## ANALISIS PENGARUH LAYANAN BELANJA ONLINE TERHADAP PERJALANAN BERBASIS RUMAH DAN TEMPAT AKTIVITAS DENGAN METODE SEM
James Salim 1 dan Leksmono Suryo Putranto 2
1 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta james.325160032@stu.untar.ac.id
2 Program Studi Sarjana Teknik Sipil, Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S. Parman No.1 Jakarta leksmonop@ft.untar.ac.id
Masuk: 06-07-2020, revisi: 04-09-2020, diterima untuk diterbitkan: 22-10-2020

## ABSTRACT
Transportation is an activity which moving a person or an object from one place to another place. Transportation is done not for desire, it is a derived demand for humans to do the activities for fulfiling their daily needs. Shopping is one of the activities that comply their daily needs. Nowdays, online shopping is a trend. Besides easy to do, online shopping can be done any where and any time because of its online system. Along with the growth of online shopping, a lot of people prefer online shopping rather than traditional shopping to shops, markets, shopping centers and other places. This things could change number of people on doing shopping trips. This research aims to find out what factors effects someone’s decision to shop online and find out wether online shopping has a direct effect on shopping trips done by people. Data for this reseach collected by quistionnaire. This research will be done with Structural Equation Modeling (SEM) Method. This research shows that experience and trust are strong factors on someone for making decision to shop online and shows that online shopping did not effect directly to people’s shopping trips.
Keywords: Online Shopping; Shop Decision Factor; Structure Equation Modeling.

## ABSTRAK
Transportasi  adalah  kegiatan  perpindahan  tempat  orang  atau  suatu  benda  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya. Transportasi  dilakukan  bukan  karena  keinginan,  melainkan  sebuah  kebutuhan  turunan  karena  manusia  harus melakukan  aktivitas  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka  sehari-hari.  Belanja  adalah  salah  satu  kegiatan  yang dilakukan untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Belanja online sendiri menjadi sangat trend saat ini. Belanja online selain mudah untuk dilakukan, bisa dilakukan kapan saja, dimana saja karena sistemnya yang bersifat online . Seiring dengan perkembangan belanja online , tidak sedikit orang yang lebih memilih melakukan belanja online dibandingkan melakukan belanja langsung ke toko, pasar, pusat perbelanjaan, dan tempat lainnya. Hal ini bisa jadi mempengaruhi jumlah orang yang melakukan perjalanan belanja. Penelitian ini dilakukan mengetahui faktor apa saja yang berperan dalam  keputusan  seseorang  melakukan  belanja online dan  mengetahui  apakah  belanja online berpengaruh  secara langsung terhadap perjalanan belanja yang dilakukan masyarakat. Data untuk penelitian didapatkan melalui kuesioner. Penelitian ini akan menggunakan Metode Structural Equation Modeling atau SEM. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa pengalaman dan kepercayaan adalah dua faktor yang kuat dalam penentuan keputusan seseorang melakukan belanja online dan belanja online tidak mempengaruhi perjalanan belanja secara langsung.
Kata kunci: Belanja Online ; Faktor Pengaruh Keputusan Belanja; Structure Equation Modeling.

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  adalah  kegiatan  perpindahan  tempat  orang  atau  suatu  benda  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya. Transportasi pastinya terjadi dalam kehidupan manusia sehari-hari. Transportasi dilakukan bukan karena keinginan, melainkan sebuah kebutuhan turunan karena manusia harus melakukan aktivitas untuk memenuhi kebutuhan mereka sehari-hari.
Belanja  adalah  salah  satu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk memenuhi kebutuhan  sehari-hari.  Belanja  bisa  dilakukan untuk membeli bahan makanan, pakaian, barang rumah tangga, kebutuhan sehari-hari, dan kebutuhan lainnya. Namun belanja saat ini bukan hanya untuk memenuhi kebutuhan. Sering kali orang pergi berbelanja untuk bertemu dengan rekan mereka, untuk bersenang-senang, untuk melepas kejenuhan, dan alasan pribadi orang-orang.
Seiring  dengan  perkembangan  jaman,  internet  saat  ini  sudah  menjadi  sesuatu  yang  sangat  mudah  didapatkan masyarakat.  Belanja online merupakan  salah  satu  kegiatan  yang  dapat  dilakukan  melalui  internet.  Belanja online sendiri menjadi sangat trend saat ini. Belanja online selain mudah untuk dilakukan, bisa dilakukan kapan saja, dimana saja  karena  sistemnya  yang  bersifat online .  Selain  itu,  orang  tidak  perlu  melakukan  membuang  energi  untuk melakukan perjalanan ke pusat perbelanjaan.
Seiring  dengan  perkembangan  belanja online ,  tidak  sedikit  orang  yang  lebih  memilih  melakukan  belanja online dibandingkan melakukan belanja langsung ke toko, pasar, pusat perbelanjaan, dan tempat lainnya. Hal ini bisa jadi mempengaruhi jumlah orang yang melakukan perjalanan belanja
Batasan masalah dalam penelitian ini antara lain:
1. Subjek penelitian merupakan individu yang pernah melakukan belanja online .
2. Subjek penelitian merupakan individu yang melakukan belanja atas keperluannya sendiri bukan merupakan perintah atau suruhan orang lain.
