## PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT UNTUK MENGANALISIS FAKTOR PEMILIHAN PEMBAYARAN DIGITAL
TRANSACTION PADA APLIKASI OJEK ONLINE
Ratna Fitria 1 , Syifa Nur Rakhmah 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jl. Damai No.8, Warung Jati (Margasatwa), Jakarta Selatan Telp.(021) 78839513
1 Ratnafitria1623@gmail.com, 2 Syifa.snk@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
This  report  was  conducted  to  measure  the  effectiveness  of  using  digital  transaction  payments  on  online motorcycle  taxis.  Where  online  motorcycle  taxi  passengers  use  more  digital  money  than  cash  as  a  means  of payment.  By  using  criteria  on  ISO  9001:  2008  factors  that  influence  customer  satisfaction  include  Service Quality,  Product  Quality,  Price,  Situational  Factor,  Personal  Factor.  This  research  was  conducted  on  online motorcycle  taxi  customers  in  Bekasi  regency  whose  population  of  3,500,023  thousand  from  23  sub-districts using  Slovin  calculations  found  a  total  sample  of  400  respondents.  The  method  used  is  the  weighted  product method. The results of this study indicate that the best alternative in digital money is OVO with a value of 0.64 and GO-PAY with a value of 0.36 and for the criteria that attract online motorcycle taxi customers using digital transaction payments, Price with 85% percentage, Situational 90% factor, 87% Personal Factor, 84% Product Quality and 84% Service Quality.
Keywords : Dicision Support System, ISO 9001:2008, Digital Money, Weighted Product

## 1. PENDAHULUAN
Jasa  transportasi online atau  yang  sering dikenal  sebagai  taksi  dan  ojek online dinilai responden  sebagai  alat  transportasi  yang  lebih murah,  cepat  dan  nyaman.  Bahkan,  sebanyak  77,6 persen  atau  lebih  dari  ¾  responden  mengaku keberadaan    ojek  dan  taksi online ini  dapat mengurangi kemacetan, terutama di daerah Jabodetabek  yang  memang  terkenal  dengan kemacetannya. Perusahaan-perusahaan yang bergerak  dibidang  teknologi  ini  terus  berinovasi hingga  sekarang  menghadirkan  berbagai  macam layanan  yang    mampu  mengubah  hidup  banyak masyarakat,    khususnya  di  Indonesia.  Sementara itu,  terkait  metode  pembayaran,  kurang  dari  5 persen  dari  responden  yang    menggunakan    kartu kredit  sebagai  alat  pembayaran.  Sebanyak  48,8 persen  responden  lebih  memilih  membayar  jasa transportasi online dengan  menggunakan  uang tunai, dan 46,8 persen mengunakan digital payment dari  aplikasi  ojek online tersebut  (Go-pay  maupun GrabPay).
Melihat sedikitnya presentase alat pembayaran dengan  menggunakan digital  payment ,  hal  ini menjadi  tantangan  untuk  perusahaan  ojek online sendiri agar mengajak masyarakat untuk meningkatkan aktivitas transaksi non tunai.
Tentunya  dengan  adanya  uang  elektronik dapat lebih membantu masyarakat, dimana masyarakat  tidak  perlu  lagi  membawa  uang cash , masyarakat  hanya  perlu  membawa gadget sudah bisa  melakukan  pembayaran  pada  ojek online . Namun  disisi  lain  pembayaran  non  tunai  ( digital
transaction )  menjadi  masalah  bagi driver dan penumpang  ojek online itu  sendiri.  Menurut driver ojek online (Kusumaningrum,  2017)  pencairan uang dari pendapatan yang didapat cukup lama dan dana  yang  dicairkannya  pun  minimal  50.000 rupiah,  hal  seperti  ini  menjadi  masalah  bagi driver ojek online saat  mereka  membutuhkan  uang cash tetapi  uang  yang  mereka  butuhkan  belum  cair padahal  mereka  harus  mengisi  bahan  bakar kendaraan  yang  mereka  kendarai.  Bukan  hanya  itu saja, dikatakan dalam situs nextren.com (Subyanto, 2018)  bahwa  wartawan  tribunsumsel  menemukan modus pemotongan saldo pada aplikasi pembayaran digital  yang  dilakukan  oleh  oknum driver ojek online. Hal  ini  membuat  kekhawatiran  bagi  para pelanggan ojek online yang menggunakan pembayaran digital transaction. Dari uraian permasalahan yang telah dijabarkan diatas peneliti bermaksud untuk melakukan  penelitian  untuk  menunjang  sistem pendukung keputusan terhadap efektifitas penggunaan  pembayaran digital  transaction pada ojek online sehingga dapat diketahui pengaruh yang dirasakan  oleh  penumpang  ojek online .  Penelitian yang  dilakukan  menggunakan  metode Weight Product , pemilihan metode ini didasarkan juga atas kemampuan  dalam  memberikan  solusi  optimal dalam pengambilan keputusan. Dari metode Weight Product diharapkan dapat memberikan kesimpulan bahwa  adanya  pengaruh  efektifitas  penggunaan pembayaran digital transaction pada ojek online.

