukur seberapa  baik  konstruk  tersebut  dapat memprediksi  perilaku  atau  tingkah  laku responden secara konsisten. Salah satu ukuran construct  reliability  adalah  Alpha  Cronbach, yang mengukur konsistensi internal dari skala atau  instrumen  yang  digunakan  untuk mengukur variabel laten.
Construct validity adalah ukuran kevalidan dari  konstruk  atau  variabel  laten.  Ini mengukur  seberapa  baik  konstruk  tersebut dapat memprediksi perilaku atau tingkah laku responden  secara  akurat.  Ada  beberapa ukuran  construct  validity,  seperti  outer loadings,  yang  mengukur  tingkat  kekuatan korelasi  antara  variabel  laten  dan  variabel manifest.  Construct  reliability  dan  validity sangat penting untuk dipertimbangkan dalam analisis SmartPLS, karena mereka mempengaruhi validitas dan akurasi dari hasil analisis.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk memastikan  bahwa  konstruk  atau  variabel laten  memenuhi  kriteria  reliability  dan validity yang ditentukan, sebelum digunakan
dalam analisis SmartPLS. Bootstrapping pada SmartPLS  adalah  teknik  statistik  yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan dan kevalidan dari model SmartPLS. Bootstrapping  bertujuan  untuk  mengukur kestabilan dan kemampuan model SmartPLS untuk memprediksi hasil yang konsisten dan akurat.  Proses  bootstrapping  menggunakan sampel  acak  ulang  dari  data  asli,  dengan menggunakan  teknik  resampling.  Setiap sampel  acak  yang  diperoleh  kemudian digunakan  untuk  menghitung  nilai-nilai statistik penting seperti outer loadings, inner loadings,  dan  path  coefficients.  Proses  ini dilakukan  berkali-kali,  dan  hasil  dari  setiap sampel acak digabungkan untuk memperoleh distribusi hasil yang konsisten dan representatif.  Menggunakan  bootstrapping pada SmartPLS bisa membantu peneliti untuk menentukan tingkat keandalan dan kevalidan dari  model  SmartPLS,  serta  memastikan bahwa  hasil  analisis  yang  diperoleh  dari model  SmartPLS  memiliki  basis  yang  kuat dan akurat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Survey  seperti  yang  ada  di  table  1  daftar pertanyaan  survey,  dikirimkan  ke  ratusan orang  melalui  banyak  group  chat.  101 responden  menjawab  survey  dan  data digunakan  seluruhnya  untuk  penelitian. Pengguna  emarket  place  diharapkan  dapat diwakili dari demographic responden dengan usia produktif , memiliki akses internet yang tidak  terbatas  dan  biasa  mengkases  internet lebih dari 4 jam perharinya.
Proses  validasi  dan  reliability  dilakukan menggunakan program SmartPLS dengan uji outer  loadings,  construct  reliability  dan validity  ,  kemudian  model  fit  dan bootstrapping  digunakan  untuk  mengetahui signifikansi  dan  probabilitas  dari  variable yang digunakan.
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944

## Tabel  1. Daftar Pertanyaan Survey
Hasil  survey  demographic  responden  seperti yang ada pada gambar 2 adalah 14% berumur diatas 50 tahun, 17% berumur diantara 15 – 30 taun dan Dan 69% berumur 31 – 50 tahun.
Gambar 2. Demographic Respondent
Kemudian  dari  gambar  3  bisa  dilihat  bahwa terdapat  93%  responden  berlangganan
internet unlimited (tanpa batasan kuota), dan 7% tidak berlangganan internet unlimited .

## Gambar 3.  Internet unlimited dan limited
Kemudian gambar 4  menunjukan bahwa ada 91% responden yang memiliki tempat tinggal sendiri, dan 9% tidak memiliki tempat tinggal sendiri.

