Abstrak—Jumlah e-Commerce yang semakin banyak menyebabkan  adanya  persaingan  antar  developer  untuk mempertahankan  pengguna  yang  mereka  miliki.  Dengan strategi  yang  baik  developer  menjaga  konsumen  agar  tetap meneruskan  penggunaan  e-Commerce  dan  tidak  berpaling kepada  e-Commerce  yang  lain.  Untuk  mendapatkan  strategi yang  baik,  hal  yang  harus  dilakukan  pertama  kali  adalah menentukan  variabel  kritis  penentu  loyalitas  konsumen,  yang dalam  penelitian  ini  disebut  dengan  inertia.  Metode  structural equation modelling dengan menggunakan aplikasi smartPLS 3.2 dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  variabel  kritis  tersebut. Melalui  pengolahan  391  data  hasil  survei  terhadap  pengguna aplikasi  e-Commerce  X,  Y,  Z  didapatkan  bahwa  continue intention  dari  penggunaan  e-Commerce  dipengaruhi  oleh  user satisfaction  dan  inertia  pengguna.  User  satisfaction  sendiri terdiri dari 4 variabel yakni sikap, fitur, layanan yang diberikan serta valence. Variabel inertia dibentuk oleh variabel situasi dan user satisfaction.
Kata  Kunci—  Continue  Intention,  Developer,  e-Commerce, Inertia, smartPLS 3.2, User Satisfaction.

## I. PENDAHULUAN
I  era  saat  ini,  perkembangan  suatu  negara  tidak  luput dengan  perkembangan  yang  terjadi  pada  teknologi informasinya. Semakin maju negara tersebut, semakin maju pula  tingkat  penggunaan  dan  teknologi  berbasis  IT. Teknologi informasi sendiri merupakan salah satu teknologi yang  digunakan  dengan  menghubungkan  banyak  data  dan informasi yang dimiliki oleh seluruh masyarakat dunia yang digunakan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  atau mempermudah pekerjaan. Dengan tersambungnya data yang ada,  akan  membuat  alur  informasi  antar  negara  tidak  dapat dibendung lagi. Hal ini menuntut setiap masyarakat dibelahan dunia untuk menggunakan teknologi tersebut.
Adanya  perkembangan  teknologi  informasi  dalam  dunia internet membuat beberapa perusahaan mulai memanfaatkannya.  Salah  satu  cara  yang  dilakukan  oleh beberapa  perusahaan  dengan  menciptakan  aplikasi  e- Commerce yang bertujuan untuk menjual atau sebagai media perantara perusahaan lain dalam menjual produknya terhadap konsumen dengan menggunakan media teknologi informasi. E-Commerce adalah kumpulan teknologi, aplikasi, dan bisnis yang menghubungkan perusahaan atau perseorangan sebagai konsumen untuk melakukan transaksi elektronik, pertukaran barang,  dan  pertukaran  informasi  melalui  internet  atau
jaringan  komputer  lainnya.  Dengan  demikian,  jika  kita melakukan  kegiatan  jual  beli  barang  melalui e-Commerce, kita  tidak  perlu  melakukan  transaksi  perdagangan  dengan bertemu secara langsung seperti layaknya perdagangan pada model  konvensional.  Fungsi  dari  e-Commerce  sangat kompleks.  Ada  yang  melakukan  transaksi  antar  negara, melakukan  transaksi  jual  beli  barang,  pelayanan  jasa, peminjaman,  dan  informasi  yang  dibutuhkan.  Di  Indonesia sendiri, sudah banyak e-Commerce yang telah bermunculan. Dari data yang diperoleh dari asosiasi e-Commerce Indonesia (iDea) yang telah dirangkum oleh iPrice insights setidaknya terdapat 50 jenis aplikasi e-Commerce yang bergerak dalam jual beli suatu produk.