## 2. METODE
Pada  penelitian  ini  melakukan  beberapa  tahapan yaitu sabagai berikut:
1. Merumuskan masalah Merumuskan permasalahan pembayaran digital  transaction pada  ojek online ,  yaitu apakah faktor yang menyebabkan penumpang  ojek online lebih  memilih pembayaran  dengan digital  transaction .
Melakukan  batasan-batasan  permasalahan apa saja yang akan dibahas, serta menentukan  kriteria-kriteria  apa  saja  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  pemilihan pembayaran digital transaction .
2. Mengadakan studi pedahuluan Mengadakan  studi  pendahuluan  dengan mengumpulkan  informasi-informasi  yang berkaitan dengan pembayaran digital transaction pada ojek online .
3. Merumuskan hipotesis Mengemukakan  pernyataan  awal  tentang faktor yang berpengaruh terhadap pemilihan pembayaran digital  transaction berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Berikut hipotesis yang penulis tentukan:
H 0 :  Tidak  terdapat  pengaruh  antara service  quality , product  quality , price , situational  factor ,  dan personal  factor pada minat masyarakat menggunakan pembayaran digital transaction . H 1 : Adanya pengaruh antara service quality , product  quality , price , situational factor ,  dan personal  factor pada  minat masyarakat menggunakan pembayaran
digital transaction .
4. Pengumpulan Data
a) Menentukan sampel penelitian Menentukan  sampel  penelitian  dengan menggunakan  rumus slovin .  Jumlah populasi  yang  diambil  dari  masyarakat
Kabupaten Bekasi yaitu sebanyak
3.500.023  ribu  jiwa  dengan  tingkat  eror  5 persen  sehingga  didapatkan  hasil  sebagai berikut: n = N / ( 1 + N.(e) 2 )
n = 3.500.023 / (1+3.500.023.(5%) 2 ) n = 3.500.023/ (1+3.500.023.(0,0025)) n = 3.500.023 / (1+3.500.023.(0,0025)) n = 3.500.023 / 8.751,05
n  =    399,95  atau  dibulatkan  menjadi  400 sampel
b) Membuat Instrument Membuat  kuesioner  yang  akan  disebarkan kepada  masayarakat  Kabupaten  Bekasi yang jumlah populasinya sebanyak 3.500.023 ribu jiwa.
c) Menguji Instrument
Pengujian  instrument  dilakukan  dengan menguji  validitas  dan  reliabilitas  pada
kuesioner  yang telah diisi oleh responden. Pengujian  validitas  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  korelasi Pearson’s Product Moment yang dimana jika r hitung > r tabel maka  instrument  tersebut  dinyatakan valid,  tetapi  sebaliknya  jika  r hitung <  r tabel maka instrument tersebut dinyatakan tidak valid  dan  tidak  dapat  digunakan  dalam penelitian.  Pengujian  relialitas  ditentukan dengan  koefisien Cronbach  Alpha , jika koefisien Cronbach  Alpha diatas  0,60 maka  instrument  tersebut  dinyatakan reliabel  tetapi  jika  hasil  dari Cronbach Alpha kurang  dari  0,60  maka  dinyatakan tidak reliabel.