3. Wilayah yang digunakan dalam penelitian ini adalah JABODETABEK (Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi).
Rumusan masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah:
1. Apa saja faktor yang berperan dalam keputusan seseorang melakukan belanja online ?
2. Seberapa percaya pelaku belanja online dengan vendor atau penjual online ?
3. Apakah kegiatan belanja online berpengaruh langsung kepada jumlah perjalanan belanja yang dilakukan masyarakat?
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Mengetahui faktor yang berperan dalam keputusan seseorang melakukan belanja online .
2. Mengetahui tingkat kepercayaan pelaku belanja online terhadap penjual.
3. Mengetahui apakah kegiatan belanja online berpengaruh langsung kepada jumlah perjalanan belanja yang dilakukan masyarakat.

## Transportasi
Transportasi  memiliki  peranan  penting  dalam  pembangunan  perekonomian,  karena  berkaitan  dengan  distribusi barang, jasa, dan tenaga kerja, serta merupakan inti dari pergerakan ekonomi di kota. Kegiatan dari transportasi adalah memindahkan barang ( commodity of goods ) dan penumpang dari satu tempat ( origin atau port of call ) ke tempat lain ( part of destination ), maka dengan demikan pengangkut menghasilkan jasa angkutan atau dengan kata lain produksi jasa bagi masyarakat yang membutuhkan sangat bermanfaat untuk pemindahan atau pengiriman barang-barangnya (Tjakranegara, 1996)

## Perjalanan belanja
Perjalanan, menurut KBBI ialah kepergian (perihal bepergian) dari suatu tempat ke tempat lain. Perjalanan dilakukan smua orang untuk melakukan aktivitas mereka. Perjalanan belanja sendiri merupakan kegiatan bepergian dari suatu tempat  menuju  tempat  lainnya  dengan  tujuan  untuk  membeli  kebutuhan  atau  apapun  yang  mereka  butuhkan. Perjalanan  belanja  sendiri  merupakan  komponen  yang  penting  dalam  lalu  lintas  karena  kegiatan  ini  berhubungan dengan perjalanan seseorang dan memenuhi kebutuhan hidup.

## Belanja online
Sudah lebih dari 20 tahun, internet digunakan untuk belanja secara online dan menjadi faktor besar yang merubah kebiasaan  belanja  seseorang  (Vaitkevicius  &  Mazeikiene,  2019).  Belanja online menjadi  sangat  populer  karena bersifat online sehingga praktis untuk dilakukan karena dapat dilakukan kapan saja dan di mana saja. Dengan belanja online , individu tidak perlu berpergian, yang berartu akan menghemat waktu dan biaya transportasi, dan juga tidak perlu repot  membawa  belanjaan  karena  barang  diantar  ke rumah  atau  ke tempat  yang  diinginkan  (Grewal,  Dhruv, Michael, & Donald, 2004).
Walaupun belanja online sudah sangat populer dan berkembang, Solomon (1986) sebagaimana dikutip oleh (Hendra, Wirza, & Irawan, 2015) berpendapat bahwa keputusan seseorang untuk berbelanja secara online , secara tidak langsung akan  berpengaruh  terhadap  perilaku  perjalanan  seseorang,  seperti  substitusi  (belanja online menggantikan  belanja secara konvensional), modifikasi (mengubah karakteristik perjalanan belanja), komplementer (melengkapi perjalanan belanja), atau netral (tidak berpengaruh terhadap perjalanan belanja). Gould dan Golob (1998) sebagaimana dikutip oleh (Hendra, Wirza, & Irawan, 2015) juga berpendapat bahwa Belanja online hanya bersifat melengkapi dan bukan menggantikan metode belanja secara tradisional (ke toko) karena masyarakat pada umumnya masih ingin memiliki
pengalaman  berbelanja  secara  tradisional  dan  mungkin  akan  melakukan  belanja online sebagai  peningkatan pengalaman berbelanja.

## 2. METODE PENELITIAN
Alur atau tahapan dari penelitian ini tertera dalam bentuk diagram pada gambar 1.

## Gambar 1. Diagram alur penelitian
Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan  metode  kuesioner.  Kuesioner  merupakan  sejumlah pertanyaan atau  pernyataan  tertulis   tentang    data    faktual   atau    opini    yang    berkaitan   dengan   diri   responden, yang dianggap fakta atau kebenaran yang diketahui dan perlu dijawab oleh responden (Sutoyo, 2009)
Dalam penelitian ini kuesioner disusun dengan menggunakan skala likert dan pertanyaan terbuka. Pada penelitian ini skala likert dibuat dalam skala frekuensi dan skala kesetujuan. Skala likert yang digunakan adalah skala dengan nilai genap  (4).  Penggunaan  skala  berjumlah  genap  dikarenakan  bila  terdapat  skor  netral  (titik  tengah),  responden cenderung memilih  titik  di tengah.  Kuesioner  dibuka  dengan  pertanyaan  mengenai  data umum responden.  Setelah mengisi data umum, responden akan mengisi pertanyaan penyaring yaitu apakah responden pernah melakukan belanja online atau  tidak.  Apabila  responden  tidak  sesuai  dengan  kriteria,  maka  akan  dimintai  alasan  dan  data  akan  tetap disimpan  untuk  keperluan  analisis.  Setelah  itu  kuesioner  dilanjutkan  dengan  pertanyaan-pertanyaan  mengenai kebiasan belanja responden baik secara online maupun secara langsung ke toko fisik.