## Gambar 4. memiliki tempat tinggal atau tidak memiliki tempat tinggal sendiri
Dan pada gambar 5 , kitab isa melihat terdapat 96% responden yang mengakses internet lebih dari 4 jam perharinya.
Gambar 5. Waktu Mengakses Internet per harinya
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944
Berdasarkan  pengembangan  dari  model penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh R.Lai dan C.Chen (2020), maka komponen – komponen e-commerce yang  digunakan adalah :
1. Komponen ekosistem e-commerce Marketing  yaitu  melalui    pertanyaan “apakah responden merupakan pengguna social media dan video streaming seperti facebook,  instagram,  twitter,  tik  tok  dan youtube”.
2. Komponen ekosistem e-commerce communication yaitu melalui pertanyaan mengenai  apakah  responden  merupakan pengguna Whatsapp dan Telegram.
3. Komponen ekosistem e-commerce selanjutnya  adalah  payment  ,  yaitu pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  OVO dan GoPAY.
4. Kemudian  komponen  ekosistem e- commerce shipping/  logistics  yaitu apakah  responden  merupakan  pengguna Grab dan Gojek.
5. Dan  pertanyaan  seputar e-marketplace yang digunakan, yaitu apakah responden merupakan pengguna Tokopedia, Shopee, JDID, Lazada, Zalora dan Bukalapak.
6. Selanjutkan  pertanyaan  seputar  data privacy  awareness  ditambahkan  untuk memahami  apakah  variabel  ini  juga mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap pengguna e-marketplace .
Berdasarkan  hasil  pengujian,  beberapa model  diuji  dengan  menggunakan program  SmartPLS  dengan  uji  outer loadings, construct reliability dan validity ,  model  fit  dan  bootstrapping  untuk mengetahui  signifikansi  dan  probabilitas dari variable yang digunakan.
Model  yang  lulus  semua  hasil  uji  test diatas adalah seperti pada gambar 6 model
pengaruh  komponen  ekosistem e- commerce dan  data  privacy  awareness terhadap e-marketplace .
Variabel  direct  yang  diwaikili  oleh kompenen ekosistem e-commerce
marketing  (social  media)  dan  komponen ekosistem delivery/logistics (online delivery)  dan  data  privacy  awareness. Kemudian variable indirect yang diwakili oleh  komponen  ekosistem e-commerce payment  (online  payment)  dan  variable komponen ekosistem e-commerce communication  (online  messaging/group chat).
Gambar  6.  model  pengaruh  komponen ekosistem e-commerce dan  data  privacy awareness terhadap e-marketplace .
Hasil uji lolos test outer loading dapat di lihat pada tablel 2.
Tabel  2.  Hasil  uji  outer  loading  program SmartPLS
Dan hasil uji lolos test construct reliability dan validity dapat di lihat pada tabel 3
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944

## Tabel 3. Hasil uji construct reliability dan validity program SmartPLS
Kemudian  hasil  uji  tingkat  signifikansi  dan probabilitas  dengan  SmartPLS  dapat  dilihat dari table 4.
Table 4. Hasil uji tingkat signifikansi dan probabilitas menggunanakan program SmartPLS
Berikut  adalah  hasil  pengujian  komponen ekosistem e-commerce dan  data  privacy awareness  terhadap  pengguna e-marketplace (gambar 7).
Gambar 7. Kesimpulan hasil penelitian  yang diuji menggunakan program SmartPLS
Mengacu  kepada  hasil  pengujian,  dapat diketahui  bahwa  komponen  ekosistem e- commerce dan data privacy awareness secara signifikan  berpengaruh  kepada  pengguna e- marketplace (gambar  7),  terutama  terhadap
komponen  online  delivery/transport  (0.429) dan  epayment  (0.56)  yang  secara  positif mempengaruhi  pengguna e-marketplace melalui online delivery/transport. Oleh karena itu  dapat  disimpukan  bahwa  kerjasama dengan  kedua  komponen  ekosistem e- commerce ini  (online  delivery/transport  dan epayment)  harus dilakukan  oleh  para  pelaku e-marketplace .
Selain  itu,  promo  atau  campaign  produk maupun  feature e-marketplace yang  di marketingkan  melalui  social  media  (0.292) dan jalur – jalur komunikasi seperti group chat (0.225) perlu ditingkatkan, karena komponen marketing social media dan komunikasi group chat (melalui marketing) secara signifikan dan positif  juga  mempengaruhi  pengguna e- marketplace .
Dan  yang  terakhir  adalah  variable  data privacy  awareness  (0.096),  yang  terlihat sudah  mulai  menjadi  faktor  yang  perlu diperhitungkan didalam pengembangan pengguna e-marketplace ,  sehingga  kegiatan seperti
mensosialisasikan kebijakan perusahaan terhadap data personal pengguna, atau  penjelasan  terhadap  akses – akses  apa saja  yang  diminta  oleh  aplikasi  ,  terms  and condition  yang  jelas  ,  juga  security  setting yang  dapat  diatur  oleh  pengguna  untuk mengamankan data personalnya , perlu untuk di  komunikasikan  dan  perjelas  kembali, sehingga akan meningkatkan tingkat kepercayaan pengguna untuk terus berbelanja melalui channel e-marketplace nya.
Dari  hasil  penelitian  diatas,  dapat  dilihat bahwa  komponen  ekosistem e-commerce marketing  yang  diwakili  oleh  social  media twitter,  komponen  ekosistem e-commerce Payment  yang  diwakili  oleh  OVO,    melalui komponen online delivery/logistic , komponen ekosistem
e-commerce
communication yang diwakili oleh Messaging Telegram  melalui  komponen  social  media
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944
twitter,  dan  komponen  Data  privacy awareness    memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  pengguna e-marketplace yang diwakili oleh Tokopedia.  Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  R.Lai  dan  C.Chen  (2020)  yang menuliskan  bahwa    berbagai  komponen ekosistem  e-commerce,  seperti  logistics, payment,    supplier,  marketing,  dan  lainnya memainkan peran penting dalam memfasilitasi transaksi e-marketplace.

