Anthony, Agung Stefanus Kembau, Antonius Felix (2022) Riba Perspektif Madzhab Syi’ah Ithna ‘Asy’ariah: Analisis Ayat Riba Dalam Tafsir Majma Al-Bayan Fi Tafsir Al-Quran Karya Al-Thabarisi, (7) 11 November
2022 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 11, November 2022
Pengaruh Faktor E-Service Quality Dan Kepuasan Konsumen Terhadap Perilaku Konsumen Pada Produk Fashion Di E- Commerce Shopee
Anthony 1* , Agung Stefanus Kembau 2 , Antonius Felix 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Sosial Dan Humaniora, Universitas Bunda Mulia, Jakarta, Indonesia. Email: anthonytonz7012@gmail.com 1* , akembau@bundamulia@ac.id 2 , antoniusfelix90@gmail.com

## Abstrak
Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) mengubah lanskap perdagangan di Indonesia melalui  e-commerce,  memudahkan  pemasaran  digital  dan  memberikan  kenyamanan konsumen.  Pada  2022,  Indonesia  memimpin  transaksi  e-commerce  di  Asia  Tenggara dengan GMV Rp476,3 triliun. Shopee, platform terkemuka, mendominasi kunjungan dan unduhan pada 2023, dengan survei menunjukkan produk fashion sebagai kategori paling diminati. Kualitas layanan elektronik (e-service quality) di Shopee menjadi kunci untuk memahami  perilaku  pelanggan  dalam  belanja  daring.  Penelitian  ini  berfokus  pada dampak kualitas layanan dan kepuasan pelanggan, khususnya produk fashion di Shopee, untuk  membangun  landasan  pengetahuan  yang  kokoh.  Dengan  pendekatan  kuantitatif menggunakan Google Forms, dari 158 responden, 139 diikutsertakan dalam analisis data menggunakan  SmartPLS  3.2.9.  Temuan  menunjukkan  Customer  Satisfaction berpengaruh  signifikan  terhadap  Site  Revisit,  dan  hubungan  antara  Customer Satisfication dengan Repurchase Intention, Customer Service dengan Overall E-Service Quality, dan Fulfilment dengan Overall E-Service Quality tidak signifikan. Oleh karena itu, menjaga dan meningkatkan Overall E-Service Quality menjadi kunci utama untuk menciptakan  pengalaman  positif  pelanggan  dan  mendukung  pertumbuhan  bisnis  e- commerce.
Kata  kunci :  E-commerce,  Shopee,  Fashion,  E-Service  Quality,Information  Quality, Website Aesthetics

## Abstract
Information and Communication Technology (ICT) is changing the trade landscape in Indonesia through e-commerce, facilitating digital marketing and providing consumer convenience.  In  2022,  Indonesia  will  lead  e-commerce  transactions  in  Southeast  Asia with a GMV of IDR 476.3 trillion. Shopee, the leading platform, will dominate visits and downloads in 2023, with surveys showing fashion products as the most popular category. Electronic  service  quality  (e-service  quality)  at  Shopee  is  the  key  to  understanding customer behavior in online shopping. This research focuses on the impact of service quality and customer satisfaction, especially fashion products on Shopee, to build a solid knowledge  base.  With  a  quantitative  approach  using  Google  Forms,  of  the  158 respondents, 139 were included in data analysis using SmartPLS 3.2.9. The findings show
that Customer Satisfaction has a significant effect on Site Revisit, and the relationship between Customer Satisfication and Repurchase Intention, Customer Service and Overall E-Service  Quality,  and  Fulfillment  and  Overall  E-Service  Quality  is  not  significant. Therefore,  maintaining  and  improving  Overall  E-Service  Quality  is  the  main  key  to creating positive customer experiences and supporting e-commerce business growth.
Keywords: E-commerce, Shopee, Fashion, E-Service Quality,Information Quality, Website Aesthetics

## Pendahuluan
Digitalisasi  telah  mengalami  transformasi  yang  signifikan  dalam  cara  kita menjalani  kehidupan  sehari-hari,  terutama  di  dunia  bisnis  digital.  Fenomena  ini  tidak hanya menyangkut kemajuan teknologi, melainkan juga mencakup aspek interaksi dan adaptasi terhadap perubahan yang terus berkembang.Salah satu fenomena yang mencuat sebagai manifestasi nyata dari perkembangan ini adalah munculnya e-commerce, sebuah bentuk perdagangan yang terjadi secara elektronik melalui internet. E-commerce, yang merupakan singkatan dari perdagangan elektronik, merujuk pada proses jual beli barang atau jasa secara online melalui internet(Tulungen et al., 2022).