5. Analisis Data Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan menggunakan  metode Weighted  Product sehingga  dapat  diketahui  hasil  dari  pada pengujian  tersebut  dapat  diterima  tidak atau  tidak,  dan  dapat  diketahui  alternatif terbaik dari pembayaran digital transaction pada ojek online .
6. Kesimpulan dan Saran Menyajikan  hasil  laporan  penelitian  sehingga menghasilkan kesimpulan dan saran.

## 3. PEMBAHASAN
1) Penentuan Pembobotan Kriteria
Pada  tahap  ini  penulis  telah  menentukan  kriteria yang  dijadikan  acuan  dalam  perhitungan  metode Weighted Product Berikut kriteria yang dimaksud:

## Tabel 1. Kriteria
Kriteria Kode Kriteria Service Quality K 1 Product Quality K 2 Price K 3 Situational Factor K 4 Personal Factor K 5
Sumber: Peneliti (2019)
Masing-masing  kriteria  pada  kuesioner  terdapat  5 (lima) tingkat kepentingan yaitu sebagai berikut:

## Tabel 2. Tingkat Kepentingan
Tingkat Kepentingan Bobot Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Netral (N) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 Sumber: Peneliti (2019)
Didapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Bobot maksimum Kriteria Nilai Bobot Tingkat Kepentingan K 1 1 Sangat Tidak Setuju K 2 2 Tidak Setuju K 3 5 Sangat Setuju K 4 4 Setuju K 5 3 Netral Sumber: Peneliti (2019)
Kemudian dilakukan perbaikan bobot sehingga ∑w = 1 dengan rumus :
= ..................................................(1)
Keterangan:
Wj = bobot atribut ∑wj  = penjumlahan bobot atribut
Diperoleh:
a) W 1 = = = 0,17 b) W 2 = = = 0,22 c) W 3 = = = 0,22 d) W 4 = = = 0,11 e) W 5 =
=
= 0,28
Sehingga ∑ W = 0,17 + 0,22 + 0,22 + 0,11 + 0,28  = 1 Keterangan: W 1 = K 1 W 2 = K 2 W 3 = K 3 W 4 = K 4 W 5 = K 5 Berikut merupakan hasil dari perbaikan bobot pada setiap kriteria:

## Tabel 4. Hasil Bobot Minimum
Kode kriteria Nilai bobot K 1 0,17 K 2 0,22 K 3 0,22 K 4 0,11 K 5 0,28
Sumber: Peneliti (2019)

## 2.      Menentukan Penilaian dari Setiap Alternatif
Pada  tahap  ini  penulis  telah  menentukan alternatif  yang  dijadikan pilihan  dalam  memilih pembayaran  dengan  menggunakan  uang  digital pada ojek online . Berikut alternatif yang dimaksud:
Tabel 5. Alternatif Alternatif Kode alternatif OVO A 1 GO-PAY A 2
Berdasarkan  hasil  tabel  perhitungan  skala likert,  OVO    dan  GO-PAY  memiliki  hasil  nilai untuk  masing-masing  kriteria,  yaitu  sebagai berikut:
Tabel 6. Nilai Alternatif No Altern atif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 1 A 1 3081 3030 3145 3076 302 5 2 A 2 1761 1754 1769 1764 175 4
Sumber: Peneliti (2019)

## 3. Menentukan Vektor S
Dengan  cara  mengalikan  seluruh  kriteria bagi  sebuah  alternatif  dengan  bobot  sebagai pangkat  positif  untuk  kriteria  benefit  dan  bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada kriteria cost. Rumus  untuk  menghitung  nilai  preferensi  untuk alternatif S i , diberikan sebagai berikut:
.......................................(2)
Keterangan:
S :  menyatakan  preferensi  alternatif  yang dianalogikan sebagai vektor S x : menyatakan nilai kriteria w : menyatakan bobot kriteria i : menyatakan alternatif j : menyatakan kriteria
n : menyatakan banyaknya kriteria