Penelitian  ini  menargetkan  responden  sejumlah  100  individu  yang  bertempat  tinggal  di  wilayah  Jabodetabek. Berdasarkan  riset  yang  dilakukan  oleh  Katadata  Insight  Center  (KIC)  berjudul  "Indonesia E-commerce  Mapping 2018" yang dilakukan terhadap 20 ribu pengguna e-commerce di 34 provinsi di Indonesia, sebesar 52,97% dari total responden  pengguna layanan e- commece  merupakan  pria. Berdasarkan riset tersebut, maka target responden pada penelitian  ini  adalah  53%  pria  (53  responden)  dan  47%  wanita  (47  responden).  Indikator  yang  digunakan  pada penelitian ini akan disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Data penelitian NO. BAGIAN INDIKATOR 1 Data Umum Jenis Kelamin Usia
Pendidikan Terakhir
Pekerjaan
Domisili
Pengeluaran Pribadi per Bulan
Kepemilikan Kendaraan Kualitas Internet yang Didapat 2 Karakteristik Belanja Online Frekuensi Belanja Online Produk Belanja Online Harga Produk
Situs Belanja Online
Alasan Belanja Online Kepercayaan Kepada Penjual Metode Pembayaran
3 Karakteristik Belanja Langsung Frekuensi Belanja Langsung Tujuan Belanja Langsung Basis Perjalanan Belanja
Pengumpulan data kuesioner dilakukan secara online dikarenakan saat penelitian dilaksanakan sedang terjadi pandemi COVID-19 dan diberlakukannya Pembatasan Sosial Berskala Besar atau PSBB sehingga tidak memungkinkan untuk melakukan penyebaran kuesioner secara langsung.
Data hasil yang didapatkan dari kuesioner disusun, dikelompokkan dan dianalisis dengan menggunakan suatu cara atau  rumusan.  Data-data  yang  didapat  akan  dianalisis  menggunakan  program  IBM Statistical  Package  for  Social Sciences (SPSS) Statistics versi 26. Hasil penelitian dapat dikatakan terpercaya apabila data yang didapat merupakan data yang valid dan realibel. Maka atas dasar tersebut dilakukan pengujian untuk menentukan validitas dan realibitas dari data yang terkumpul.
Prihandini & Sunaryo (2011) menyatakan Structural Equation Modeling disingkat SEM pada dasarnya merupakan metode analisis multivariat yang dapat digunakan untuk menggambarkan keterkaitan hubungan linier secara simultan antara variabel pengamatan dan variabel yang tidak dapat diukur secara langsung. Untuk penyelesaian SEM, maka digunakan  juga  program  IBM  SPSS  AMOS  ( Analysis  Moment  of  Structural )  versi  26.  AMOS  adalah  salah  satu program khusus yang digunakan untuk menyelesaikan SEM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis data deskriptif
Pada tahap perencanaan penelitian, jumlah responden yang direncanakan adalah 100 orang. Data umum mencakup jenis kelamin responden, usia responden, domisili responden, pendidikan terakhir responden, pekerjaan responden, sifat pekerjaan responden, pengeluaran pribadi rata-rata responden dalam sebulan, jumlah kendaraan yang dimiliki responden pada tempat tinggal mereka saat ini, dan kualitas internet yang didapatkan responden. Pada tabel 2 disajikan hasil rekapitulasi data umum yang didapatkan dari kuesioner.
Usia Domisili Pendidikan Terakhir Pekerjaan Pengeluaran Pribadi Rata-Rata Selama Sebulan Jumlah Kepemilikan Mobil Jumlah
Kepemilikan Motor Kualitas Internet yang Didapat Tabel 2. Data umum responden Data Umum Jumlah <19 tahun 2 19 tahun 26 20 tahun 17 21 tahun 26 22 tahun 20 >22 tahun 9 Jakarta 68 Tangerang 25 Depok 3 Bekasi 4 ≤ SMA Sederajat 81 Diploma 4 Sarjana (S1) 15 Pelajar / Mahasiswa 84 Pegawai 8 Guru 2 Lainnya 6 < Rp 1.000.000 38 Rp 1.000.000 s/d Rp 2.000.000 31 Rp 2.000.000 s/d Rp 3.000.000 16 Rp 3.000.000 s/d Rp 4.000.000 5 > Rp 4.000.000 10 0 26 1 42 2 23 3 4 4 3 5 2 0 24 1 35 2 24 3 10 4 5 5 2 Baik 83 Tidak 17
Berdasarkan tabel 2,  dapat dilihat bahwa sebagian besar responden merupakan orang yang berada dalam kategori usia remaja dengan rata-rata usia responden 20.98 tahun. Hal ini sesuai dengan mayoritas pekerjaan responden yaitu pelajar atau  mahasiswa.  Selain  pengeluaran  rata-rata  perbulan  responden  rata-rata  berada  dalam  rentang  Rp  1.000.000,- sampai  Rp  2.000.000,-.  Selain  itu  sebagian  besar  responden  memiliki  kendaraan  di  tempat  yang  sedang  mereka tinggali saat ini. Kemudian dapat dilihat dari 100 orang responden, 83 orang mengaku mereka mendapatkan kualitas internet yang baik.