Di  Indonesia,  e-commerce  telah  menjadi  pendorong  utama  pertumbuhan ekonomi,  terutama  pada  platform  Shopee.  Sebagai  raksasa  e-commerce,  Shopee mendominasi  kunjungan  dan  unduhan  di  Indonesia  pada  tahun  2023  (IIP  M  Aditiya, 2023). Dalam konteks ini, produk fashion menjadi kategori yang paling diminati dalam e-commerce (Vika Azkiya Dihni, 2022). Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dampak kualitas layanan elektronik, dengan fokus pada produk fashion di Shopee. Melalui pendekatan komprehensif, penelitian ini mencakup analisis mendalam terhadap variabel-variabel seperti Website Design, Customer Service, Security/Privacy, Fulfilment,  Customer  Satisfaction,  Customer  Trust,  Repurchase  Intention,  Word  of Mouth, dan Site Revisit. Studi sebelumnya oleh peneliti seperti (Sopran et al., 2021a), (Aminatu Juhria et al., 2021), dan (Yogatama, 2022) memberikan landasan dan temuan relevan  yang  menjadi  dasar  analisis  dalam  penelitian  ini.  Dengan  mempertimbangkan variabel-variabel tersebut, diharapkan penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang terperinci  terkait  dengan  hubungan  dalam  lingkup  belanja  online  di  platform  Shopee, khususnya pada produk fashion.
Sebagai peneliti yang juga terlibat aktif sebagai pelaku usaha di platform Shopee, saya memiliki keinginan mendalam untuk mengungkapkan dan memahami lebih lanjut mengenai perilaku pelanggan dalam konteks belanja online di Shopee. Oleh karena itu, penelitian ini didesain untuk mengidentifikasi dampak dari Kualitas Layanan Elektronik dan  Kepuasan  Pelanggan,  dengan  fokus  khusus  pada  produk  fashion.  Penelitian  ini mengarah  pada  identifikasi  indikator  dan  variabel  yang  relevan,  dan  dalam  upaya memperoleh wawasan yang lebih mendalam, saya merujuk pada penelitian sebelumnya yang  telah  dilakukan  oleh(Rita  et  al.,  2019).  Dengan  pendekatan  ini,  penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  landasan  pengetahuan  yang  kokoh,  memperluas
pemahaman  tentang  perilaku  pelanggan  di  Shopee,  khususnya  dalam  kategori  produk fashion.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Rita et al., 2019)telah memberikan landasan  bagi  penggunaan  variabel-variabel  ini.  Analisis  mendalam  dilakukan  pada aspek-aspek  kunci  seperti  Information  Quality,  Website  Aesthetics,  Purchase  Process, Website Convenience, Product Selection, Price Offerings, Website Personalization, dan System  Availability  dalam  kategori  Website  Design.  Variabel  Customer  Service  turut dianalisis  dengan  indikator  Service  Level  dan  Return  Handling/Policy.  Sementara  itu, Security/Privacy  dan  Fulfilment  melibatkan  indikator  Timeliness  of  Delivery,  Order Accuracy,  dan  Delivery  Condition.  Selain  itu,  variabel  tambahan  seperti  Overall  E- service Quality, Customer Satisfaction, Customer Trust, Repurchase Intention, Word of Mouth, dan Site Revisit diperkenalkan untuk memperkaya pemahaman terhadap interaksi kompleks  antara  kualitas  layanan  elektronik,  kepuasan  pelanggan,  dan  perilaku konsumen,penelitian ini juga digunakan penulis sebagai acuan dalam penelitian ini.
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh variabel-variabel tertentu terhadap kualitas layanan elektronik secara keseluruhan. Pertama, penelitian ini menilai apakah desain situs web memiliki dampak positif terhadap kualitas layanan elektronik secara  menyeluruh.  Selanjutnya,  fokus  penelitian  adalah  untuk  menentukan  apakah layanan  pelanggan,  keamanan/privasi,  dan  keterpenuhan  juga  memberikan  kontribusi positif  terhadap  kualitas  layanan  elektronik  secara  umum.  Selain  itu,  penelitian  ini mencoba  memahami  hubungan  antara  kualitas  layanan  elektronik  secara  keseluruhan dengan  kepuasan  pelanggan,  kepercayaan  pelanggan,  niat  untuk  membeli  kembali, testimoni positif (word of mouth), dan kemungkinan kunjungan ulang ke situs. Melalui penelitian ini, diharapkan dapat ditemukan informasi yang berharga terkait dengan faktor- faktor  yang  memengaruhi  pengalaman  dan  persepsi  pengguna  terhadap  layanan elektronik, khususnya dalam konteks pembelian produk fashion di Shopee.