1. Menghitung nilai maksimum vektor S
S 1 =  (3081 0,07 )  (3030 0,13 )  (3145 0,33 )  (3076 0,27 )
(3025 0,20 )
= 1,75 X 2,83 X 14,26 X 8,74 X 4,97 = 3.067,69 S 2 =  (1761 0,07 )  (1754 0,13 )  (1769 0,33 )  (1764 0,27 ) (1754 0,20 )
= 1,69 X 2,64 X 11,80 X 7,52 X 4,45
= 1761,78
2. Menghitung nilai minimum vektor S S 1 = (3081 0,17 )(3030 0,22 )(3145 0,22 )(3076 0,11 ) (3025 0,28 )
= 3,92 X 5,83 X 5,88 X 2,42 X 9,43
= 3066,61
S 2 =  (1761 0,17 )  (1754 0,22 )  (1769 0,22 )  (1764 0,11 )
(1754 0,28 ) = 3,56 X 5,17 X 5,18 X 2,27 X 8,10
= 1752,99 Keterangan: S 1 =  A 1 S 2 =  A 2 Berikut merupakan hasil dari perhitungan vektor S:
Tabel 7. Nilai Maksimum Vektor S Alternatif Nilai Vektor S A 1 3.067,69 A 2 1.761,78 Sumber: Peneliti (2019) Tabel 8. Nilai Minimum Vektor S Alternatif Nilai Vektor S A 1 3.066,61 A 2 1.752,99 Sumber: Peneliti (2019) 4. Menentukan Vektor V
Nilai yang akan digunakan untuk perangkingan. Nilai preferensi relatif dari setiap alternatif dapat dihitung dengan rumus:
.......................................(3) Keterangan:
V  :  menyatakan  preferensi  alternatif  yang dianalogikan sebagai vektor V
x : menyatakan nilai kriteria w : menyatakan bobot kriteria i : menyatakan alternatif j : menyatakan kriteria
n : menyatakan banyaknya kriteria
1. Menghitung nilai maksimum vektor V
V 1 =
=
= 0,64
V 2 = =
= 0,36
2.
Menghitung nilai minimum vektor V
V 1 =
=
= 0,64 V 2
=
= 0,36
Keterangan: V 1 = A 1 V 2
= A 2
Berikut merupakan hasil dari perhitungan vektor V:
Tabel 9. Nilai Maksimum Vektor V Alternatif Nilai Vektor V A 1 0,64 A 2 0,36 Sumber: Peneliti (2019) Tabel 10. Nilai Minimum Vektor V Alternatif Nilai Vektor V A 1 0,64 A 2 0,36
Sumber: Peneliti (2019)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  vektor  V diketahui  bahwa  nilai  maksimum  dan  minimum pada vektor V  memiliki  nilai  yang sama. Sehingga yang  menjadi  Alternatif  tertinggi    adalah    V 1 atau OVO  dengan  nilai  0,64  dan  V 2 atau  GO-PAY memiliki  nilai 0,36. Sehingga V 1 atau OVO adalah alternatif  yang  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik dengan nilai  tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah ditentukan,  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
Untuk  proses  pemilihan  pembayaran  digital transaction  pada  ojek  online  dibutuhkan  beberapa kriteria  untuk  mengukur  efektifitas  penggunaan digital  transaction  maka  penulis  memilih  kriteria pada  ISO  9001:  2008  faktor  yang  mempengaruhi kepuasan  pelanggan  diantaranya  yaitu  Service Quality,  Product  Quality,  Price,  Situational  Factor, Personal Factor.
Dari  nilai  maksimum  diketahui  bahwa  faktor tertingi  yang  menjadi  daya  tarik  pelanggan  ojek online dalam memilih pembayaran digital transaction  yaitu  Price  dengan  presentase  100%,
Service  Quality  84%,  Product  Quality  85%,
Situational Factor 90%, Personal Factor 87%.
Sedangkan
untuk nilai minimum menunjukkan  faktor  yang  tidak  menjadi  daya  tarik pelanggan  ojek  online  dalam  menggunakan pembayaran  digital  transaction  yaitu  Personal Factor  dengan  presentase  4%,  Service  Quality  2%, Product  Quality  3%,  Price  3%,  Situational  Factor 1%.