Pada tabel 3, akan ditampilkan data mengenai frekuensi responden melakukan belanja online .
Tabel 3. Frekuensi responden melakukan belanja online Frekuensi Jumlah Responden 1 (Sangat Jarang) 25 2 (Sebulan Sekali) 39 3 (Seminggu Sekali) 23 4 (2-4kali Seminggu) 12 5 (Setiap Hari) 1 Jumlah 100 Rataan 2,25
Pada tabel 4 akan ditampilkan data mengenai frekuensi prouduk yang biasa dibeli oleh responden. Pertanyaan pada tabel 4. menggunakan skala likert 1 sampai 4, dengan 1 (hampir tidak pernah), 2 (jarang), 3 (sering) dan 4 (sangat sering).
Tabel 4. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum dan mean frekuensi produk yang dibeli Indikator N Min.  Max. Mean Produk Fashion 100 1 4 2,46 Produk Peralatan Rumah Tangga 100 1 4 1,78 Produk Gadget 100 1 4 2,22 Produk Alat Tulis 100 1 4 1,88 Produk Otomotif 100 1 4 1,41 Produk Hobi 100 1 4 2,83 Produk Makanan dan Bahannya 100 1 4 2,46 Produk Obat-Obatan 100 1 4 2,46 Produk Furniture 100 1 4 1,78 Tiket 100 1 4 2,22 Produk Lainnya 100 1 4 1,88
Pada tabel  5 akan  ditampilkan  data  mengenai rata-rata harga  produk  yang  biasa  dibeli  oleh responden.  Pertanyaan pada tabel 5 menggunakan skala 1 sampai 5 dengan 1 (tidak pernah), 2 (< Rp 1.000.000), 3 (Rp 1.000.000 s/d Rp 2.500.000), 4 (Rp 2.500.000 s/d Rp 5.000.000), dan 5 (> Rp 5.000.000).
Tabel 5. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum dan mean frekuensi harga produk yang dibeli Indikator N Min.  Max. Mean Produk Fashion 100 1 5 2,02 Produk Peralatan Rumah Tangga 100 1 4 1,72
Tabel 5. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum dan mean frekuensi harga produk yang dibeli (Lanjutan) Indikator N Min.  Max. Mean Produk Gadget 100 1 5 2,30 Produk Alat Tulis 100 1 4 1,67 Produk Otomotif 100 1 5 1,55 Produk Hobi 100 1 5 2,20 Produk Makanan dan Bahannya 100 1 4 1,92 Produk Obat-Obatan 100 1 4 1,58 Produk Furniture 100 1 4 1,58 Tiket 100 1 5 2,20 Produk Lainnya 100 1 4 1,53
Pada tabel 6 akan ditampilkan data mengenai situs online yang biasa digunakan oleh responden saat melakukan belanja online . Pertanyaan pada tabel 6 menggunakan skala likert 1 sampai 4, dengan 1 (hampir tidak pernah), 2 (jarang), 3 (sering), dan 4 (sangat sering).
Tabel 6. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum dan mean situs online yang biasa digunakan Indikator N Min.  Max. Mean Shopee 100 1 4 3,05 Tokopedia 100 1 4 2,99 JD.ID 100 1 4 1,26 Blibli.com 100 1 4 1,27 Lazada 100 1 4 1,52 Bukalapak 100 1 4 1,56 Zalora 100 1 4 1,69 Elevenia 100 1 3 1,08 MatahariMall 100 1 3 1,08 Via Sosial Media 100 1 4 2,12 Situs Lainnya 100 1 4 1,19
Hasil rekapitulasi data dan pengujian validitas akan disajikan pada tabel 7. Pertanyaan mengenai alasan melakukan belanja online , skala yang digunakan adalah skala likert 1 sampai 4, dengan 1 (sangat tidak setuju), 2 (tidak setuju), 3 (setuju), dan 4 (sangat setuju).
Tabel 7. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum, mean , dan hasil uji validitas variabel alasan belanja online
Indikator N Min.  Max. Mean R Sig. Valid? Praktis 100 2 4 3,48 0,552  <0,001 Ya Promo 100 2 4 3,27 0,596  <0,001 Ya Banyak Pilihan Pembayaran 100 1 4 2,39 0,544  <0,001 Ya
Tabel 7. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum, mean , dan hasil uji validitas variabel alasan belanja online
(Lanjutan) Indikator N Min.  Max. Mean R Sig. Valid? Lebih Lengkap 100 2 4 3,27 0,589  <0,001 Ya Lebih Mudah Membandingkan 100 2 4 2,91 0,690  <0,001 Ya Lain-lain 100 1 3 1,33 0,414  <0,001 Ya
Setelah melakukan uji  validitas  untuk  variabel  alasan  belanja online , maka  dilakukan uji reabilitas  dan  didapatkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,603. Dengan nilai Cronbach’s Alpha tersebut maka dapat dibilang variabel yang diuji  reliabel.  Kemudian  pada  tabel  8  akan  disajikan  hasil  rekapitulasi  data  dan  pengujian  validitas.  Pertanyaan mengenai kepercayaan terhadap toko online , skala yang digunakan adalah skala likert 1 sampai 4, dengan 1 (sangat tidak setuju), 2 (tidak setuju), 3 (setuju), dan 4 (sangat setuju).
Tabel 8. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum, mean , dan hasil uji validitas variabel kepercayaan terhadap toko online Indikator N Min.  Max. Mean R Sig. Valid? Keamanan 100 1 4 3,50 0,638  <0,001 Ya Kualitas 100 2 4 3,25 0,724  <0,001 Ya Kecepatan Transaksi 100 2 4 3,13 0,763  <0,001 Ya Kecepatan Pengiriman 100 1 4 3,24 0,761  <0,001 Ya Kecocokan Produk 100 2 4 3,27 0,813  <0,001 Ya
Setelah melakukan uji validitas untuk variabel kepercayaan terhadap toko online , maka dilakukan uji reabilitas dan didapatkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,795. Dengan demikian data tersebut dinyatakan valid dan realibel. Pada tabel  9  dan  tabel  10  akan  disajikan  hasil  rekapitulasi  data  mengenai  pengalaman  buruk  saat  belanja online yang didapatkan oleh responden.
Tabel 9. Jumlah Responden Yang Pernah Mendapat Pengalaman Buruk Saat Belanja Online Pengalaman Buruk Jumlah Responden Pernah 72 Tidak Pernah 28 Jumlah 100
Tabel 10. Jumlah Data (N), Nilai Minimal, Nilai Maksimum, Mean , dan hasil uji validitas variabel pengalaman buruk yang didapat saat melakukan belanja online Indikator N Min.  Max. Mean R Sig. Valid? Barang Rusak 100 2 4 3,39 0,596  <0,001 Ya Respon Penjual 100 1 4 3,09 0,753  <0,001 Ya Pengiriman Lama 100 1 4 2,57 0,770  <0,001 Ya Transaksi Palsu 100 2 4 3,84 0,146 0,074 Tidak Barang Tidak Sesuai Pesanan 100 1 4 3,06 0,724  <0,001 Ya Barang Tidak Sesuai Iklan 100 1 4 3,24 0,712  <0,001 Ya Pengalaman Buruk Lainnya 100 2 4 3,86 0,180 0,037 Ya
Berdasarkan tabel 10, terdapat 1 variabel (Transaksi Palsu) tidak valid. Karena indikator dinyatakan tidak valid, maka indikator tersebut dihapus dan dilakukan uji reabilitas dan didapatkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,703. Dengan demikian  data  tersebut  dinyatakan  valid  dan  realibel.  Untuk  tabel  11,  akan  disajikan  data  mengenai  metode pembayaran  yang  biasa  digunakan  oleh  pengguna  saat  melakukan  belanja online .  Pertanyaan  mengenai  metode pembayaran yang biasa digunakan menggunakan skala likert 1 sampai 4, dengan 1 (hampir tidak pernah), 2 (jarang), 3 (sering), dan 4 (sangat sering).
Tabel 11. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum dan mean situs metode pembayaran yang digunakan
Indikator N Min.  Max. Mean Kartu Kredit 100 1 4 1,56 Mbanking 100 1 4 3,59 Cash On Delivery (Kurir datang ke tempat pembeli) 100 1 4 1,76 Cash On Delivery (Pembeli dan penjual bertemu) 100 1 4 1,35 Transfer Bank 100 1 4 2,69 Ewallet 100 1 4 3,01 Supermarket 100 1 4 1,63
Berdasarkan tabel  11,  dapat  dilihat  bahwa metode  pembayaran  yang  sering  digunakan adalah metode  pembayaran yang bisa dilakukan kapanpun dan di mana pun. Metode pembayaran yang paling jarang digunakan adalah metode Cash On Delivery dimana pembeli harus melakukan pertemuan dengan penjual di tempat yang sudah ditentukan Pada tabel 12 sampai dengan tabel 16 akan disajikan hasil rekapitulasi data mengenai karakteristik belanja langsung yang dilakukan responden.
Tabel 12. Jumlah responden yang masih melakukan belanja langsung
Belanja Langsung Jumlah Responden Masih 96 Tidak 4 Jumlah 100
Tabel 13. Jumlah data (N), nilai minimal, nilai maksimum, mean , dan hasil uji validitas variabel destinasi belanja langsung Indikator N Min.  Max. Mean R Sig. Valid? Pasar Tradisional 96 1 4 2,39 0,610  <0,001 Ya Pusat Perbelanjaan (Plaza, Mall, dll.) 96 1 4 3,13 0,667  <0,001 Ya Toko Modern (Supermarket, dll.) 96 1 4 3,35 0,632  <0,001 Ya
Setelah melakukan uji validitas untuk variabel belanja langsung, maka dilakukan uji reabilitas dan didapatkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,296. Hal ini disebabkan pada indikator pasar tradisional, jawaban dari responden memilki respon yang tidak baik. Apabila Indikator tersebut dihapus, maka didapatkan Cronbach’s Alpha sebesar 0,736.
Tabel 14. Tujuan belanja langsung yang lebih disukai Indikator Jumlah Responden Pasar Tradisional 11 Pusat Perbelanjaan (Plaza, Mall, dll.) 54 Toko Modern (Supermarket, dll.) 31 Jumlah 96
Tabel 15. Jumlah data (N), frekuensi, dan mean jenis perjalanan yang biasa dilakukan Skala No. Indikator N Mean 1 2 3 4 1 Rumah Ke Tempat Belanja 96 2 16 53 29 3,09 2 Tempat Aktivitas Ke Tempat Belanja 96 7 29 43 21 2,78 Tabel 16. Pendapat responden apakah belanja online bisa mengurangi belanja langsung Indikator Jumlah Responden Ya 72 Tidak 28 Jumlah 100
Berdasarkan tabel 12, dapat dilihat bahwa 96% responden yang melakukan belanja online menyatakan bahwa mereka masih melakukan  belanja  langsung.  Hal  tersebut  sesuai  dengan pendapat  Gould  dan  Golob  (1998),  bahwa  belanja online hanya  bersifat  melengkapi  dan  bukan  menggantikan  metode  belanja  secara  tradisional  (ke  toko)  karena masyarakat  pada  umumnya  masih  ingin  memiliki  pengalaman  berbelanja  secara  tradisional  dan  mungkin  akan melakukan belanja online sebagai peningkatan pengalaman berbelanja. Selain itu menurut Graham dan Marvin (1996), online shopping melengkapi bukan menggantikan metode belanja secara tradisional (ke toko).
Pada tabel 14, tujuan belanja langsung yang paling disukai oleh responden yang melakukan belanja langsung adalah Pusat  Perbelanjaan (Plaza,  Mall,  dan  lain-lain)  dengan  persentase  56,25%.  Hal  ini  sesuai  dengan  pendapat Tacken (1999), dimana ia mengatakan bahwa perjalanan belanja dibagi menjadi dua kategori, belanja fungsional (functional shopping), dimana pembeli mencari produk atau jasa untuk memenuhi kebutuhan pribadi atau keluarga, dan belanja untuk hiburan (recreational shopping), dimana pembeli melakuan kegiatan belanja sebagai interaksi dengan orang lain secara sosial atau untuk hiburan pribadi.
Berdasarkan tabel 15, hasil kuis kuisioner menunjukan bahwa respoden lebih sering melakukan perjalanan belanja dari rumah dibandingkan dari tempat aktivitas (3,09). Hal ini juga dapat menunjukkan bahwa pelaku belanja langsung melakukan perjalanan belanja secara sengaja dari rumah.

## Structural Equation Modeling (SEM)
Untuk metode Structural Equation Modeling (SEM), akan dibuat sebuah model persamaan. Namun model tersebut akan  dianalisis  dengan  data  keseluruhan,  dan  dikelompokan.  Kelompok  data  yangg  digunakan  dikelompokkan berdasarkan jenis kelamin responden (laki-laki dan perempuan), jenis pekerjaan responden ( fulltime atau senggang), pengeluaran rata-rata responden selama sebulan, dan berdasarkan kualitas internet yang didapat oleh responden (baik atau  buruk).  Namun  dikarenakan  program  yang  digunakan  untuk  mengerjakan  metode  ini  (AMOS)  tidak  bisa digunakan apabila data yang terdapat dibawah 50, maka dari beberapa kelompok data yang digunakan hanya dilihat yang dominan. Angka yang tertera pada panah dalam model SEM disebut dengan koefisien jalur. Untuk melihat besar pengaruh variabel tersebut, angka koefisien jalur harus dikuadratkan.
Berikut adalah beberapa model SEM yang sudah dibuat. Pada gambar 2 akan ditampikan hasil model SEM secara keseluruhan. Kemudian pada tabel 17 hasil uji kecocokan model SEM.
Gambar 2. Hasil model SEM secara keseluruhan
Berdasarkan pada gambar 2 setelah angka koefisien jalur dikuadratkan, maka didapatkan kekuatan hubungan variabel alasan terhadap frekuensi belanja seseorang seberar 10,89%. Untuk variabel kepercayaan mempengaruhi frekuensi belanja online seseorang sebesar 33,64% dan untuk variabel pengalaman berpengaruh sebesar 54,76%.
Tabel 17. Hasil uji kecocokan model SEM Goodness Of Fit Cut-Off Value Hasil Uji Keterangan X2 Chi Square Diharapkan Kecil 177,073 Kurang Baik Probabilitas ≥ 0,05 0,01 Kurang Baik CMIN/DF ≤ 2,00 1,331 Baik ( good fit) RMSEA ≤ 0,08 0,058 Baik ( good fit) GFI ≥ 0,90 0,849 Marginal Fit AGFI ≥ 0,90 0,806 Marginal Fit TLI ≥ 0,95 0,841 Marginal Fit CFI ≥ 0,95 0,862 Marginal Fit
Berdasarkan tabel 17, bisa dilihat bahwa terdapat 6 indikator yang memiliki hasil kurang baik. GFI adalah indikator yang melihat fitness suatu model. Pada model yang sudah dibuat, GFI bernilai 0,849 dimana hasil tersebut hampir mendekati nilai standar minimum. Walaupun terdapat indikator yang memiliki hasil yang kurang baik, terdapat pula hasil yang menunjukan hasil baik. Nilai RMSEA merupakan indeks kelayakan model yang mengukur penyimpangan nilai parameter suatu model dengan matriks kovarian populasi. Nilai RMSEA sebesar 0,058 telah memenuhi kriteria yang disarankan yaitu di bawah 0,08, sehingga kelayakan model berdasarkan RMSEA adalah baik. Selain itu nilai CMIN/DF juga menunjukan hasil yang baik. Hal ini menunjukan bahwa adanya acceptable fit antara model dan data. Untuk  mendapatkan  hasil fitness yang  lebih  baik,  bisa  dilakukan,  modifikasi  model,  seperti  menghilangkan  atau menambah variabel dan merubah hubungan antar variabel. Hasil yang ditampilkan merupakan hasil terbaik setelah mencoba merubah beberapa hubumgan dan penghapusan variabel yang tidak valid.
Pada gambar 3 sampai gambar 5 akan ditampilkan hasil dari model SEM berdasarkan jenis kelamin (laki-laki), sifat pekerjaan (senggang), dan pengeluaran perbulan (≤ Rp 2.000.000,-).
Gambar 3. Hasil model SEM berdasarkan jenis kelamin (laki-laki)
Berdasarkan pada gambar 3 setelah angka koefisien jalur dikuadratkan, maka didapatkan kekuatan hubungan variabel alasan  terhadap  frekuensi  belanja  seseorang  sebesar  5,23%.  Untuk  variabel  kepercayaan  mempengaruhi  frekuensi belanja online seseorang sebesar 1,00% dan untuk variabel pengalaman berpengaruh sebesar 94,09%.
Gambar 4. Hasil model SEM berdasarkan sifat pekerjaan (senggang)
Berdasarkan  gambar  4  setelah  angka  koefisien  jalur  dikuadratkan,  maka  didapatkan  kekuatan  hubungan  variabel alasan  terhadap  frekuensi  belanja  seseorang  sebesar  6,76%.  Untuk  variabel  kepercayaa  nempengaruhi  frekuensi belanja online seseorang sebesar 92,16% dan untuk variabel pengalaman berpengaruh sebesar 0,09%.
Gambar 5. Hasil model SEM berdasarkan pengeluaran perbulan (≤ Rp 2.000.000,-)
Berdasarkan pada gambar 5 setelah angka koefisien jalur dikuadratkan, maka didapatkan kekuatan hubungan variabel alasan terhadap frekuensi belanja seseorang sebesar 16,81%. Untuk variabel kepercayaan mempengaruhi frekuensi belanja online seseorang sebesar 1,21% dan untuk variabel pengalaman berpengaruh sebesar 81,00%.
Pada gambar 6 akan ditampilkan hasil model SEM berdasarkan kualitas internet yang didapatkan (baik).
Gambar 6. Hasil model SEM berdasarkan kualitas internet yang didapat (baik)
Berdasarkan  gambar  6  setelah  angka  koefisien  jalur  dikuadratkan,  maka  didapatkan  kekuatan  hubungan  variabel alasan terhadap frekuensi belanja seseorang sebesar 11,56%. Untuk variabel kepercayaan mempengaruhi frekuensi belanja online seseorang sebesar 31,36% dan untuk variabel pengalaman berpengaruh sebesar 56,25%.
Bila  dilihat  dari model-model diatas,  bisa  dilihat  bahwa  variabel  pengalaman  memiliki pengaruh terbesar  terhadap frekuensi  responden  untuk  melakukan  belanja online (54,76%),  sedangkan  pengaruh  terkecil  berasal  dari  variabel alasan (rata-rata 10,89%). Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa alasan seseorang melakukan belanja online tidak berpengaruh besar terhadap frekuensi seseorang melakukan belanja online . Pada variabel tersebut terdapat indikator a1 dimana indikator tersebut merupakan indikator  yang menyatakan seseorang melakukan belanja online dikarenakan kepraktisan, menghemat waktu, tenaga, tidak perlu keluar rumah.
Namun  bila  dilihat  dari  model  berdasarkan  gambar  6,  alasan  seseorang  untuk  melakukan  belanja  memiliki  nilai pengaruh  terbesar  dibanding  3  model  lainnya,  maka  bisa  dikatakan  bahwa  dibanding  3  kondisi  lainnya,  kualitas internet cukup mempengaruhi alasan seseorang melakukan belanja online , walaupun tidak besar pengaruhnya.
Selain  itu  berdasarkan  model  diatas,  kepercayaan  juga  mempengaruhi  seseorang  untuk  melakukan  belanja online . Menurut Armstrong dan Kohler (2003), kepercayaan merupakan satu dari empat faktor karakteristik psikologi yang mempengaruhi orang dalam membuat keputusan untuk membeli

## 4. KESIMPULAN DAN DARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Dari data yang didapatkan dari kuesioner, sebagian besar responden menyatakan pernah mengalami penglaman buruk selama melakukan belanja online (72%), namun frekuensi mendapat pengalaman buruk terbilang jarang (rataan  =  3,29  atau  jarang).  Berdasarkan  data  yang  didapatkan  dari  metode  SEM,  dibandingkan  3  variabel lainnya,  pengalaman  merupakan  variabel  dengan  pengaruh  terbesar  dan  nilai  signifikasi  terkecil,  sehingga dapat dikatakan pengalaman buruk saat belanja online merupakan variabel yang berpengaruh dalam frekuensi seseorang melakukan belanja online .
2. Faktor kepercayaan merupakan salah satu faktor yang berperan dalam frekuensi seseorang melakukan belanja online .  Faktor-faktor  yang  secara  signifikan  mempengaruhi  kepercayaan  seseorang  terhadap  penelitian  ini antara lain keamanan, kualitas, kecepatan transaksi, kecepatan pengiriman, dan kecocokan produk.
3. Berdasarkan 100 orang responden yang melakukan belanja online , 96 orang diantaranya menyatakan mereka masih melakukan belanja langsung. Hal ini menunjukkan bahwa layanan belanja online tidak mempengaruhi jumlah perjalanan belanja langsung secara signifikan.
4. Berdasarkan hasil kuisioner, pusat perbelanjaan (plaza, mall, dll) merupakan tujuan yang disukai oleh sebagian responden yang masih melakukan belanja langsung (56,25%).
5. Berdasarkan  pendapat  responden,  72  dari  100  orang  berpendapat  bahwa  layanan  belanja online dapat berpengaruh  langsung  terhadap  berpengaruh  terhadap  perjalanan  walaupun hal tersebut  berlawanan  dengan kebiasaan belanja yang mereka lakukan.

## Saran pemanfaatan penelitian
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan dapat direkomendasikan saran terhadap pemanfaatan penelitian, yakni:
1. Penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  sebagai  pertimbangan  dalam  perencanaan  sarana  dan  prasarana  yang berhubungan dengan kegiatan belanja baik belanja langsung maupun belanja secara online .
2. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan referensi atau rujukan untuk penelitian selanjutnya  yang mempunyai tema serupa dengan penelitian ini,
3. Hasil penelitian ini bisa digunakan untuk pihak-pihak pelaku jual beli via online atau pemilik toko-toko online , maupun pihak berwenang pada situs-situs belanja online untuk melakukan evaluasi dan peningkatan kinerja mereka.
4. Melihat belanja online mendapatkan respon yang baik dari masyarakat dikarenakan kelebihan-kelebihannya seperti  praktis,  banyak  promosi  dan  lebih  mudah  membandingkan  satu  produk  dengan  yang  lainnya,  maka pemerintah dan pengusaha dapat meningkatkan keterlibatan masyarakat dalam belanja online guna mengurangi perjalanan yang tidak diperlukan.

## Saran terhadap penelitian selanjutnya
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan dapat direkomendasikan saran terhadap penelitian selanjutnya, yakni:
1. Variabel yang diuji agar dikaji ulang, sehingga bisa medapatkan korelasi yang lebih baik.
2. Model dari SEM sebaiknya dirancang sedemikian rupa dan sudah dirancang bersamaan dengan perencanaan kuisioner untuk mendapatkan model yang lebih baik.
3. Dilakukan penyebaran kuisioner secara langsung ( offline ) juga dikarenakan terdapat responden yang kurang memahami pertanyaan yang ada pada kuisioner secara online sehingga responden memberi respon yang kurang baik.
4. Ditambahnya jumlah responden khususnya untuk penggunaan metode SEM dikarenakan pada metode SEM, jumlah data yang disarankan dikisaran 100 sampai 200 data.
5. Perlu dibahas lebih lanjut mengenai hubungan antara jumlah kepemilikan kendaraan dengan frekuensi belanja seseorang.
6. Pada  sektor  kepercayaan  dan  pengalaman  dibuat  lebih  spesifik  mengenai  kepercayaan  dan  pengalaman terhadap marketplace, vendor (lapak atai toko pada marketplace ) dan terhadap kurir pengirim.

## DAFTAR PUSTAKA
Grewal, et al. “Retail Branding and Costumer Loyalty: An Overview.” Journal of Retailing (2004).
Hendra, Y. N. R., E. Wirza dan Irawan M. Z. “Pengaruh Belanja Online Terhadap Perilaku Belanja.” Jurnal Transportasi 15 (1) (2015): 31-40.
Prihandini, T.I. dan S. Sunaryo. “Structural Equation Modelling (SEM) dengan Model Strukturan Regresi Spasial.”
Prosiding Seminar Nasional Statistika . Semarang: Universitas Diponegoro, 2011.
Sutoyo, A. Pemahaman Individu, Observasi, Checklist Interview, Kuisioner dan Sosiometri. Yogyakarta: Pustaka Belajar, 2009.
Tjakranegara, S. Hukum Pengangkutan Barang dan Penumpang. Jakarta: Rineka Cipta, 1996.
Vaitkevicius, S. dan Mazeikiene E. “Economic Demand Formation Motives in Online-Shopping.” 2019. Diunduh dari https://www.researchgate.net/ publication/337974980.