## Metode Penelitian
Dalam  melakukan  uji  Measurement  Model  (Outer  Model),  yang  juga  dikenal sebagai  Model  Pengukuran,  tujuan  utamanya  adalah  untuk  merinci  hubungan  antara variabel  laten  dan  indikatornya.  Proses  ini  menggunakan  PLS  Algorithm  sebagai prosedur  utama  untuk  melakukan  uji  pada  Outer  Model.  Tahap  analisis  Outer  Model mencakup  pengujian  validitas  dan  reliabilitas,  dengan  berbagai  pengujian  yang dilakukan. Uji Validitas Convergent terdiri dari Loading Factor, di mana nilai di atas 0,7 dianggap  ideal  untuk  menunjukkan  validitas  indikator.  Average  Variance  Extracted (AVE)  digunakan  untuk  menilai  validitas  diskriminan  dan  konvergen,  dengan  nilai minimal AVE yang diharapkan sebesar 0,50. Uji Validitas Discriminant melibatkan Cross Loading,  Fornell  Larcker  Criterion,  dan  Heterotrait-Monotrait  Ratio  (HTMT)  dengan nilai  yang  diinginkan  berada  di  bawah  0,90.  Uji  Reliabilitas  dilakukan  dengan menggunakan Cronbach's Alpha dan Composite Reliability, dengan nilai yang dianggap baik adalah ≥ 0,7 untuk penelitian konfirmatif dan > 0,6 untuk penelitian eksploratif. Pada konstruk indikator formatif, uji signifikansi outer weight dilakukan untuk mengevaluasi
kontribusi  masing-masing  indikator  dalam  membentuk  suatu  konstruk,  dan  uji multikolinearitas (VIF) digunakan untuk memeriksa korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Pada tahap uji Structural Model (Inner Model), evaluasi dilakukan untuk memprediksi hubungan kausalitas antara variabel laten menggunakan R-Square, Effect size f2, dan Q2 Predictive Relevance sebagai indikator evaluasi. Terakhir, sebelas hipotesis penelitian dinyatakan dengan format Ha (hipotesis alternatif) dan Ho (hipotesis nol), yang melibatkan hubungan positif antara variabel-variabel tertentu seperti Website Design,  Customer  Service,  Security/Privacy,  Fulfilment,  Overall  E-Service  Quality, Customer Satisfaction, Customer Trust, Repurchase Intention, Word of Mouth, dan Site Revisit.

## Hasil dan Pembahasan
Uji Measurement Model (Outer Model)
Gambar 1. Hasil Uji Loading Factor
Sumber : Pengolahan Data SMART PLS 3.2.9, 2023
Tabel 1. Hasil Avarage Variance Extracted (AVE) Average Variance Extracted (AVE) Customer Satisfication 1.000 Customer Service Customer Trust 1.000 Fulfilment Overall E-Service Quality 1.000 Repurchase Intention 1.000 Security/Privacy Site Revisit 1.000 Website Design Word of Mouth 1.000
Sumber : Pengolahan Data SMART PLS 3.2.9, 2023
Hasil analisis data pada tabel 1, menunjukkan bahwa semua nilai AVE pada tabel memiliki angka di atas 0,5, dengan sebagian besar bernilai 1,000. Ini mengindikasikan bahwa  konstruk  laten  yang  diamati,  seperti  Customer  Satisfaction,  Customer  Trust, Overall  E-Service  Quality,  Repurchase  Intention,  Site  Revisit,  dan  Word  of  Mouth, memiliki tingkat validitas diskriminan yang tinggi. Nilai-nilai AVE yang melebihi batas 0,5 menunjukkan bahwa sebagian besar varians dari variabel manifest dapat diatribusikan dengan baik ke konstruk laten yang bersangkutan.
Hasil  analisis  data  menunjukkan  bahwa  Fornell-Larcker  criterion,  yang membandingkan square root dengan korelasi antar-konstruk, terpenuhi dengan baik. Nilai Fornell-Larcker pada setiap konstruk lebih besar daripada korelasinya dengan konstruk lainnya, menegaskan adanya discriminant validity yang memadai antar-variabel laten.
Namun,pada variabel yang menggunakan indikator formatif, evaluasi tidak dapat mengandalkan Fornell-Larcker criterion. Sebaliknya, pengukuran validitas pada variabel tersebut  dilakukan  melalui  uji  signifikasi  weight  dan  multicollinearity.  Hasil  ini menyoroti  kompleksitas  pengukuran  pada  variabel-formatif  dan  menegaskan  perlunya metode evaluasi yang sesuai dengan sifat khusus pengukuran tersebut.
Tabel 2. Hasil Cronbach’s Alpha
Cronbach's Alpha Customer Satisfication 1.000 Customer Service Customer Trust 1.000 Fulfilment Overall E-Service Quality 1.000 Repurchase Intention 1.000 Security/Privacy Site Revisit 1.000
Website Design Word of Mouth 1.000
Sumber : Pengolahan Data SMART PLS 3.2.9, 2023
Pada  hasil  analisis  data,  nilai  Cronbach's  Alpha  yang  diperoleh  untuk  setiap konstruk  menunjukkan  tingkat  reliabilitas  yang  sangat  tinggi.  Semua  konstruk,  seperti Customer Satisfaction, Customer Trust, Overall E-Service Quality, Repurchase Intention, dan Word of Mouth , memiliki nilai Cronbach's Alpha sebesar 1.000. Ini mengindikasikan bahwa  instrumen  yang  digunakan  dalam  pengukuran  variabel-latent  tersebut  dapat dianggap  sangat  reliabel,  karena  melebihi  ambang  batas  standar  reliabilitas  yang umumnya  diterima,  yaitu  0,70.  Namun,  perlu  diingat  bahwa  pada  variabel  yang menggunakan indikator formatif, seperti Customer Service, Fulfilment, Security/Privacy, dan Website  Design ,  evaluasi  reliabilitas  tidak  dapat  mengandalkan  Cronbach  Alpha. Sebaliknya, untuk variabel-formatif, evaluasi reliabilitas dilakukan melalui uji signifikasi weight dan multicollinearity.