Dari  kriteria  yang  telah  ditentukan  peneliti kemudian  dihitung  dengan  menggunakan  metode Weight  Product.  Hasil  perhitungan  yang  telah didapatkan  dari  metode  tesebut  menunjukkan
bahwa  nilai  maksimum  dan  minimum  memiliki hasil  yang  sama  sehingga  ranking  tertinggi  vektor V adalah OVO dengan nilai vektor 0,64 sedangkan GO-PAY  0,36.  Hasil  pada  pengujian  hipotesis menunjukkan  bahwa  hipotesis  H1    dapat  diterima karena  menunjukkan  hasil  yang  sesuai  dengan penelitian.

## PUSTAKA
Andini, mutia ira. (2018). Penerapan
Perkembangan Tik dalam Transportasi
“Online.” Retrieved from transportasi website:
https://www.kompasiana.com/apradell045608
/5b4e299a6ddcae64c7258282/penerapan- perkembangan-tik-dalam-transportasi- online?page=all
Arini,  N.  (2018).  Sering  Membandingkan  Harga
Transportasi  Online?  Aplikasi  Ini  Akan Memudahkan  Penggunanya.  Retrieved  from https://www.shopback.co.id/blog/transportasi -online-makin-digemari
Ar-Robi, M. R., & Wibawa, B. M. (2019). Analisis Tingkat Kepuasan dan Performa pada. Jurnal Sains Dan Seni , 8 (1), 27–31.
Basri.  (2017).  Metode  Weightd  Product  (Wp)
Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Prestasi. Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) , 1–6.
https://doi.org/https://doi.org/10.24252/insypr o.v2i1.2474.g2610
Cara,  M.  (2018).  sejarah  awal  berdirinya  gojek hingga  jadi  ojol  terbesar.  Retrieved  from http://mangcara.com/sejarah-awal-berdirinya- gojek-hingga-jadi-ojol-terbesar/
Cermati.  (2019a).  GOPAY.  Retrieved  from cermati.com website:
https://www.cermati.com/e-money/gopay
Cermati. (2019b). OVO. Retrieved from cermati.com
website: https://www.cermati.com/e-money/ovo De.craft. (2018). Sejarah dan perkembangan ojek di Indonesia. Retrieved
from https://www.kaskus.co.id/thread/5ad5ca2ddd d7702a2e8b4568/sejarah-dan-perkembangan- ojek-di-indonesia/
Elppas.  (2017). Apa  Itu  Grab? Retrieved  from https://www.elppas.com/2017/11/apa-itu- grab-ini-penjelasan-mudahnya.html Fahmi,  I.  (2016). teori  dan  teknik  pengambilan keputusan (Muslim  A.Djalil,  Ed.).  PT RAJAGRAFINDO PERSADA.
Hidayat,  A.  (2017).  Cara  Hitung  Rumus  Slovin
Besar
Sampel.
Retrieved from
https://www.statistikian.com/2017/12/hitung- rumus-slovin-sampel.html
Hidayat,  C.  R.,  Mufizar,  T.,  &  Ramdani,  M.  D. (2018).  Implementasi  Metode  Weighted Product  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Calon  Karyawan  Bpjs  Kesehatan Tasikmalaya. Konferensi  Nasional  Sistem Informasi 2018 , 530–541.
Huwaydi,  Y.,  &  Persada,  S.  F.  (2018).  Analisis Deskriptif  Pengguna  Go-Pay  di  Surabaya. Jurnal Teknik ITS , 7 (1), A55-59. https://doi.org/10.12962/j23373539.v7i1.288 27
Khairina,  D.  M.,  Ivando,  D.,  &  Maharani,  S.
(2016). Implementasi  Metode  Weighted Product Untuk Aplikasi Pemilihan Smartphone Android . 8 (1), 16–23. Kusumaningrum, D. (2017). Ini Alasan
Pembayaran  Nontunai  Jadi  Masalah  untuk Pengemudi.  Retrieved  from  digital  economy website: https://www.wartaekonomi.co.id/read147214/ ini-alasan-pembayaran-nontunai-jadi- masalah-untuk-pengemudi.html
Marlina,  F.  (2019).  Grab  Perusahaan  Paling Inovatif  Kedua  di  Dunia.  Retrieved  from http://finansial.klikpositif.com/baca/46793/- grab-perusahaan-paling-inovatif-kedua-di- dunia
Mirawati,  Hikmah,  A.  B.,  &  Wiguna,  W.  (2018). Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Kinerja  Kasir  Lotte  Mart  Menggunakan Metode Weighted Product. IJCIT (Indonesian Journal  on  Computer  and  Information Technology) , 3 (2), 186–196. Nofriansyah,  D.,  &  Defit,  S.  (2017). multi  criteria decision  making  (MCDM)  pada  sistem pendukung
keputusan . Yogyakarta: Deepublish.