## 4. Kesimpulan
• Komponen ekosistem e-commerce marketing yang diwakili oleh social media twitter  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  pengguna e-marketplace yang diwakili oleh Tokopedia.
• Komponen ekosistem e-commerce logistic yang diwakili oleh online delivery
Grab  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  pengguna e-marketplace yang diwakili oleh Tokopedia
• Komponen ekosistem e-commerce Payment yang diwakili oleh OVO melalui komponen online delivery/logistic berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  pengguna e-marketplace yang diwakili oleh Tokopedia
• Komponen ekosistem e-commerce communication  yang  diwakili  oleh Messaging Telegram melalui komponen social media twitter berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  pengguna e- marketplace yang diwakili oleh
Tokopedia.
• Dan Komponen Data privacy awareness berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  pengguna e-marketplace yang diwakili oleh Tokopedia
Dari  penelitian  dan  pengujian  diatas,  dapat disimpulkan bahwa hasillnya adalah menolak H0,  dan  menerima  H1,  karena  terdapat pengaruh  yang  signifikan  antara  komponen ekosistem e-commerce dan  data  privacy awareness terhadap pengguna e-marketplace
Penelitian  berikutnya  disarankan  dapat menggunakan  komponen  ekosistem e- commerce yang lebih banyak dan variatif dari berbagai sektor,  populasi sampling yang lebih besar dan juga lebih mendalami variable data privacy  awareness,  karena  dengan  semakin meningkatnya  pemahaman  para  pengguna dengan produk dan jasa e-commerce terutama e-marketplace dikemudian  hari,  maka  akan semakin  berpengaruh  dan  significant  pula factor  data  privacy  awareness  ini  terhadap tingkat pengguna e-marketplace .

## 5. Referensi
Aladalah,  Mohammed;  Cheung,  Y  En;  And  Lee,
Vincent C.S. (2014). Towards Sustainability  Of E-Marketplace s,  Pacis Proceedings. 294.
Bido  ,  Diogenes  De  Souza.  Da  Silva  ,  Dirceu.
(2019). Smartpls3:
Specification, Estimation  ,  Evaluation  And  Reporting. Article    In    Administração  Ensino  E Pesquisa.
Cheah, Jun-Hwa. Thurasamy, Ramayah.  Memon,
Mumtaz Ali.  Chuah , Francis. Ting , Hiram. (2020). Multigroup Analysis Using Smartpls:  Step-By-Step  Guidelines  For Business  Research,  Asian  Journal  Of Business Research, Volume 10, Issue 3.
Chudasama,  Dhaval.  Dand,  Parshwa.  Patel, Kathan. (2020). Awareness Of Data Privacy Breach In Society , International Journal Of All  Research  Education  And  Scientific Methods (Ijaresm), Volume 8, Issue 10.
Ghenniwa, Hamada H. Huhns, Michael N. (2014).
Intelligent Enterprise Integration: E-
Marketplace Model.
ISSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i1.944
Lai,R And Chen, C (2020) . The E-Commerce Ecosystem  And  Its  Impact  On  E- Marketplaces: A Review And Research
Agenda. Journal Of Electronic
Commerce, Volume: 21 Issue: 4 Pages: 288-310
Melati, Karina Rima Dan Dewi S.P, Nur Komala. (2019). Integrated E-Commerce Ecosystem In  China  And Indonesia’s Giant  Market, Advances In Social Science, Education And Humanities Research, Volume 423. Moore, James F. (2005). Business Ecosystems And The  View  From  The  Firm, The  Antitrust Bulletin/Fall. Ramadorai, T Arun. (2019). The Market For Data Privacy, Article  In  Ssrn Electronic Journal. Setiaman,  Sobur.  (2020).  Analisa  Parsial  Model
Persamaan  Struktural  Dengan  Software Smart-Pls Versi 3.
Yunianto,  Era  Dan  Wibowo,  Ari  Putra.  (2021). Implementasi  Metode  Ahp  Dan  Moora
Untuk Pemeringkatan E-Marketplace
Indonesia  Tahun  2020,  Kuartal  Kedua, Jurnal  Instek  (Informasi  Sains  Dan Teknologi). Eiq Original Research, Research & Insights (2020) E-Commerce Asia  Website  [Online]. Available: Https:// E-
Commerce iq.Asia/Indonesia- E-Commerce - Landscape- E-Commerce iq Iqbal,  Muh.  (2021)  Cnbc  Website  [Online]. Available: Https://Www.Cnbcindonesia.Com/Tech/20 210421232912-37-239796/Bukan-Shopee- Ini-Juara- E-Marketplace -Ri-Di-Kuartal-I- 20213 Smarpls  Website  [Online].  (2020)  Available: sHttps://Www.Smartpls.Com/.
Undang-Undang  (Uu)  Nomor  27  Tahun  2022 Pelindungan Data Pribadi Https://Peraturan.Bpk.Go.Id/Home/Details/
229798/Uu-No-27-Tahun-2022