Tabel 3. Hasil Composite Reliability Composite Reliability Customer Satisfication 1.000 Customer Service Customer Trust 1.000 Fulfilment Overall E-Service Quality 1.000 Repurchase Intention 1.000 Security/Privacy Site Revisit 1.000 Website Design Word of Mouth 1.000
Sumber : Pengolahan Data SMART PLS 3.2.9, 2023 Hasil analisis data menunjukkan bahwa nilai Composite Reliability  pada setiap konstruk  sangat  tinggi,  dengan  semua  nilai  berada  pada  1.000.  Hal  ini  menandakan konsistensi yang luar biasa dalam blok indikator dan mengindikasikan bahwa instrumen pengukuran  variabel-latent  tersebut  sangat  dapat  diandalkan,  melebihi  standar  umum reliabilitas yang diterima, yaitu 0.7.
Meskipun demikian, perlu ditekankan bahwa pada variabel yang menggunakan indikator formatif, seperti Customer Service, Fulfilment, Security/Privacy, dan Website Design,  evaluasi  reliabilitas  tidak  dapat  mengandalkan  nilai  Composite.  Sebagai gantinya, reliabilitas pada variabel-formatif dievaluasi melalui uji signifikasi weight dan multicollinearity. Secara keseluruhan, nilai-nilai CR yang tinggi memberikan keyakinan tambahan  terhadap  keandalan  instrumen  pengukuran  dalam  mengukur  konsistensi  dan dapat diandalkannya variabel laten yang diuji dalam konteks penelitian ini.

## Tabel 4. Signifikasi Weight
Sumber : Pengolahan Data SMART PLS 3.2.9, 2023
Dalam  konteks  ini,  angka  signifikansi  weight  yang  melebihi  nilai  1.96 mengindikasikan  suatu  kebermaknaan  yang  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  95%. Artinya,  apabila  beberapa  indikator  tidak  mencapai  nilai  ambang  batas  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  indikator  formatif  tersebut  tidak  mendapatkan  dukungan  yang memadai(Imam Ghozali, 2021). Oleh karena itu, langkah selanjutnya yang perlu diambil adalah melakukan analisis outer weight loading.
Analisis  signifikansi  weight  pada  model  pengukuran  formatif  menghasilkan temuan  yang  relevan  dengan  teori  kajian.  Pada  variabel  Website  Design,  indikator-
Jalur
Original Sample (O) T Statistics (|O/STDEV|) Kesimpulan IQ  -> Website Design 0.513 2.891 Indikator  formatif  di dukung WA -> Website Design -0.072 0.327 Indikator formatif   tidak di dukung PP  -> Website Design 0.299 1.679 Indikator  formatif  tidak di dukung WC -> Website Design 0.208 0.929 Indikator  formatif  tidak di dukung PS  -> Website Design 0.047 0.271 Indikator formatif   tidak di dukung PO  -> Website Design -0.108 0.542 Indikator  formatif  tidak di dukung WP -> Website Design 0.119 0.572 Indikator formatif   tidak di dukung SA  -> Website Design 0.161 0.794 Indikator formatif   tidak di dukung SL -> Customer Service 0.715 1.688 Indikator  formatif  di dukung RP -> Customer Service 0.326 0.725 Indikator formatif   tidak di dukung SC -> Security/Priva cy 0.464 2.169 Indikator  formatif  di dukung PR -> Security/Priva cy 0.706 3.426 Indikator  formatif  di dukung TD -> Fulfilment 0.560 2.418 Indikator formatif   di dukung OA -> Fulfilment 0.766 2.258 Indikator  formatif  di dukung DC -> Fulfilment -0.342 1.182 Indikator formatif  tidak di dukung
formatif  "IQ"  menunjukkan  dampak  positif  yang  signifikan,  mengindikasikan  bahwa indikator  tersebut  dapat  diandalkan  untuk  menjelaskan  variasi  dalam  variabel  laten Website Design. Namun, sebagian besar indikator-formatif lainnya seperti "WA," "PP," "WC," "PS," "PO," "WP," dan "SA" tidak memberikan dukungan yang signifikan.
Sementara itu, pada variabel Customer Service, indikator-formatif "SL" memiliki dampak  positif  yang  signifikan,  menguatkan  kehandalan  indikator  tersebut  dalam menjelaskan  variabel  laten  Customer  Service.  Namun,  indikator-formatif  "RP"  tidak memberikan dukungan yang signifikan.
Pada variabel Security/Privacy, indikator-formatif "SC" dan "PR" menunjukkan dampak positif yang signifikan, menggambarkan keandalan keduanya dalam mengukur variabel laten tersebut.
Terakhir, pada variabel Fulfilment, indikator-formatif "TD" dan "OA" memiliki dampak  positif  yang  signifikan,  menandakan  keandalan  keduanya  dalam  mengukur variabel laten Fulfilment. Namun, indikator-formatif "DC" tidak memberikan dukungan yang signifikan.