Akan  tetapi  dengan  mulai  maraknya  perusahaan  yang bergerak  dalam  bidang  e-Commerce  di  Indonesia, menyebabkan  timbul  sebuah  kompetisi  antar  perusahaan tersebut.  Karenanya  developer  dari  aplikasi  tersebut  harus bekerja  keras  untuk  menarik  pelanggan  baru  dan  juga mempertahankan  pelanggan  yang  telah  menggunakan aplikasi tersebut agar pelanggan terus menggunakan layanan yang  mereka  tawarkan.  Di  sisi  lain  beberapa  perusahaan harus menerima keadaan bahwa dalam menggaet pelanggan baru  harus  ada  biaya  yang  tinggi  untuk  dikeluarkan.  Untuk menghemat  biaya,  perusahaan  berupaya  mempertahankan pelanggan  yang  menggunakan  layanan  yang  ditawarkan. Adanya  kompetesi  tersebut  berdampak  pada  kurangnya penambahan  pelanggan  baru.  Untuk  itu  developer  terus melakukan langkah-langkah yang bertujuan agar bagaimana cara  pelanggan  yang  mereka  miliki  tetap  menggunakan layanan  dari  aplikasi  yang  mereka  kembangkan.  Langkah- langkah yang akan dijalankan tersebut merupakan tugas yang sangat penting karena merupakan cara dalam berkompetensi dengan  e-Commerce  lain  dan  bertujuan  untuk  memastikan keberlangsungan hidup dari aplikasi.
Salah  satu  cara  yang  sering  dilakukan  oleh  beberapa developer  ialah  menekankan  pentingnya  kualitas  layanan, serta  memiliki  karaterisktik  unik  yang  memungkinkan kosumen  untuk  menggunakan  layanan  e-Commerce  kapan saja  dan  dimana  saja.  Karakteristik  tersebut  sangat  penting dalam  hal  untuk  menentukan  evaluasi  terhadap  layanan  e- Commerce secara keseluruhan yang selanjutnya mempengaruhi  perilaku  penggunanya[1].  Selain  itu  dengan menekankan  pentingnya  kesesuaian  berbagai  karakteristik terkait  kualitas  layanan  dengan  kebutuhan  dan  harapan mereka dalam konteks e-Commerce dan menunjukkan bahwa

## Pengaruh Inertia dan Kepuasan Pelanggan terhadap Penggunaan e-Commerce oleh Masyarakat Menggunakan Metode Structural Equation Modelling
I Gede Arei Banyupramesta dan Maria Anityasari Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: azbanyugede@gmail.com
D
evaluasi  konsumen  terhadap  kecocokan  ini  dapat  secara signifikan  memengaruhi  keputusan  mereka  mengenai penggunaan berkelanjutan mereka[1].
Akan  tetapi  dengan  meningkatkan  sebuah  kualitas, otomatis  melakukan  update  terhadap  aplikasi  tersebut  yang berdampak  dengan  penambahan  memori  dari  aplikasi tersebut.  Sedangkan  developer  mengetahui  bahwa  ruang penyimpanan  pada  perangkat  seluler  relatif  terbatas  bila dibandingkan  dengan  komputer  atau  notebook.  Pelanggan sering  kali  cenderung  untuk  mempertimbangkan  apakah aplikasi  e-Commerce  tersebut  sudah  memenuhi  standar kebutuhan  khusus  mereka  sebelum  mengunduh  atau  ketika sudah menggunakan aplikasi tersebut. Namun kepuasan yang dibentuk  dari  pengalaman  pengguna  masih  belum  cukup untuk  menjamin  konsumen  tetap  menggunakan  aplikasi tersebut.  Masalah  persaingan  dan  bagaimana  developer mencari  sebuah  terobosan  baru  pada  perkembangan aplikasinya  tersebut  sangat  dirasakan  pada  persaingan  3  e- Commerce yang saat ini menduduki peringkat dengan jumlah kunjungan terbesar di Indonesia. E-Commerce tersebut ialah e-commerce  X,  Y,  dan  Z.  Ketiga  e-Commerce  tersebut bergerak  pada  bidang  yang  sama  yaitu  penjualan  suatu produk dari perusahaan atau UMKM yang ada di Indonesia. Dengan  kelebihan  dan  kekurangan  yang  mereka  miliki menciptakan  suatu  kubu  atau  komunitas  dari  pengguna tersebut.  Akibatnya  menciptakan  suatu  pengaruh  dan fanatisme  dari  pelanggan  yang  dimiliki  yang  sering  disebut sebagai inertia.