Prasetyo,  B.,  &  Jannah,    lina  miftahul.  (2016). metode  penelitian  kuantitatif .  DEPOK:  PT RAJAGRAFINDO PERSADA.
Priambodo, S., & Prabawani, B. (2016). PENGARUH PERSEPSI MANFAAT, PERSEPSI KEMUDAHAN PENGGUNAAN,  DAN  PERSEPSI  RISIKO
TERHADAP  MINAT  MENGGUNAKAN LAYANAN  UANG  ELEKTRONIK  (  Studi Kasus  pada  Masyarakat  di  Kota  Semarang  ). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 5 (2), 1–9.
Purnomo, I. R. S. D., Serfiyani, C. Y., & Hariyani, I. (2012). Untung dengan Kartu Kredit, Kartu ATM-Debit, dan Uang  Elektronik (Z. Simatur,  Ed.).  Jakarta  Selatan:  Visi  media pustaka.
Rangkuti,  F.  (2013). customer  service  satisfaction &  call  center  berdasarkan  ISO  9001 .  PT Gramedia Pustaka Utama.
Sari,  F.  (2017). metode  dalam  pengambilan
keputusan . Yogyakarta: Deepublish. Serfiani, C. Y., Purnomo, I. R. S. D., & Hariyani, I.
(2013). Bisnis  Online  dan  Trsansaksi
Eektronik .  Jakarta:  PT  Gramedia  Pustaka Utama. Siregar,  S.  (2016). Statistika  Deskriptif  Untuk Penelitian .  DEPOK:  PT  RAJAGRAFINDO PERSADA. Siyoto,  S.,  &  Sodik,  M.  A.  (2015).  Dasar Metodologi  Penelitian.  In طط طط ططط
(Vol. 6). Yogyakarta: literasi media.
Subyanto,  W.  (2018).  Waspada,  Driver  Online
Nakal  Bisa  Potong  Saldo  OVO  Diam-diam. Retrieved
from https://nextren.grid.id/read/011266925/waspa da-driver-online-nakal-bisa-potong-saldo- ovo-diam-diam?page=all Sudaryono. (2017). Metodologi Penelitian . DEPOK: PT RAJAGRAFINDO PERSADA. Sugiyono.  (2017a). Metode  Penelitian  Kuantitatif, kualitatif dan R & D . ALFABETA.
Sugiyono.  (2017b). statistika  untuk  penelitian (D. E. Mulyatiningsih, Ed.). cv alfabeta.
Suryeni, E., Agustin, Y. H., & Nurfitria, Y. (2015).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Penerimaan  Bantuan  Beras  Miskin  Dengan Metode  Weighted  Product  Di  Kelurahan Karikil Kecamatan Mangkubumi Kota
Tasikmalaya. Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika 2015 , 345–350. Usman,  R.  (2017).  Karakteristik  Uang  Elektronik Dalam  Sistem  Pembayaran. Yuridika , 32 (1), 134–163. https://doi.org/10.20473/ydk.v32i1.4431 Wibowo, S. F., Rosmauli, D., & Suhud, U. (2015).
PENGARUH PERSEPSI MANFAAT,
PERSEPSI KEMUDAHAN, FITUR LAYANAN, DAN KEPERCAYAAN TERHADAP  MINAT  MENGGUNAKAN E-MONEY CARD (STUDI PADA PENGGUNA  JASA  COMMUTERLINE  DI JAKARTA). Jurnal  Riset  Manajemen  Sains
Indonesia ,
6 (1),
440–456. https://doi.org/10.21009/JRMSI.006.1.06