Tabel 5. Hasil R Square (r2) R Square R Square Adjusted Customer Satisfication 0.808 0.806 Customer Trust 0.155 0.149 Overall E-Service Quality 0.394 0.376 Repurchase Intention 0.132 0.119 Site Revisit 0.791 0.789 Word of Mouth 0.731 0.727 Sumber : Pengolahan Data SMART PLS 3.2.9, 2023
Berdasarkan data tabel nilai R2 di atas, dapat disimpulkan bahwa model-model yang digunakan cukup baik dalam menjelaskan variasi pada variabel dependen. Customer Satisfaction  memiliki  Adjusted  R-squared  sebesar  80.6%,  menunjukkan  bahwa  sekitar 80.6%  variasi  dalam  kepuasan  pelanggan  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen. Begitu pula dengan variabel lainnya seperti Customer Trust (14.9%), Overall E-Service Quality  (37.6%),  Repurchase  Intention  (11.9%),  Site  Revisit  (78.9%),  dan  Word  of Mouth  (72.7%).  Meskipun  beberapa  nilai  lebih  rendah,  model-memberikan  wawasan yang signifikan terkait faktor-faktor yang memengaruhi variabel dependen.
Dalam analisis effect size, beberapa hubungan menunjukkan dampak yang lebih signifikan  daripada  yang  lain.  Tidak  ada  effect  size  pada  hubungan  antara  Customer Service dan Overall E-Service Quality, serta Fulfillment dan Overall E-Service Quality, menandakan  ketidakberpengaruhannya.  Hubungan  dengan  effect  size  kecil,  seperti Customer Satisfaction dengan Repurchase Intention, dan Customer Trust dengan Word of Mouth, menunjukkan pengaruh yang lemah. Sedangkan, hubungan dengan effect size
sedang hingga besar, seperti Customer Satisfaction dengan Word of Mouth, dan Overall E-Service Quality dengan Fulfilment, menandakan pengaruh yang lebih besar. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa beberapa faktor memiliki dampak yang lebih signifikan dalam konteks analisis ini.
Q2 Predictive Relevance Tabel 6. Hasil Q2 Predictive Relevance
Sumber : Pengolahan Data SMART PLS 3.2.9, 2023
Dari hasil analisis nilai Q² dalam tabel, dapat diperoleh gambaran tentang sejauh mana  model  struktural  dapat  memprediksi  nilai  observasi  dengan  baik.  Evaluasi dilakukan  terhadap  beberapa  variabel  laten.  Customer  Satisfaction  memiliki  nilai  Q² sebesar 0.801, menunjukkan bahwa model struktural mampu dengan baik memprediksi dan  menjelaskan  variasi  dalam  kepuasan  pelanggan,  mengindikasikan  predictive relevance  yang  tinggi.  Customer  Trust  memiliki  nilai  Q²  sebesar  0.135,  menunjukkan predictive relevance yang cukup baik, namun perlu dibandingkan dengan batasan teori untuk penilaian lebih lanjut. Overall E-Service Quality memiliki nilai Q² sebesar 0.237, menandakan  predictive  relevance  yang  cukup  baik.  Repurchase  Intention  memiliki  Q² sebesar 0.077, menunjukkan tingkat predictive relevance yang lebih rendah dibandingkan dengan  variabel  lainnya.  Site  Revisit  memiliki  nilai  Q²  yang  tinggi,  yakni  0.784, menandakan  kemampuan  model  dalam  memprediksi  faktor-faktor  yang  memengaruhi kunjungan ulang ke situs. Word of Mouth memiliki nilai Q² sebesar 0.719, menunjukkan bahwa model mampu dengan baik menjelaskan variasi dalam word of mouth pelanggan. Dengan  merujuk  pada  teori  predictive  relevance,  nilai-nilai  positif  Q²  pada  seluruh variabel menandakan bahwa model memiliki predictive relevance yang baik.
Hasil  pengujian  path  coefficient  pada  tabel  memberikan  pemahaman  tentang hubungan antar variabel dalam model penelitian. Hubungan positif dan signifikan (0.160) ditemukan  antara  tingkat  kepuasan  pelanggan  (Customer  Satisfaction)  dan kecenderungan pelanggan untuk melakukan pembelian kembali (Repurchase Intention).
Q² (=1-
SSE/SSO) Customer Satisfication 0.801 Customer Service Customer Trust 0.135 Fulfilment Overall E-Service Quality 0.237 Repurchase Intention 0.077 Security/Privacy Site Revisit 0.784 Website Design Word of Mouth 0.719
Selanjutnya,  hubungan  positif  yang  signifikan  juga  terdapat  antara  tingkat  kepuasan pelanggan  dan  kecenderungan  pelanggan  untuk  kembali  mengunjungi  situs  secara berulang  (Site  Revisit)  sebesar  0.889,  serta  kemungkinan  munculnya  testimoni  positif dari pelanggan (Word of Mouth) sebesar 0.801.