Inertia  merupakan  kekuatan  yang  mendorong  konsumen untuk melanjutkan pola dan perilaku yang ada bahkan ketika ada alternatif lain yang lebih baik[2]. Literatur menjelaskan bahwa  inertia  dan  kepuasan  pelanggan  merupakan  2  faktor utama  penentu keberhasilan penjualan salah satunya contoh dari  efek  inertia  dapat  dilihat  ketika  seseorang  nyaman dengan  suatu  layanan  aplikasi  A  karena  ia  sering menggunakannya  dan  orang  tersebut  mengetahui  layanan aplikasi B sangat memberikan bonus yang dapat digunakan. Orang  tersebut  akan  tetap  menggunakan  aplikasi  tersebut tanpa  memperdulikan  adanya  promosi  yang  diberikan  oleh layanan  B.  Sehingga  layanan  aplikasi  B  harus  memikirkan bagaimana caranya pelanggan A dapat beralih ke layanan B dan  dapat  membuat  inertia  baru  dengan  layanan  yang dimilikinya,  sedangkan  untuk  layanan  A  harus  berupaya bagaimana  mempertahankan  inertia  yang  telah  terbentuk oleh  pelanggan  miliknya.  Karenanya  sangat  penting  bagi penyedia  layanan  aplikasi  untuk  memfokuskan  diri  pada penyediaan  layanan  yang  memuaskan  sebagai  upaya membentuk  inertia  yang  menjamin  relasi  jangka  panjang antara  penyedia  jasa  dan  konsumen.  Karena  pembentukan dari  inertia  cukup  bervariasi  sehingga  penting  adanya evaluasi  dari  kualitas  layanan  yang  dapat  digunakan  dalam pembentukan kepuasan pengguna dan kemudian memfalisitasi pengembangan inertia untuk tetap menggunakan e-Commerce tersebut.
Penulis mencoba menggunakan model komprehensif yang telah  dikembangkan  sebelumnya  pada  jurnal  the  impact  of inertia and user satisfaction on the continuance intentions to use  mobile  communication  applications:  A  mobile  service quality  perspective  [1]  yang  telah  dimodifikasi  agar  sesuai dengan  obyek  yang  diteliti.  Alasan  dari  penggunaan  model
tersebut untuk menentukan apakah continue intention dari e- Commerce dibentuk dari  variabel  user  satisfaction  dan/atau inertia.  Untuk  mengetahui  pengaruh  dari  variabel  yang terdapat  pada  model,  peneliti  menggunakan  metode structural equation modelling.
Structural  equation  modelling  mempunyai  kemampuan dalam  mengestimasi  hubungan  antar  variabel  yang  bersifat multiple  relationship,  kesalahan  pada  masing  –  masing observasi  tidak  diabaikan  tetapi  tetap  dianalisis  sehingga structural equation modelling dapat menghasilkan hasil yang cukup  akurat  untuk  menganalisis  data  kuesioner  yang melibatkan persepsi, dapat dimodifikasi untuk memperbaiki model agar lebih layak secara statistik, dan terakhir sehingga structural equation modelling mampu menganalisis hubungan  timbal  balik[3].  Structural  equation  modelling dapat  diselesaikan  oleh  beberapa  program  komputer  seperti AMOS,  EQS,  LISRELwith  PRELIS,  LISCOMP,  Mx,  SAS PROC  CALIS.  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan SMARTPLS  3  dalam  mengolah  SEM.  Sehingga  dari  hasil pengolahan  data  yang  akan  diperoleh  dapat  digunakan sebagai  acuan  pada  ketiga  pihak  developer  tersebut  dalam membuat  langkah-langkah  yang  tepat  untuk  membentuk inertia  pelanggan  karena  di  Indonesia  masih  sedikit membahas  pengaruh  inertia  terhadap  berjalannya  suatu  e- Commerce  dan  menyebabkan  kesulitan  dalam  penggalian referensi terutama referensi dari dalam negeri.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Pengembangan Model Teoritis dan Hipotesa
Rangkuman hipotesa yang akan digunakan dijelaskan pada Tabel 1.