Pada sisi lain, hasil menunjukkan ketiadaan hubungan yang signifikan (-0.148) antara pelayanan pelanggan (Customer Service) dan persepsi pelanggan terhadap kualitas layanan  elektronik  secara  keseluruhan  (Overall  E-Service  Quality).  Temuan  lain mencakup  hubungan  positif  (0.279)  antara  tingkat  kepercayaan  pelanggan  (Customer Trust)  dan  niat  pelanggan  untuk  melakukan  pembelian  ulang  (Repurchase  Intention), serta hubungan positif yang tinggi (0.899) antara persepsi pelanggan terhadap kualitas layanan elektronik secara keseluruhan dan tingkat kepuasan pelanggan. Kesimpulannya, temuan ini memberikan gambaran mendalam mengenai interaksi kompleks antar variabel dalam konteks layanan elektronik.
Tabel 7. Hasil T Statistics (|O/STDEV|)
T  Statistics (|O/STDEV|) Kesimpulan Customer  Satisfication -> Repurchase Intention 1.775 Hipotesis Di tolak Customer Satisfication -> Site Revisit 29.888 Hipotesis Di Terima Customer Satisfication -> Word of Mouth 15.454 Hipotesis Di Terima Customer  Service -> Overall  E-Service Quality 1.177 Hipotesis Di tolak Customer Trust -> Repurchase Intention 2.812 Hipotesis Di Terima Customer Trust -> Word of Mouth 2.313 Hipotesis Di Terima Fulfilment -> Overall E-Service Quality 0.242 Hipotesis Di tolak Overall  E-Service  Quality ->  Customer Satisfication 26.805 Hipotesis Di Terima Overall E-Service Quality -> Customer Trust 3.702 Hipotesis Di Terima Security/Privacy -> Overall E-Service Quality 2.211 Hipotesis Di Terima Website Design -> Overall E-Service Quality 3.342 Hipotesis Di Terima
Hasil  uji  T-Statistik  mengungkap  temuan  kunci  terkait  signifikansi  hubungan antar  variabel  dalam  model  struktural.  Hubungan  antara  Customer  Satisfaction  dan Repurchase  Intention  tidak  signifikan,  menandakan  ketidakadaan  pengaruh  kepuasan pelanggan terhadap niat pembelian ulang. Sebaliknya, hubungan Customer Satisfaction dengan Site Revisit dan Word of Mouth sangat signifikan, menunjukkan dampak positif kepuasan  pelanggan  terhadap  kunjungan  ulang  dan  testimoni  positif.  Meskipun  tidak terdapat  hubungan  signifikan  antara  Customer  Service  dan  Overall  E-Service  Quality, Customer  Trust  berpengaruh  signifikan  terhadap  Repurchase  Intention  dan  Word  of Mouth.  Fulfilment  tidak  memengaruhi  signifikan  Overall  E-Service  Quality.  Kualitas layanan  elektronik  keseluruhan  berperan  penting  dalam  meningkatkan  Customer Satisfaction dan Customer Trust, serta dipengaruhi positif oleh faktor Security/Privacy
dan  Website  Design.  Temuan  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai dinamika hubungan dalam konteks penelitian ini.
Tabel 8. P-Values
Sumber : Pengolahan Data SMART PLS 3.2.9, 2023
Hasil  analisis  P-Values  pada  tabel  untuk  setiap  jalur  dalam  model  struktural memberikan temuan yang dapat dirangkum sebagai berikut: Pertama, hubungan antara Customer  Satisfaction  dan  Repurchase  Intention  signifikan  (P  =  0.038),  menunjukkan pengaruh  kepuasan  pelanggan  terhadap  keinginan  pembelian  ulang.  Kedua,  hubungan Customer Satisfaction dengan Site Revisit (P = 0.000) dan Word of Mouth (P = 0.000) sangat signifikan, mengindikasikan dampak besar kepuasan pelanggan pada kunjungan ulang dan testimoni positif. Ketiga, meskipun tidak signifikan secara statistik (P = 0.120), Customer Service tidak berpengaruh secara signifikan pada persepsi pelanggan terhadap kualitas  layanan  elektronik  secara  keseluruhan.  Keempat,  hubungan  antara  Customer Trust dan Repurchase Intention (P = 0.003) serta Word of Mouth (P = 0.011) signifikan, menunjukkan bahwa tingkat kepercayaan pelanggan memengaruhi niat pembelian ulang dan testimoni positif. Kelima, Fulfilment tidak signifikan (P = 0.404) terhadap Overall E- Service  Quality,  menandakan  dampak  yang  tidak  signifikan  pada  persepsi  pelanggan. Terakhir, hubungan Overall E-Service Quality dengan Customer Satisfaction (P = 0.000), Customer  Trust  (P  =  0.000),  Security/Privacy  (P  =  0.014),  dan  Website  Design  (P  = 0.000)  sangat  signifikan,  menegaskan  kontribusi  besar  kualitas  layanan  elektronik keseluruhan pada kepuasan, kepercayaan, serta dipengaruhi oleh faktor keamanan/privasi dan  desain  situs  web.  Temuan  ini  memberikan  wawasan  penting  terkait  signifikansi hubungan dalam konteks penelitian ini.
Hipotesis  penelitian  diuji  melalui  analisis  path  coefficient,  T-Statistik,  dan  P- Values. Hasilnya menyatakan bahwa hipotesis pertama, yang menyatakan bahwa Website Design  memiliki  hubungan  positif  dengan  Overall  E-Service  Quality,  dapat  diterima. Temuan menunjukkan adanya hubungan signifikan dengan koefisien jalur sebesar 0.492,
P Values Kesimpulan Customer Satisfication -> Repurchase Intention 0.038 Signifikan Customer Satisfication -> Site Revisit 0.000 Signifikan Customer Satisfication -> Word of Mouth 0.000 Signifikan Customer Service -> Overall E-Service Quality 0.120 Tidak Signifikan Customer Trust -> Repurchase Intention 0.003 Signifikan Customer Trust -> Word of Mouth 0.011 Signifikan Fulfilment -> Overall E-Service Quality 0.404 Tidak Signifikan Overall E-Service Quality -> Customer Satisfication 0.000 Signifikan Overall E-Service Quality -> Customer Trust 0.000 Signifikan Security/Privacy -> Overall E-Service Quality 0.014 Signifikan Website Design -> Overall E-Service Quality 0.000 Signifikan
T-Stat  sebesar  3.342,  dan  p-Value  sebesar  0.000.  Namun,  hipotesis  kedua,  yang menyatakan  bahwa  Customer  Service  memiliki  hubungan  positif  dengan  Overall  E- Service  Quality,  ditolak  karena  T-Stat  sebesar  1.177  dan  p-Value  sebesar  0.120  tidak mencapai  tingkat  signifikansi.  Sebaliknya,  hipotesis  ketiga  tentang  hubungan  positif antara Security/Privacy dan Overall E-Service Quality diterima, dengan nilai T-Stat 2.211 dan  p-Value  0.014.  Hipotesis  keempat,  yang  menyatakan  hubungan  positif  antara Fulfilment dan Overall E-Service Quality, ditolak karena T-Stat hanya sebesar 0.242 dan p-Value sebesar 0.404. Hipotesis kelima, keenam, dan ketujuh, yang mengaitkan Overall E-Service  Quality  dengan  Customer  Satisfaction,  Customer  Trust,  dan  Repurchase Intention, semuanya dapat diterima karena T-Stat yang sangat tinggi dan p-Value yang rendah. Terakhir, hipotesis kedelapan hingga kesebelas, yang berkaitan dengan hubungan antara Customer Satisfaction, Customer Trust, dan Site Revisit dengan Word of Mouth dan Repurchase Intention, semuanya diterima dengan T-Statistik yang signifikan dan p- Value yang rendah. Temuan ini memberikan pemahaman mendalam tentang hubungan antar variabel dalam konteks model penelitian ini.

## Kesimpulan
Penelitian  kuantitatif  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  hubungan  antara  empat variabel  independen,  yaitu  website  design,  customer  service,  security/privacy,  dan fulfilment, terhadap enam variabel dependen, yaitu overall e-service quality, customer satisfaction,  customer  trust,  repurchase  intention,  word  of  mouth,  dan  site  revisit. Sebanyak  15  indikator  formatif  pada  variabel  independen  diuji  melalui  analisis  outer konstruk formatif, dengan memperhatikan signifikasi weight dan multicollinearity VIF. Dari  11  hipotesis  yang  diajukan,  sebanyak  8  hipotesis  diterima,  sementara  3  lainnya ditolak. Temuan utama menunjukkan bahwa jalur Customer Satisfaction -> Site Revisit memiliki pengaruh terbesar dengan T statistics sebesar 29.888. Selain itu, jalur Overall E-Service Quality -> Customer Satisfaction juga signifikan dengan T statistics sebesar 26.805, dan Customer Satisfaction -> Word of Mouth dengan T statistics sebesar 15.454.

## BIBLIOGRAFI
Adam, M., Ibrahim, M., Putra, T. R. I., & Yunus, M. (2023). The effect of e-WOM model mediation of marketing mix and destination image on tourist revisit intention. International  Journal  of  Data  and  Network  Science,  7(1),  265–274. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2022.10.007
Afifah, A., & Zuhdi, S. (2022). Pengaruh Citra Perusahaan, Kepercayaan, Dan Word Of Mouth  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Pada  PT  Grab  Teknologi  Indonesia. Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan, 10(1), 87–96. https://doi.org/10.37641/jimkes.v10i1.1276 Alfanur,  F.,  &  Kadono,  Y.  (2019).  Analysis  on  E-commerce  Purchase  Intention  and Decision  in  Java  and  Sumatra.  2019  International  Conference  on  Information Management and Technology (ICIMTech), 635–640. https://doi.org/10.1109/ICIMTech.2019.8843731
Al-Jundi,  S.  A.,  Shuhaiber,  A.,  &  Augustine,  R.  (2019).  Effect  of  consumer innovativeness on new product purchase intentions through learning process and perceived value. Cogent Business & Management, 6(1).
David.  (2018).  PENGARUH  E-SERVICE  QUALITY  TERHADAP  LOYALITAS
PELANGGAN MELALUI KEPUASAN PELANGGAN PADA TRANSPORTASI ONLINE GRAB . AGORA, 6, 1–6.