## B. Pengumpulan Data
Peneliti  menggunakan  kuisioner  dengan  memberikan beberapa pertanyaan yang berhubungan dengan variabel yang telah dikembangkan pada model. Kuisioner disebarkan pada responden  yang  pernah  menggunakan  aplikasi  X,  Y  dan  Z variabel yang terpengaruhi adalah variabel continue intention yang dipengaruhi oleh inertia dan satisfaction. Sedangkan 2 variabel tersebut dipengaruhi oleh 3 faktor yaitu interaction quality, environment, dan outcome quality. Dengan jawaban dari kuisioner telah ditentukan antara rentang angka 1 sampai dengan 5 dengan nilai 1 merupakan skor terendah dan nilai 5 adalah skor tertinggi.

## Gambar 1. Model Penelitian
Agar  hasil  penelitian  dikatakan  valid,  maka  dibutuhkan jumlah  minimal  data  dengan  memperhatikan  jumlah pelanggan e-Commerce yang ada di Surabaya. Menurut hasil survei  dari  lembaga  riset  Jerman,  yakni  Gesellschaft  für Konsumforschung (GfK) yang membahas perilaku belanja di Indonesia  pada  tahun  2017  didapatkan  bahwa  warga Surabaya  menduduki  peringkat  pertama  pada  penggunaan aplikasi  e-Commerce  yaitu  71%  dari  total  penduduk  yang berada di Surabaya. Hal tersebut membuat Surabaya menjadi kota  dengan  aktifitas  tertinggi  setelah  Jakarta,  Bandung, Semarang,  dan  Makasar.  Jika  menurut  data  Kemendagri penduduk kota Surabaya pada tahun 2017 adalah 2.827.892 sehingga  dapat  diasumsikan  pengguna  e-Commerce  di Surabaya  telah  mencapai  2.007.803  penduduk.  Dari  data tersebut  diolah  dengan  menggunakan  metode  slovin  dan
didapatkan minimal responden yang harus menjawab adalah 391 responden.

## C. Pengolahan Data
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan teknik partial least square (PLS) untuk analisis data. Teknik ini sesuai untuk penelitian  ini  karena  kurang  memperhatikan  masalah normalitas multivariat dari distribusi data, dan karena dapat dengan  tepat  memperkirakan  varian  kesalahan  dari konstruksi  formatif[4].  Dengan  menggunakan  perangkat lunak SmartPLS 3.2.
Tabel 1. Hipotesa Pada Model
No  Hipotesa Keterangan No Hipotesa Keterangan 1 H0 Variabel  sikap  tidak  mempengaruhi  variabel inertia 12 H0 Variabel situasi  tidak  mempengaruhi variabel user satisfaction H1 Variabel sikap mempengaruhi variabel inertia H1 Variabel  situasi  mempengaruhi  variabel  user satisfaction 2 H0 Variabel  sikap  tidak  mempengaruhi  variabel user satisfaction 13 H0 Variabel ketepatan waktu tidak mempengaruhi variabel inertia H1 Variabel  sikap  mempengaruhi  variabel  user satisfaction H1 Variabel  ketepatan  waktu  mempengaruhi variabel inertia 3 H0 Variabel  kebiasaan  tidak  mempengaruhi variabel inertia 14 H0 Variabel ketepatan waktu tidak mempengaruhi variabel user satisfaction H1 Variabel  kebiasaan  mempengaruhi  variabel inertia H1 Variabel  ketepatan  waktu  mempengaruhi variabel user satisfaction 4 H0 Variabel  kebiasaan  tidak  mempengaruhi variabel user satisfaction 15 H0 Variabel  layanan  yang  diberikan  tidak mempengaruhi variabel inertia H1 Variabel  kebiasaan  mempengaruhi  variabel user satisfaction H1 Variabel layanan yang diberikan mempengaruhi variabel inertia 5 H0 Variabel  kepakaran  tidak  mempengaruhi variabel inertia 16 H0 Variabel  layanan  yang  diberikan  tidak mempengaruhi variabel user satisfaction H1 Variabel  kepakaran  mempengaruhi  variabel inertia H1 Variabel layanan yang diberikan mempengaruhi variabel user satisfaction 6 H0 Variabel  kepakaran  tidak  mempengaruhi variabel user satisfaction 17 H0 Variabel valence tidak mempengaruhi variabel inertia H1 Variabel  kepakaran  mempengaruhi  variabel user satisfaction H1 Variabel  valence  mempengaruhi  variabel inertia 7 H0 Variabel  fitur  tidak  mempengaruhi  variabel inertia 18 H0 Variabel valence tidak mempengaruhi variabel user satisfaction H1 Variabel fitur mempengaruhi variabel inertia H1 Variabel valence mempengaruhi variabel user satisfaction 8 H0 Variabel  fitur  tidak  mempengaruhi  variabel user satisfaction 19 H0 Variabel user satisfaction tidak mempengaruhi variabel inertia H1 Variabel  fitur  mempengaruhi  variabel  user satisfaction H1 Variabel  user  satisfaction  mempengaruhi variabel inertia 9 H0 Variabel  desain  tidak  mempengaruhi  variabel inertia 20 H0 Variabel user satisfaction tidak mempengaruhi variabel continue intention H1 Variabel  desain  mempengaruhi  variabel inertia H1 Variabel  user  satisfaction  mempengaruhi variabel continue intention 10 H0 Variabel  desain  tidak  mempengaruhi  variabel user satisfaction 21 H0 Variabel inertia tidak mempengaruhi variabel continue intention H1 Variabel  desain  mempengaruhi  variabel  user satisfaction H1 Variabel  inertia  mempengaruhi  variabel continue intention 11 H0 Variabel  situasi  tidak  mempengaruhi  variabel inertia
H1 Variabel  situasi  mempengaruhi  variabel
inertia

## III. PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA

## A. Evaluasi Outer Model
Untuk  memastikan  model  dapat  menjawab  permasalahan yang  ada,  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan evaluasi  pada  outer  model.  Tujuannya  untuk  memastikan model  yang  digunakan  mempresentasikan  permasalahan
yang akan diselesaikan. Terdapat 3 pengujian pada evaluasi outer  model.  Pertama  adalah  uji  convergent  validity  yang menyatakan model dinyatakan valid bila nilai outer loading pada  variabel  konstruk  >0,7.  Dari  pengolahan  data  iterasi pertama  yang  dilakukan,  didapatkan  nilai  CI3  berada dibawah  0,7.  Karena  nilai  tersebut  tidak  valid,  variabel konstruk  CI3  dihapus  dari  model  dan  model  yang  baru  di proses  kembali.  Dari  proses  iterasi  kedua  tidak  didapatkan angka yang berada dibawah 0,7.
Langkah kedua adalah reliabilitas model. Pada langkah ini konstruk  dikatakan  reliabel  bilai  nilai  dari  composite reliability  dan  cronbach  alpha  lebih  dari  0,7.  Dari  hasil pengolahan  data  didapatkan  bahwa  masing-masing  variabel memiliki nilai composite reliability dan cronbach alpha lebih dari  0,7.  Dapat  disimpulkan  model  sudah  reliabel  pada kondisi di lapangan.
Langkah  pengujian  terakhir  adalah  discriminant  validity. Discriminant  Validity  digunakan  untuk  memastikan  bahwa konsep  yang  digunakan  pada  masing-masing  variabel  laten berbeda  dengan  variabel  lainnya.  Sebuah  model  memiliki discriminant validity yang baik apabila nilai korelasi konstruk dengan  item  pengukuran  lebih  besar  daripada  nilai  korelasi dengan  konstruk  lainnya.  Dari  hasil  pengolahan  data didapatkan  bahwa  nilai  cross  loading  dan  AVE  yang digunakan dalam discriminant validity menunjukkan adanya nilai  korelasi  konstruk  dengan  item  pengukuran  lebih  besar daripada nilai korelasi dengan konstruk lainnya. Ketika hasil pengolahan data sudah sesuai dengan ketiga tahapan tersebut, dapat  dinyatakan  model  mempresentasikan  kondisi  yang akan diteliti.

## B. Evaluasi Structural Mode
Pada  tahap  ini  dilakukan  uji  hubungan  antara  konstruk independen  dan  dependen.  Pola  hubungan  antar  konstruk dalam  model  struktural  dianalisa  dengan  pendekatan  path analysis yang identik dengan analisa regresi. Dengan evaluasi ini  didapatkan  besar  pengaruh  variabel  konstruk  eksogen terhadap  variabel  konstruk  endogen  baik  langsung  maupun tidak  langsung.  Dibagi  menjadi  2  tahap,  yakni  koefisien determinansi dan koefisien jalur.
Pada koefisien determinansi nilai dari R 2 digunakan untuk mengetahui  pengaruh  yang  diterima  variabel  laten  endogen dengan  variabel  sebelumnya.  Pada  table  4  didapatkan  nilai dari  masing-masing  variabel  endogen.  Nilai  tersebut  dapat menjelaskan  bahwa  variabel  user  satisfaction  (US)  dapat dijelaskan  oleh  variabel  pada  model  sebesar  67,1%, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak
Tabel 3. Discriminant Validity IQA IQB IQE EQE EQD EQS OQT OQP OQV US IN CI IQA 0,84 IQB 0,63 0,79 IQE 0,56 0,62 0,8 EQE 0,54 0,56 0,55 0,78 EQD 0,43 0,49 0,44 0,59 0,86 EQS 0,46 0,5 0,49 0,52 0,55 0,8 OQT 0,4 0,49 0,56 0,47 0,41 0,49 0,85 OQP 0,54 0,55 0,55 0,64 0,61 0,51 0,59 0,8 OQV 0,43 0,45 0,48 0,54 0,57 0,44 0,52 0,69 0,84 US 0,54 0,52 0,49 0,61 0,54 0,46 0,5 0,73 0,74 0,86 IN 0,26 0,24 0,24 0,32 0,28 0,34 0,17 0,28 0,29 0,36 0,82 CI 0,38 0,31 0,32 0,38 0,35 0,36 0,29 0,42 0,42 0,51 0,59 0,91
Tabel 2. Convergent Validity dan Reliabilitas Model Variabel Laten Kode Outer Loading Cronbach's Alpha Composite Reliability Sikap IQA1 0,824 0,788 0,876 IQA2 0,893 IQA3 0,797 Kebiasaan IQB1 0,827 0,703 0,834 IQB2 0,737 IQB3 0,807 Kepakaran IQE1 0,787 0,719 0,842 IQE2 0,816 IQE3 0,797 Fitur EQE1 0,757 0,789 0,864 EQE2 0,808 EQE3 0,81 EQE4 0,758 Desain EQD1 0,832 0,82 0,893 EQD2 0,865 EQD3 0,875 Situasi EQS1 0,791 0,736 0,844 EQS2 0,826 EQS3 0,79 Ketepatan Waktu OQT1 0,821 0,806 0,885 OQT2 0,885 OQT3 0,838 Layanan yang Diberikan OQP1 0,789 0,727 0,846 OQP2 0,812 OQP3 0,811 Valence OQV1 0,865 0,798 0,881 OQV2 0,816 OQV3 0,848 User Satisfaction US1 0,863 0,879 0,917 US2 0,865 US3 0,865 US4 0,832 Inertia IN1 0,796 0,753 0,858 IN2 0,854 IN3 0,8 Continue Intention CI1 0,919 0,799 0,908 CI2 0,906
tercantum pada model yang digunakan dalam penelitian ini. Begitu pula dengan penjelasan pada variabel IN dan CI.
Tahapan selanjutnya adalah koefisien jalur.Nilai koefisien jalur  atau  sering  disebut  path  model  menunjukkan  tingkat signifikansi  dalam  pengujian  hipotesa  yang  telah  dibuat sebelumnya. Skor dari koefisien jalur ditunjukkan dati nilai T statistik. Koefisen jalur dinyatakan memiliki hubungan yang signifikan  bila  berada  nilai  dari  T  statistik  lebih  besar  dari 1,96 [4].
Dari hasil yang telah didapatkan di atas terdapat beberapa nilai  koefisein  jalur  yang  berada  di  bawah  nilai  1,96. Sehingga  dapat  disimpulkan  hubungan  antara  variabel tersebut  tidak  signifikan  dalam  penelitian  ini.  Setelah didapatkan  hubungan  antar  variabel,  langkah  selanjutnya adalah  membangun  model  struktural  yang  memiliki  nilai koefisien berasal dari original sample yang telah dihasilkan dari pengolahan menggunakan smartPLS. Dengan menggunakan  nilai  T  statistik  yang  lebih  besar  dari  1,96. Berikut merupakan model struktural dari penelitian ini.
 User Satisfaction = 0,136 Sikap + 0,136 Fitur + 0,284 Layanan yang diberikan + 0,418 Valence
 Inertia = 0,221 Situasi + 0.237 User Satisfaction
 Continue  Intention  =  0,338  User  Satisfaction  +  0,473
Inertia

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN

## A. Kesimpulan
Variabel user satisfaction dipengaruhi oleh 4 variabel yang terdiri dari variabel sika p, fitur, layanan yang diberikan dan valence.  Dengan  variabel  valance  sebagai  variabel  yang paling berpengaruh.
Variabel inertia hanya dibentuk oleh 2 variabel terdiri dari situasi  dan  user  satisfaction.  Dengan  variabel  user satisfaction sebagai variabel yang paling berpengaruh.
Dari  hasil  koefisien  jalur  didapatkan  bahwa  variabel continue  intention  dapat  dibentuk  oleh  variabel  user satisfaction dan inertia. Dengan inertia sebagai variabel yang paling berpengaruh.

## B. Saran
1) Saran kepada e-Commerce
Dapat  melakukan  pengembangan  e-Commerce  dengan meninjau  variabel  yang  mempengaruhi  keberlangsungan penggunaan.
Dapat  memilih  atau  mengembangkan  strategi  sesuai dengan hasil dari pengolahan structural equation modelling. 2) Saran untuk penenlitian selanjutnya Pada penelitian selanjutnya perlu diadakan penelitian lebih lanjut  terhadap  variabel  yang  akan  digunakan  bila menggunakan  model  yang  sama.  Tujuannya  agar  nilai koefisien  determinansi  lebih  dari  0,7,  sehingga  variabel  di luar model dapat diminimalkan.
Memperluas ruang lingkup survey agar mendapatkan data yang beragam dan data yang didapat dapat mempresentasikan wilayah di Indonesia.
Perlu  adanya  kerjasama  dengan  pihak-pihak  terkait  agar mendapatkan rencana strategi yang baik dalam mempertahankan keberlangsungan penggunaan suatu poduk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.-T.  Wang,  W.-M.  Ou, and W.-Y. Chen, “The  impact  of  inertia  and user  satisfaction  on  the  continuance  intentions  to  use  mobile communication applications: A mobile service quality perspective,” Int. J. Inf. Manage., vol. 44, pp. 178–193, 2019.
[2]  Y.-F. Kuo, T.-L. Hu, and S.-C. Yang, “Effects of inertia and satisfaction in female online shoppers on repeat-purchase intention: The moderating roles of word-of-mouth and alternative attraction,” Manag. Serv. Qual. An Int. J., vol. 23, no. 3, pp. 168–187, 2013.
[3]  L.  Dillala,  “Handbook  of  Multavariate  statistic  and  mathematical modelling,” Illinois Elsevier Sci., 2000.
[4]  J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, R. E. Anderson, R. L. Tatham, and others,  Multivariate  data  analysis,  vol.  5,  no.  3.  Prentice  hall  Upper Saddle River, NJ, 1998.
Tabel 4.
Nilai Variabel R 2
Variabel R 2 US 0,671 IN 0,181 CI 0,452 Tabel 5. Nilai Koefisien Jalur pada Penelitian Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation T Statistics IQA -> IN 0,036 0,042 0,073 0,49 IQA -> US 0,136 0,131 0,049 2,796 IQB -> IN -0,03 -0,037 0,077 0,382 IQB -> US 0,035 0,037 0,051 0,696 IQE -> IN 0,024 0,023 0,066 0,358 IQE -> US -0,049 -0,042 0,043 1,143 EQE -> IN 0,109 0,106 0,079 1,369 EQE -> US 0,136 0,139 0,044 3,067 EQD -> IN 0,01 0,015 0,069 0,146 EQD -> US -0,017 -0,019 0,048 0,352 EQS -> IN 0,221 0,225 0,071 3,097 EQS -> US 0,009 0,007 0,04 0,212 OQT -> IN -0,109 -0,105 0,066 1,639 OQT -> US 0,016 0,013 0,045 0,354 OQP -> IN -0,064 -0,059 0,083 0,78 OQP -> US 0,284 0,285 0,06 4,736 OQV -> IN 0,04 0,036 0,081 0,5 OQV -> US 0,418 0,416 0,05 8,404 US -> IN 0,237 0,23 0,093 2,561 US -> CI 0,338 0,337 0,041 8,331 IN -> CI 0,473 0,474 0,037 12,792