Delana, K., Savva, N., & Tezcan, T. (2021). Proactive Customer Service: Operational Benefits  and  Economic  Frictions.  Manufacturing  &  Service  Operations Management, 23(1), 70–87. https://doi.org/10.1287/msom.2019.0811
Delitzas,  A.,  Chatzidimitriou,  K.  C.,  &  Symeonidis,  A.  L.  (2023).  Calista:  A  deep learning-based  system  for  understanding  and  evaluating  website  aesthetics. International Journal of Human-Computer Studies, 175, 103019.
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report  the  results  of  PLS-SEM.  European  Business  Review,  31(1),  2–24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
Hardani. (2020). Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif (Abadi Husnu, Ed.; 1st ed.). CV. Pustaka Ilmu Group Yogyakarta. https://www.researchgate.net/publication/340021548 Hassan,  M.  M.,  Ahmad,  N.,  &  Hashim,  A.  H.  (2021).  The  Conceptual  Framework  of Housing Purchase Decision-Making Process. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 11(11). https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v11-i11/11653
Herlambang, A. S., & Komara, E. (2022). Pengaruh Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan, Dan  Kualitas  Promosi  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  (Studi  kasus  pada Starbucks  Coffee  Reserve  Plaza  Senayan).  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan Perbankan (Journal of Economics, Management and Banking), 7(2), 56.
Li, L., Zhou, J., Wei, T., Chen, M., & Hu, X. S. (2021). Learning-Based Modeling and Optimization  for  Real-Time  System  Availability.  IEEE  Transactions  on Computers, 70(4), 581–594. https://doi.org/10.1109/TC.2020.2991177
Liang, R., & Wang, J. (2019). A Linguistic Intuitionistic Cloud Decision Support Model with  Sentiment  Analysis  for  Product  Selection  in  E-commerce.  International Journal of Fuzzy Systems, 21(3), 963–977. https://doi.org/10.1007/s40815-019- 00606-0
Libby, A. (2020). Project: Automating the Purchase Process. In Introducing the HTML5
Web Speech API (pp. 275–308). Apress.
Rifa’i  Abubakar.  (2021).  PENGANTAR  METODOLOGI  PENELITIAN.  In PENGANTAR  METODOLOGI  PENELITIAN.  SUKA-Press  UIN  Sunan Kalijaga.
https://digilib.uin- suka.ac.id/id/eprint/42716/1/PENGANTAR%20METODOLOGI%20PENELI TIAN.pdf
Rita, P., Oliveira, T., & Farisa, A. (2019). The impact of e-service quality and customer satisfaction  on  customer  behavior  in  online  shopping.  Heliyon,  5(10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02690
Ruotsalainen, P., & Blobel, B. (2021). How a Service User Knows the Level of Privacy and to Whom Trust in pHealth Systems? https://doi.org/10.3233/SHTI210571 Safitri, A., Kusumastuti, E., & Haryanti, T. (2022). Pengaruh E-Service Quality Terhadap
Kepuasan  Konsumen  Shopee  Indonesia  (Studi  Pada  Mahasiswa  Di  Kota Purwokerto).  Jurnal  Pustaka  Aktiva  (Pusat  Akses  Kajian  Akuntansi, Manajemen, Investasi, Dan Valuta), 2(1), 12–20. https://doi.org/10.55382/jurnalpustakaaktiva.v2i1.137
Saleh, S., Nurjaya, I. N., Suryokumoro, H., Noerdjasakti, S., & Zerlina, Z. (2023). ASSET RECOVERY POLICY IN THE DRAFT OF THE ASSET FORFEITURE BILL IN  CORRUPTION  CASES.  Journal  of  International  Legal  Communication, 9(2), 46–55.
Wulandari, W., Sasongko, S., & Sasongko, M. I. N. (2023). KUALITAS PENGIRIMAN ONLINE  FOOD  DELIVERY  TERHADAP  CUSTOMER  LOYALTY DIIMPLEMENTASIKAN  OLEH  SWITCHING  COST.  Conference  on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH), 6(1), 121. https://doi.org/10.31328/ciastech.v6i1.5313
Xiang, Y., Yang, X., Zhou, Y., & Huang, H. (2020). Enhancing Decomposition-Based Algorithms  by  Estimation  of  Distribution  for  Constrained  Optimal  Software Product  Selection.  IEEE  Transactions  on  Evolutionary  Computation,  24(2), 245–259. https://doi.org/10.1109/TEVC.2019.2922419
Xiao, L., & Kumar, V. (2021). Robotics for Customer Service: A Useful Complement or an  Ultimate  Substitute?  Journal  of  Service  Research,  24(1),  9–29. https://doi.org/10.1177/1094670519878881
Xu, L., Turan, M. S., Guo, B., & Ferrari-Trecate, G. (2021). Non-conservative Design of Robust Tracking Controllers Based on Input-output Data.
Yogatama, A. N. (2022). THE INFLUENCE OF ELECTRONIC SERVICE QUALITY AND CLIENT FULFILLMENT IN ONLINE BUYING. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia, 16(1), 52–74.

## Copyright holder:
Anthony, Agung Stefanus Kembau (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: