DOI: doi.org/10.21009/JRMSI.011.2.01

## PENGARUH PROMOSI PENJUALAN DAN E-SERVICE QUALITY TERHADAP KEPUTUSAN PENGGUNAAN APLIKASI OVO

## Amalia Fajrin
Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Surabaya Email: amaliafajrin@mhs.unesa.ac.id

## ABSTRAK
Peningkatan popularitas e-commerce berkembang sudah sampai ke tahap “berbelanja tanpa uang”  dan  kini  budaya  pembayaran  menggunakan  kartu  atau  dompet  digital  ( cashless ) untuk  melakukan  transaksi  semakin  marak  terjadi.  Riset  McKinsey  menyebutkan perkembangan  layanan  perbankan  sedang  bergeser  ke  layanan  digital,  akhir-akhir  ini muncul  fenomena  maraknya  penyedia  uang  elektronik  di  Indonesia  dengan  berbagai keunggulan.  Maka,  perusahaan  e-payment  harus  mampu  menyiapkan  strategi  dalam memasarkan produk agar tetap bersaing. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis dan membahas  pengaruh  promosi  penjualan  dan e-service  quality terhadap  keputusan penggunaan  Aplikasi  OVO.  Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah non probability  sampling dengan  metode jugmental  sampling .  Sampel  yang  digunakan sebanyak  200  orang.  Responden  dalam  penelitian  ini  adalah  konsumen  yang  telah melakukan transaksi  di  restoran/cafe merchantnya OVO, dengan minimal  2 kali transaksi dalam  1  bulan  terakhir  dan  usia  responden  20-39  tahun.  Skala  pengukuran  menggunakan skala  likert.  Alat  ukur  yang  digunakan  adalah  angket  online. Teknik  pengumpulan datamenggunakan  kuesioner  yang  telah  diuji  validitas  dan  reliabilitasnya. Analisis  data  dengan menggunakan  model  persamaan  regresi  linier  berganda.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  promosi  penjualan  berpengaruh  positif  terhadap  keputusan  penggunaan,  dan  E- Service  Quality  berpengaruh  positif  terhadap  keputusan  penggunaan.  Hasil  penelitian  ini akan  dapat  membantu  OVO  dalam  mempertahankan  strategi  promosi  yang  sudah dilakukan  dan  untuk  terus  meningkatkan e-service  quality aplikasi  OVO  agar  dapat memberikan layanan yang diharapkan penggunanya.
Kata Kunci: Promosi Penjualan, E-Service Quality , Keputusan Pembelian

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  memberikan  banyak  kemudahan,  serta  sebagai  cara  baru dalam  melakukan  aktivitas  manusia.  Perkembangan  terknologi  sangat  berkembang  pesat, dengan  internet  kita  tidak  hanya  mendekatkan  yang  jauh,  mengetahui  informasi  secepat kilat, tapi sudah sampai ke tahap "Berbelanja Tanpa Uang". Bahkan pengguna internet di Indonesia  dari  tahun  ke  tahun  mengalami  peningkatan,  diperkirakan  mencapai  angka hingga  175  juta  pada  tahun  2019,  atau  sekitar  65,3%  dari  total  penduduk  Indonesia  268 juta.  Maka  dari  itu  trend  pembayaran  secara  digital  sudah  mulai  familiar  saat  ini. Peningkatan popularitas  perdagangan secara online ( e-commerce ) di  Indonesia mengubah gaya  hidup  masyarakat,  termasuk  dalam  sistem  pembayaran.  Hal  ini  membuka  peluang layanan  keuangan  berbasis  teknologi  atau financial  technology ( fintech )  dalam membesarkan  jangkauan  usaha  dan  pasarnya. Fintech mempermudah  transaksi  jual  beli sehingga  system  pembayaran  menjadi  lebih  efisien  dan  ekonomis  namun  tetap  efektif. Berdasarkan data dari Bank Indonesia (November 2018), volume transaksi terus meningkat hingga tahun 2018 mencapai nilai transaksi sebesar Rp41.312.466.
Kini  budaya  pembayaran  menggunakan  kartu  atau  dompet  digital  ( cashless ) semakin marak terjadi di  Indonesia sehingga berdampak pada masyarakat  yang tidak lagi menggunakan  uang  tunai  dalam  pembayaran  atau  bisa  disebut  dengan cashless  society . Riset McKinsey menyebutkan bahwa saat ini layanan perbankan sedang bergeser ke digital bahkan  nasabah  juga  mulai  memindahkan  saldo  mereka  hingga  50%  ke  layanan  digital. Berdasarakan hasil studi lembaga riset independen dibawah naungan Financial Times, FT Confidential  Research  Mobile  Payment ,  penyedia  uang  elektronik  yang  paling  banyak digunakan  di  Indonesia  yaitu  terdapat  lima  besar  penyedia  uang  elektronik  di  Indonesia 2018. Diantaranya Go-Pay (2014), OVO (2017), Tcash (2014), BCA KlikPay (2012), dan DOKU  Wallet  (2007).  Hasil  riset  menunjukkan  bahwa  Go-Pay  menduduki  peringkat pertama dengan jumlah pengguna yang mencapai tiga perempat dalam tiga bulan terakhir (juli-september)  dari  jumlah  pengguna  uang  elektronik  lainnya,  diikuti  oleh  OVO  yang naik  sedikit  sekitar  42  persen.  Berdasarkan  data  dari  media  dalam  negeri,  Daily  Social Fintech  Report  2018  yang  melakukan survey pengguna mobile  payment di  Indonesia
http://doi.org/10.21009/JRMSI
menemukan persentase pengguna mobile payment yaitu Go-Pay (79%), OVO (58,42%), T- Cash  (55,52%),  DANA  (34,18%),  Pay  Tren  (19,27%),  Other  (0,97%),  dan  Not  using  E- Money  (3,70%).  Pengguna  Go-Pay  menjadi  yang  teratas  sampai  saat  ini,  sedangkan pengguna  OVO  mempunyai  selisih  sedikit  dengan  Go-Pay.  Perang  akuisisi  pelanggan antara  Gopay  (yang  didukung  Gojek)  dan  OVO  (yang  didukung  Grab  dan  Tokopedia). Persaingan antara kedua pihak tersebut untuk memperebutkan para pelanggan. Konsumen di  Indonesia  memanfaatkan  kompetisi  ini  dengan  mengambil  kesempatan  promosi  yang ditawarkan oleh Gopay dan OVO.
Promosi  penjualan  yang  ditawarkan  OVO  seringkali  dengan  cashback  yang  besar hingga  mencapai  cashback  60%  dan  juga  diskon  yang  menggiurkan  hingga  50%.  Tetapi dengan  maksimum  cashback  antara  Rp20.000  –  Rp30.000  sehingga  konsumen  terkadang tidak memperhatikan hal tersebut dan hanya melihat angka besar promosi penjualan yang ditawarkan  OVO.  Berdasarkan  keluhan  pengguna  di  sosmed  Instagram  OVO_id menunjukkan  promosi  penjualan  OVO  tidak  konsisten  karena  sering  konsumen  tidak merasakan cashback yang  ditawarkan  dan  tidak  mendapatkan cashback tersebut.  Hal tersebut  membuat  OVO  sebagai mobile  payment yang  baru  masih  harus  berupaya  untuk meningkatkan  kepercayaan  konsumen  terhadap  OVO  dengan  memperbaiki  segala  yang jadi  keluhan  penggunanya.  Saat  ini  yang  dikeluhkan  pengguna  OVO  yakni  apa  yang seharusnya  dirasakan  pelanggan  tidak  terjadi  dengan  semestinya.  Beberapa  layanan  yang diberikan oleh OVO tidak berjalan dengan seharusnya sehingga terdapat banyak pelanggan yang  komplain  akan  hal  itu.  Beberapa  hal  yang  dialami  oleh  pengguna  OVO  yaitu pembobolan  akun  pengguna  dengan  PIN,  transaksi  error  dan  saldo  yang  hilang.  Hal  itu terjadi  dikarenakan  keamanan  yang  diberikan  OVO  belum  terjamin  dan  layanan  yang terdapat pada Aplikasi tidak berjalan sesuai dengan kegunaannya.
Berdasarkan  katadata,  86%  responden  mengenal  GoPay  dan  OVO,  survey dilakukan  pada  727  pengguna financial  technologi jenis  pembayaran  dan  memiliki pendapatan  menengah  ke  atas  di  beberapa  kota  di  Indonesia  pada  oktober  2018.  Survei Morgan  Stanley mengenai  OVO  dan  GoPay  menemukan  bahwa  perolehan  bentuk Cashback yang  berbeda  yakni Cashback OVO  berupa OVO  Point sedangkan Cashback Go-Pay berupa uang kembali, dan untuk penggunaan (Use Case) OVO (73%) dan Go-Pay
(71%)  dengan  persentase  yang  sangat  bersaing,  serta  dana  mengendap (Floating  Fund) masing-masing  sebesar  OVO  (minimal  Rp  215.000)  dan  Go-Pay  (minimal  Rp  269.000). Pada Survey Jakpat  Report  2018  produk  yang  diharapkan  konsumen  untuk  dibeli menggunakan  OVO  dengan survey responden  sebanyak  438  orang  menghasilkan  bahwa sebagian  besar  responden  berharap  dapat  membeli  makanan,  elektronik  &  gadget,  dan fashion &  aksesoris  menggunakan OVO. Selain  itu, responden pria dalam survei  ini juga berharap  untuk  membeli  bahan  bakar  dan  penarikan.  Sedangkan  responden  perempuan berharap  dapat  membayar  parkir  dan  membeli  bahan  makanan  menggunakan  OVO. Mayoritas responden ovo (60%) pengguna berharap menggunakan transaksi untuk makan di  restoran/cafe.  Merchant-merchant  yang  dimiliki  OVO  sebanyak  500.000  merchant dengan  diunduh  115  sedangkan  Go-Pay  memiliki  lebih  sedikit  merchant  yakni  200.000 merchant  dengan    diunduh  105  juta.  OVO  telah  mencatatkan  pertumbuhan  jumlah merchant  lebih dari 70% di  tahun 2018. Berbagai macam  layanan yang ditawarkan OVO juga  sangat  lengkap,  meliputi Onsite  Dining,  Offline  Retail,  Offline  Groceries,  Online Marketplace,  Food  Delivery,  Online  Transportation,  Telecom  Top-Ups,  Utilities, Investment, dan Fund transfer.
Dengan latar belakang tersebut,  maka peneliti tertarik untuk  mengambil  judul “Pengaruh Promosi Penjualan dan E-Service Quality Terhadap Keputusan Penggunaan OVO. Karena OVO  merupakan e-money pendatang  baru  yang  gencar  melakukan  promosi  di  berbagai merchant-merchantnya  tetapi  terdapat  beberapa  promosi  yang  memang  tidak  benar-benar dirasakan langsung oleh penggunanya dan E-Service Quality yang terdapat dalam aplikasi OVO  keamanannya  belum  maksimal  yang  dapat  meresahkan  pengguna.  Namun  OVO mampu  menarik  banyak  konsumen  untuk  mencoba  menggunakan  aplikasi  OVO berdasarkan  jumlah  pengguna  yang  dimilikinya  yang  menyaingi e-payment yang  sudah lama muncul.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan sebelumnya, maka dapat dirumuskan  dua  persoalan  penelitian  sebagai  berikut:  1).  Adakah  pengaruh  promosi penjualan  terhadap  keputusan  penggunaan  Aplikasi  OVO.  2).  Adakah  pengaruh E- Service Quality terhadap keputusan penggunaan Aplikasi OVO?

## Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian merupakan jawaban atau saran yang ingin dicapai penulis dalam sebuah penelitian. Oleh sebab itu, tujuan penelitian ini adalah: 1). Untuk menganalisis dan membahas pengaruh promosi penjualan terhadap keputusan penggunaan Aplikasi OVO 2). Untuk menganalisis dan membahas pengaruh promosi penjualan terhadap keputusan penggunaan Aplikasi OVO

## TELAAH PUSTAKA
Perkembangan  pesat  sebuah  teknologi  mampu  menggeser  pola  pikir  masyarakat untuk  bisa  mendapatkan  kebutuhannya  secara  praktis  dan  mudah.  Hal  tersebut  membuat pemasar  untuk  terus  memahami  perilaku  konsumen  yang  mulai  banyak  beralih  ke  online untuk  memenuhi  kebutuhan  dengan  mudah.  Turban  et  al.  (2015:407),  mengemukakan bahwa perilaku konsumen dalam perdagangan elektronik atau e-commerce meliputi proses pembelian,  penjualan,  transfer,  atau  pertukaran  produk,  layanan  atau  informasi  melalui jaringan  internet.  Perilaku  konsumen  online  memiliki  lima  faktor  menurut    Turban  et  al. (2015:408-409)  yaitu Consumer  Characteristics , Merchant  and  Intermediary-Related Factors , Product/Service  Factors , Environmental  Factors ,  dan system  e-commerce . Transaksi online juga  bisa  dipengaruhi  oleh merchant atau  penyedia  produk  dan  jasa. Kelompok  faktor  ini  mencakup  reputasi  pedagang,  ukuran  transaksi,  kepercayaan  pada merchant , dan sebagainya.
Dalam Merchant  and  Intermediary-Related  Factors terdapat  faktor  lain  seperti strategi  pemasaran  dan  iklan  juga  dapat  memainkan  peran  utama.  Pencarian  konsumen untuk  informasi,  katalog,  iklan,  promosi,  dan  kelompok  referensi  dapat  memengaruhi pengambilan  keputusan.  Pelanggan  dapat  memanfaatkan  penawaran  dan  promosi  online khusus  dan  memanfaatkan  peluang  untuk  mencoba  produk  atau  layanan  baru  dengan tujuan  yakni  membangun  kesadaran  merek,  mengubah  citra  merek,  promosi  penjualan, meningkatkan  loyalitas  merek,  membangun  database  pelanggan,  dan  merangsang  mobile WOM.    Umumnya,  perusahaan  menggunakan  promosi  penjualan  sebagai  suatu  stimulus untuk  mendorong  penjualan  dengan  cepat.  Blythe  (2005)  yang  menggambarkan  bahwa promosi  penjualan  memainkan  peran  penting  dalam  membangun  kesadaran  merek  yang
nantinya  dapat  menghasilkan  keputusan  pembelian.  Sebagian  besar  studi  menyimpulkan bahwa promosi penjualan dapat secara signifikan berdampak pada perilaku konsumen dan keputusan  pembelian  mereka,  meskipun  efek  dari  berbagai  komponennya  mungkin berbeda (Neslin, 2002).
Alat-alat sales  promotion menurut  Kotler,  Bowen,  &  Makens  (2014:417)  terdapat sembilan  macam,  yaitu samples,  coupons  or  voucher,  premiums,  patronage  rewards, discount,  bonus  packs,  rebates  ( penawaran cashback),  point  of  purchase,  dan  contest, sweepstakes, and games. Dalam penelitian ini indikator promosi penjualan yang digunakan menurut Razati (2008), Hulya Bakırtas (2013), Natalia & Mulyana (2014), dan Nagadeepa et al. (2015) yaitu 1) Rebate (Caschback), Penawaran pengembalian tunai dengan item, a) Menawarkan penurunan harga yang diterima oleh pelanggan setelah pembelian dilakukan, b)  Rabat  ( Cashback )  menarik  perhatian  konsumen ,  b) Rabat  ( Cashback )  mempengaruhi keputusan pembelian , 2) Discount (Diskon) , Potongan harga secara langsung dengan item, a) Paket layanan yang ditawarkannya sangat menentukan bagi saya , b) Diskon mendorong untuk melakukan pembelian , c) Tingkat besarnya diskon yang diberikan kepada konsumen, 3) Coupon (Voucher) , Hak  potongan  yang  diberikan  kepada  pemegang  voucher  dengan item,  a) Pemegang  voucher  mendapatkan  diskon  pada  produk  tertentu ,  b) Promosi  kupon mempengaruhi volume produk yang dibeli , 4) Price Packs (Paket Harga) , Produk dibundel bersama  dengan  harga  satu  atau  dengan  harga  diskon  seperti  beli  dua  gratis  satu ,  a) Memberikan  skema  pengurangan  harga  kepada  konsumen  yang  ditandai  langsung  pada paket dua atau lebih produk , b) Paket harga menstimuli keputusan pembelian konsumen H1  :  Ada  pengaruh  antara  Promosi  penjualan  terhadap      keputusan  penggunaan  Aplikasi OVO
Dalam konteks  internet, kualitas layanan elektronik didefinisikan sebagai evaluasi dan  penilaian  menyeluruh  konsumen  terhadap  kualitas  pengiriman e-service di  pasar internet (Santos, 2003). A.Parasuraman, Valarie A.Zeithaml, Malhotra (2005) mengartikan e-service  quality sebagai  sejauh  mana  sebuah  website  mempu  memfasilitasi  kegiatan konsumen  meliputi  belanja,  pembelian,  dan  pengiriman  baik  produk  atau  layanan  secara efisien  dan  efektif.Kualitas  layanan  meliputi  harapan  pelanggan  dan  persepsi  pelanggan terhadap  layanan  tersebut  serta  diukur  oleh  apa  yang  dirasakan  pelanggan.  Kualitas
layanan  telah  menjadi  masalah  penting  dalam  domain e-commerce untuk  mengukur keberhasilan e-commerce (Delone & McLean, 2004).
A.Parasuraman,  Valarie  A.Zeithaml,  dan  Malhotra  (2002)  mengembangkan  lima dimensi dari e-service quality lainnya, yaitu: Information availability and content, Ease of use  (usability),  Privacy  (security),  Graphic  style, dan Fullfilment. Sedangkan A.Parasuraman, Valarie A.Zeithaml, dan Malhotra (2005) mengembangkan empat dimensi dari e-service  quality lainnya,  yaitu: Efficiency,  Fulfillment,  System  availability, dan Privacy. Indikator E-Service Quality yang digunakan dalam penelitian ini adalah menurut Wolfinbarger  &  Gilly  (2003),  Parasuraman,  Valarie  A.Zeithaml  (2005),  Rolland  & Freeman  (2010),  Sheng  (2010),  Beheshti  et  al.  (2012),  Charles  k.  Ayo  Aderonke  (2016) yaitu  1) System  Availability  ( Ketersediaan  Sistem),  Fungsi  teknis  sistem  yang  sesuai dengan  item  a)  Situs  ini  tidak  crash,  b)  Situs  ini  selalu  tersedia  untuk  bisnis,  c) Ketersediaan  solusi  e-banking  dan  kemampuan  berjalan  lancar  saat  memproses  transaksi, 2) Fulfilment (Pemenuhan), Tingkat ketepatan penggambaran produk pada website, tingkat akurasi  dalam  memproses  pesanan  dengan  item,  a)  Transaksi  internet  banking  selalu akurat,  b)  Bagian  internet  banking  dari  situs  web  diluncurkan  dan  dijalankan  segera,  c) Janji  yang  akurat  tentang  layanan  yang  disampaikan,  3) Privacy (Privasi),  Perlindungan yang  diberikan  kepada  konsumen  dari  risiko  penipuan  dan  kerugian  finansial  dari penggunaan  informasi  keuangannya  dengan  item,  a)  Saya  merasa  aman  dalam  transaksi saya  dengan  situs  web  ini,  b)  Situs  ini  tidak  akan  membagikan  informasi  pribadi  saya dengan situs lain , c) Situs ini akan melindungi informasi kartu bank saya dan pembayaran online  saya ,  4)  Efficiency (Efisiensi) , Kemudahan  dan  kecepatan  mengakses  dan menggunakan situs dengan item, a) Saya dapat dengan mudah menemukan apa yang saya butuhkan  di  situs  ini  dengan  beberapa  klik, b) Ini  memungkinkan  saya  untuk menyelesaikan transaksi dengan cepat, c) Situs ini memungkinkan saya untuk melanjutkan penggunaan  saya  dengan  mudah ,  5)  Ease  of  use (kemudahan  penggunaan) , Fungsi pencarian, kecepatan download, desain, dan tata letak sebuah website yang dirasakan oleh konsumen dengan  item,  a) Mampu  menggunakan  utilitas  situs  web  internet  perbankan tanpa  banyak  usaha ,  b) Kemudahan  bergerak  di  antara  halaman ,  c) Kemudahan  navigasi dalam suatu halaman.
http://doi.org/10.21009/JRMSI
H2  :  Ada  pengaruh  antara E-Service  Quality terhadap      keputusan  penggunaan  Aplikasi OVO
Keputusan  pembelian  online  yaitu  proses  alternatif  yang  mengkombinasikan pengetahuan  untuk  mengevaluasi  dua  atau  lebih  perilaku  alternative,  dan  memilih  salah satu diantaranya yang kuat hubungannya dengan karakter personal, vendor/service, website quality ,  sikap  pada  saat  pembelian,  maksud  untuk  membeli  online,  dan  pengambilan keputusan  (Mahkota  dkk,  2014).  Indikator  keputusan  penggunaan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah merujuk dari (Childers, Carr, Peck, & Carson, 2001) ,(Kim, Ferrin, & Rao, 2008), (Karimi, Papamichail, & Holland, 2015), dan (Penia Anggraeni & Putu Nina, 2016)  yaitu  1)  Manfaat,  Manfaat  yang  dirasakan  (MANFAAT)  sebagai  keyakinan konsumen  tentang  sejauh  mana  ia  akan  menjadi  lebih  baik  dari  transaksi  online  dengan Situs web tertentu dengan item, a) Saya dapat menghemat uang dengan menggunakan situs web ini, b) Saya dapat menghemat waktu dengan menggunakan situs web ini, 2) Kualitas Informasi, Persepsi umum konsumen tentang akurasi dan kelengkapan informasi situs web yang  berkaitan  dengan  produk  dan  transaksi  dengan  item,  a)  Situs  web  ini  memberikan informasi  yang  benar  tentang  barang  yang  ingin  saya  beli,  b)  Situs  web  menyediakan informasi yang cukup ketika saya mencoba melakukan transaksi 3) Keamanan, Konsumen merasakan  perlindungan  keamanan  ketika  melakukan  transaksi  online  tergantung  pada seberapa  jelas  dia  memahami  tingkat  tindakan  keamanan  yang  diterapkan  oleh  penjual dengan item a) Vendor web ini menerapkan langkah-langkah keamanan untuk melindungi pembeli  di  internet, b) Saya merasa aman dalam melakukan transaksi  di  situs web ini, 4) Interaksi , Interaksi (timbal balik) dalam proses keputusan dengan item, a) Lambat waktu dalam  memuat  (loadtime),  b)  Petunjuk/navigasi  dalam  mengeksplorasi  alternatif  untuk mencari  informasi  terkait  produk,  5)  Efisiensi,  Efisiensi  untuk  pencarian  dalam  situs dengan item, a) Kecepatan waktu dalam pencarian, b) kemudahan dalam penggunaan.

## MODEL PENELITIAN
Rancangan  penelitian  yang  digunakan  adalah  riset  konklusif  dengan  pendekatan kausal.  Jenis  dan  sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Data  primer pada  penelitian  ini  berupa  jawaban  responden  yang  didapat  dengan  menyebar  angket online pada responden melalui Google Form .

## 1. Populasi
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  pengguna  aktif  yang  melakukan  transaksi menggunakan  Aplikasi  OVO  di  restoran/cafe  merchantnya  OVO,  adapun  karakteristik populasi  yaitu  Usia  pengguna  antara  20-39  tahun  dan  Responden  merupakan  pengguna aplikasi OVO yang telah melakukan transaksi di restoran/cafe merchantnya OVO minimal 2x  dalam  1  bulan  terakhir.  Populasi  dalam  penelitian  ini  bersifat infinite artinya  jumlah populasi yang diteliti tidak diketahui.

## 2. Sampel
Metode  penentuan  sampel  dalam  penelitian  ini  yaitu non probability  sampling menggunakan judgmental  sampling .  Pada  penelitian  ini  ukuran  sampel  minimum  pada studi  pengujian  pasar  adalah  sebesar  200  responden  Malhotra  (2009:369).  Penelitian  ini dilakukan  secara  online  khusus  pada  pengguna  OVO  yang  melakukan  transaksi  di restoran/cafe  merchantnya  OVO.  Media  online  yang  digunakan  yaitu  sosmed  pada Instagram,  Line,  Facebook,  dan  Whatsapp.  Skala  pengukuran  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah skala likert.
Skala likert merupakan skala pengukuran dengan lima kategori respon yang berkisar antara  “sangat  setuju”  hinggga  “sangat  tidak  setuju”  yang  mengharuskan  responden menentukan derajat persetujuan atau ketidak setujuan mereka terhadap masing-masing dari serangkaian pernyataan mengenai objek stimulus (Malhotra, 2009:298). Skala Likert yang digunakan adalah dengan menggunakan 5 skala atau tingkatan.
- Nilai 5 untuk responden yang menjawab sangat setuju
- Nilai 4 untuk responden yang menjawab setuju
- Nilai 3 untuk responden yang menjawab ragu-ragu
- Nilai 2 untuk responden yang menjawab tidak setuju
http://doi.org/10.21009/JRMSI

## - Nilai 1 untuk responden yang menjawab sangat tidak setuju
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  secara  online  dengan  tahap  yakni  peneliti  membuat angket  menggunakan google  form ,  mencari  responden  secara judgmental yang  sesuai dengan kriteria penelitian, Peneliti memberikan link angket online melalui beberapa media sosial seperti instagram, whatsapp, line, dan facebook yaitu http://bit.ly/skripsiamelovounesa,  Hasil  jawaban  responden  masuk  ke database email peneliti, dan Peneliti menganalisis dan mengolah data yang telah masuk ke database.

## 3. Analisis Data
Data dianalisis menggunakan analisis regresi linear berganda ( Multiple Linear Regression Analysis ).  Model  regresi  linier  berganda  dapat  dikatakan  baik  jika  model  tersebut  dapat memenuhi  syarat  asumsi  normalitas  data  dan  terbatas  dari  asumsi  klasik  statistic  baik multikolineritas dan heteroskedastisitas. Pengujian asumsi tersebut meliputi: uji normalitas, uji multikolinieritas, dan uji heteroskedastisitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Responden
Dalam  penelitian  ini  karakteristik  responden  dapat  didefinisikan  melalui  faktor usia, jenis kelamin, pekerjaan, pengeluaran, frekuensi transaksi, dan waktu transaksi.
Tabel 1 Karakteristik Responden Karakteristik Responden Jumlah Persentase (%) Usia Responden 20-25 158 79% 26-31 28 14% 32-39 14 7% Total 200 100 Jenis Kelamin Laki-Laki 74 37% Perempuan 126 63% Total 200 100 Pekerjaan Pelajar 1 0,5% Mahasiswa 110 55% PNS 7 3,5% Karyawan Swasta 50 25% Lainnya 32 16% Total 200 100 Pengeluaran Selama 1 bulan <Rp 1.000.000 61 30,5% Rp 1.000.000 – Rp 3.000.000 104 52%
>Rp 3.000.000 35 17,5% Total 200 100 Frekuensi Transaksi OVO 2 kali 56 28% >2 kali 144 72% Total 200 100 Waktu Transaksi OVO 1 bulan terakhir 200 100% >1 bulan terakhir 0 0% Total 200 100
Sumber : Data primer diolah peneliti
Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa responden didominasi usia 20-25 tahun sejumlah  158  responden  dengan  jenis  mayoritas  berjenis  kelamin  perempuan  sebagai mahasiswa dengan persentase 55% dan pengeluaran selama 1 bulan paling banyak yaitu Rp  1.000.000  –  Rp  3.000.000  yang  melakukan  transaksi  pada  merchant  OVO  pada restoran maupun cafe lebih dari 2 kali dalam waktu 1 bulan terakhir.

## Hasil Pengujian Data

## Uji Validitas
Uji validitas dilakukan dengan menyebar angket online kepada 30 responden untuk mengetahui seberapa mampu  kuesioner dapat mengungkapkan pernyataan variabel  yang diukur.  Responden  sejumlah  30  orang  ini  tidak  termasuk  dalam  200  responden  untuk mengukur kualitas angket  yang akan disebar pada jumlah sampel yang telah ditentukan. Suatu  pernyataan  dikatakan  valid  jika  nilai  r- hitung >0,30  .  Jadi  apabila  suatu  pernyataan memiliki  nilai  r-  hitung  dibawah  0,30  maka  dikatakan  tidak  valid.  Berdasarkan perhitungan  menggunakan  SPSS  18 for  windows diperoleh  hasil  uji  validitas  sebagai berikut :
Tabel 2 Uji Validitas Variabel Corrected Item- Total Correlation r table Ket. PROMOSI PENJUALAN (X 1 ) X 1.1.1
0,709 0,30
Valid X 1.1.2 0,715 Valid X 1.1.3 0,811 Valid X 1.2.1 0,763 Valid X 1.2.2 0,850 Valid X 1.2.3 0,767 Valid X 1.3.1 0,638 Valid X 1.3.2 0,827 Valid X 1.4.1 0,736 Valid
X 1.4.2 0,709 Valid E-SERVICE QUALITY (X 2 )
X 2.1.1 0,733 0,30 Valid X 2.1.2
0,731 Valid X 2.1.3 0,777 Valid X 2.2.1 0,763 Valid X 2.2.2 0,838 Valid X 2.2.3 0,781 Valid X 2.3.1 0,869 Valid X 2.3.2 0,841 Valid X 2.3.3 0,765 Valid X 2.4.1 0,707 Valid X 2.4.2 0,698 Valid X 2.4.3 0,805 Valid X 2.5.1 0,705 Valid X 2.5.2 0,822 Valid X 2.5.3 0,771 Valid KEPUTUSAN PENGGUNAAN (Y) Y 1.1.1 0,674 0,30 Valid Y 1.1.2 0,644 Valid Y 1.2.1 0,756 Valid Y 1.2.2 0,862 Valid Y 1.3.1 0,833 Valid Y 1.3.2 0,882 Valid Y 1.4.1 0,405 Valid Y 1.4.2 0,714 Valid Y 1.5.1 0,586 Valid Y 1.5.2 0,778 Valid Sumber : Data primer diolah peneliti
Berdasarkan tabel 2 diatas, dapat diketahui bahwa seluruh item pernyataan memiliki r- hitung >0,30  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pernyataan-pernyataan  pada  instrument penelitian  (angket)  dinyatakan  valid  dan  dapat  digunakan  sebagai  alat  ukur  pengaruh promosi penjualan dan e-service quality terhadap keputusan penggunaan.

## Uji Reliabilitas
Setelah  alat  ukur  telah  dinyatakan  valid,  maka  kemudian  dilakukan  pengukuran reliabilitas terhadap alat ukur tersebut terhadap 30 responden. Menurut  Ghozali (2016:47) suatu  kuesioner  dikatakan  reliable  atau  handal  apabila  jawaban  responden  terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Uji statistic Cronbach Alfa, di mana  suatu  variabel  dikatakan  reliable  apabila  nilai Cronbach  Alpha >  0,70  (Ghozali, 2016:48).  Berikut  hasil  uji  reliabilitas  instumen  penelitian  yang  tercantum  dalam  tabel  3 sebagai berikut :

## Tabel 3 Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach Alpha Nilai Kritis Ket. Promosi Penjualan 0,912 0,70 Reliabel E-Service Quality 0,950 Reliabel Keputusan Penggunaan 0,887 Reliabel
Sumber : Data primer diolah peneliti
Berdasarkan tabel 3, dapat diketahui bahwa besarnya nilai Cronbach’s Alpha untuk pengaruh  promosi  penjulan, e-service  quality dan  keputusan  penggunaan  lebih  besar  dari 0,70 sehingga dapat disimpulkan bahwa pernyataan-pernyataan pada instrument penelitian (angket) reliable dan dapat digunakan sebagai alat ukur pengaruh promosi penjualan dan e- service quality terhadap keputusan penggunaan.
Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Untuk  menguji  normalitas,  peneliti  menggunakan  cara  uji statistic  non Parametic  Kolmogrov-Smirnov (K-S),  jika  K-S  jauh  di  atas  a=0,05  maka  data terdistribusi  normal  (Ghozali,  2016:158).  Berikut  hasil  uji  normalitas  residual menggunakan Kolmogrov-Smirnov :

## Tabel 4 Uji Normalitas Kolmogrov Smirnov
Sumber : Data primer diolah peneliti
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual N 200 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation 3,82214819 Most Extreme Differences Absolute ,038 Positive ,038 Negative -,029 Kolmogorov-Smirnov Z ,537 Asymp. Sig. (2-tailed) ,935 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Berdasarkan tabel 4 dapat dilihat pada analisis grafik, titik-titik normal probability plot  P-P  plot  regresi  menyebar  disekitar  garis  diagonal,  sementara  pada  uji  statistic  nilai signifikansi  uji  Kolmogrov  Smirnov  yaitu  0,935  yang  lebih  besar  dari  0,05  maka  dapat disimpulkan bahwa data tersebut berdistribusi normal.

## Uji Multikorelasi
Uji  multikolineritas  dilakukan  untuk  menguji  model  regresi  adakah  korelasi  antar variabel independen. Multikolineritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan VIF ( Variance Inflation  Factors ).  Adanya  multikolineritas  ditunjukkan  dengan  nilai  tolerance  ≥  0,01 atau VIF ≤ 10 (Ghozali, 2016:105). Berikut ini adalah hasil multikolinieritas :
Tabel 5 Uji Multikolinieritas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1  (Constant) E_SERVICE_QUALITY ,761 1,313 PROMOSI_PENJUALAN ,761 1,313
a. Dependent Variable: KEPUTUSAN_PENGGUNAAN
Sumber : Data primer diolah peneliti
Berdasarkan  tabel  5  diketahui  bahwa  nilai  tolerance  kedua  variabel  yaitu 0,761<0,10  artinya  tidak  terjadi  multikolinieritas  antar  variabel  independen,  begitu  juga nilai  VIF  kedua  variabel  yaitu  1,313<10  artinya  tidak  terjadi  multikolinieritas  antar variabel  independent,  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  tidak  terjadi  korelasi  yang kuat antar variabel independent, sehingga model regresi ini masih dapat ditoleransi.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  hereroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  model  regresi  apakah  terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi  yang  baik  yaitu  yang  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  (homoskedastisitas)
(Ghozali, 2016:134). Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu dengan  melihat  Grafik  Plot  antara  nilai  prediksi  variabel  terikat  (dependen)  yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Dasar analisis :
1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2016:134).
Berikut adalah hasil grafik scatterplot dari uji heteroskedastisitas :

## Gambar 1 Grafik Scatterplot
Sumber : Data diolah peneliti
Berdasarkan  gambar  1,  dapat  terlihat  bahwa  titik-titik  menyebar  secara  acak  serta tersebar  baik  di  atas  maupun  di  bawah  angka  0  dan  sumbu  Y.  Hal  ini  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  pada  model  regresi,  sehingga  model  regresi  layak dipakai.

## Pengujian Hipotesis
Setelah  terbebas  dari  asumsi-asumsi  klasik,  kemudian  dilakukan  analisis  regresi  linier berganda. Hasil uji analisis regresi linier berganda dapat dilihat pada tabel di bawah ini :

## Tabel 6 Hasil Analisis Linier Berganda
Sumber : Data primer diolah peneliti
Hipotesis  pertama  yang  menyatakan  ada  pengaruh  variabel  promosi  penjualan terhadap keputusan penggunaan Aplikasi OVO adalah diterima. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai t hitung pada tabel tersebut yakni sebesar 4,292 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000  <  0,05.  Hipotesis  kedua  yang  menyatakan  ada  pengaruh e-service  quality terhadap keputusan penggunaan Aplikasi OVO adalah diterima. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai thitung pada tabel tersebut yakni sebesar 10,097 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05. Adapun pengaruh  paling besar terhadap keputusan  penggunaan adalah dipengaruhi oleh e-service quality yakni sebesar 10,097. Uji pengaruh promosi penjualan dan E-Service Quality terhadap  keputusan  penggunaan  Aplikasi  OVO  menghasilkan  nilai  R  (korelasi) dan R 2 (koefisien determinan)  berikut dibawah ini :
Tabel 7 Hasil Uji Kelayakan Model
Sumber : Data primer diolah peneliti
Dari  tabel  7  di  atas  dapat  diketahui  besarnya  kontribusi  dari  variabel  promosi penjualan  (X1)  dan E-Service  Quality (X2)  terhadap  Keputusan  Penggunaan  (Y).  dapat
Coefficients a
Model
Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficient s
t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 6,184 2,415 2,561 ,011 E_SERVICE_QUALITY ,376 ,037 ,571 10,097 ,000 PROMOSI_PENJUALAN ,249 ,058 ,243 4,292 ,000
a. Dependent Variable: KEPUTUSAN_PENGGUNAAN
Model Summary b Model
R R Square Adjusted R Square
d i m e n s i o n 0 1
,721 a ,520 ,515
a. Predictors: (Constant), PROMOSI_PENJUALAN, E_SERVICE_QUALITY
b. Dependent Variable: KEPUTUSAN_PENGGUNAAN
dilihat  bahwa  nilai  koefisien  Adjusted  R Square  sebesar  0,515  (51,5%).  Sehingga  nilai tersebut  berarti  bahwa  model  yang  digunakan  dapat menjelaskan  variabel-variabel  yang diteliti  sebesar  51,5%.  Sedangkan  sisanya  yakni  48,5%  dijelaskan atau  dipengaruhi  oleh variabel lain di luar variabel yang diteliti dalam penelitian ini

## Pengaruh Promosi Penjualan Terhadap Keputusan Penggunaan Aplikasi OVO
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  linier  berganda,  maka  dapat  diketahui  bahwa promosi  penjualan  berpengaruh  positif  terhadap  keputusan  penggunaan.  Penelitian  ini sesuai dengan teori Efraim Turban (2015:408) mobile marketing dan kampanye periklanan memiliki  empat  kelas  kampanye  online  yang  terdapat  enam  tujuan  yaitu  membangun kesadaran  merek,  mengubah  citra  merek,  promosi  penjualan,  meningkatkan  loyalitas merek, membangun database pelanggan, dan merangsang mobile WOM.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian oleh Jamaludin (2015) dan Darko (2012) yang  menemukan  bahwa  promosi  penjualan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap keputusan  pembelian  online.  Hulya  Bakırtas  (2013)  dan  Maftukhah,  Rahmawati,  & Fadlilah (2018) dalam penelitiannya promosi penjualan memiliki dampak positif signifikan terhadap  keputusan  pembelian  online.  Promosi  penjualan  yang  ditawarkan  OVO  sangat beragam  dan  promosi  penjualan  juga  sering  dilakukan  guna  menarik  konsumen.  Pada event-event  tertentu  OVO  sering  menawarkan cashback dan  diskon  yang  besar  seperti promo  hore  gajian,  COBLOS  ( Cashback OVO  buat  Belanja  Lancar  Boss)  dengan cashback 60% yang tersedia pada merchant-merchant OVO.
Cashback diberikan kepada pengguna OVO dalam bentuk OVO Point, OVO Point diperoleh dari pengembalian tunai berdasarkan harga yang harus dibayar dalam transaksi di restoran/cafe  merchant  OVO.  OVO  Point  tersebut  dapat  digunakan  kembali  untuk transaksi  pada  merchant  rekanan  OVO.  Diskon  yang  ditawarkan  dengan  ketentuan  yang berlaku  dapat  dinikmati  pengguna  untuk  mendapatkan  menu-menu  tertentu  dengan  harga spesial.  Pengguna  hanya  perlu  membeli  voucher  pada  aplikasi  OVO  yang  menyediakan diskon  di  restoran/cafe  merchant  OVO  lalu  menukarkannya  di  tempat  yang  telah ditentukan.  Penawaran  voucher  untuk  restoran/cafe  pada  aplikasi  OVO  memberikan voucher  value  sesuai  ketentuan  untuk  dapat  menikmati  semua  menu  yang  disajikan  pada
lokasi  merchant  tertentu.  Pengguna  dapat  membeli  voucher  tersebut  dengan  harga  yang lebih  hemat  untuk  mendapatkan  yang  lebih.  Paket  harga  pada  restoran/cafe  dengan  set menu  yang  ditentukan  untuk  beberapa  orang  dapat  dibeli  pada  aplikasi  OVO.  Sehingga pengguna  mendapatkan  harga  yang  lebih  hemat  untuk  bisa  menikmati  paket  menu hidangan yang ditawarkan.
Hasil  statistik  menunjukkan  bahwa  item  pernyataan  yang  memperoleh  nilai  mean tertinggi  adalah  item  pernyataan  X 1.1.2 menyatakan  “ cashback menarik  perhatian konsumen”.  Yang  artinya  pengguna  OVO  sangat  setuju  jika cashback yang  ditawarkan OVO  mampu  menarik  perhatian  konsumen,  maka  pengguna  akan  tertarik  melakukan transaksi  menggunakan  OVO  saat  banyak  promosi-promosi cashback yang  menggiurkan. Serta responden tidak akan melakukan penggunaan transaksi pada merchant OVO apabila tidak mengetahui cashback yang ditawarkan merchant-merchant tertentu.

## Pengaruh E-Service Quality Terhadap Keputusan Penggunaan Aplikasi OVO
Berdasarkan hasil analisis  regresi  linier berganda, maka dapat diketahui  bahwa E-Service Quality berpengaruh positif terhadap keputusan penggunaan Aplikasi OVO. Hal ini sesuai dengan teori menurut Efraim Turban (2015:409) keputusan pembelian online dipengaruhi oleh E-Service Quality .  Kualitas layanan telah menjadi masalah penting dalam domain e- commerce .  Hal  ini  juga  mendukung  penelitian  dari  Pinho,  Martins,  &  Macedo  (2011) E- Service  Quality berpengaruh  sangat  positif  terhadap  penggunaan  system  web.  Hasil penelitian  dari  Firdausy  &  Idawati  (2017),  Irawan  (2018)  dan  Isnain  Putra  Baskara  & Guruh Taufan (2012), Kusumah Negara (2015) E-Service Quality memiliki dampak positif dan  signifikan  terhadap  keputusan  pembelian  online.  Sehingga  secara  keseluruhan  dapat disimpulkan  bahwa E-Service  Quality dapat  mempengaruhi  keputusan  penggunaan Aplikasi OVO.
Layanan  yang  dimiliki  OVO  juga  sangat  lengkap  seperti onsite  dining,  offline  retail, offline  groceries,  online  marketplace,  food  delivery,  online  transportation,  telecom  top- ups,  utilities,  investment,  dan  fund  transfer. Jadi  pengguna  tidak  hanya  bisa  melakukan transaksi  di  restoran/cafe  merchantnya  OVO  tetapi  mereka  dapat  melakukan  berbagai macam  transaksi  yang dibutuhkan hanya dengan menggunakan Aplikasi  OVO. Didukung oleh jumlah merchant OVO yang mencapai 500.000 dan tersedia di 303 kota di Indonesia
sehingga  pengguna  dapat  melakukan  transaksi  menggunakan  Aplikasi  OVO  dengan mudah. Hasil statistik menunjukkan bahwa item  pernyataan yang memperoleh nilai mean tertinggi  adalah  item  pernyataan  X 2.4.3 menyatakan  jika  Aplikasi  OVO  memungkinkan saya untuk melanjutkan penggunaan saya dengan mudah”. Yang artinya Konsumen setuju jika  mereka  merasa  aman  dalam  transaksi  menggunakan  Aplikasi  ini  dan  memungkinkan mereka  untuk  menyelesaikan  transaksi  dengan  cepat.  Konsumen  merasa  mudah  dalam menggunakan  Aplikasi  OVO  dengan  menggunakannya  tanpa  banyak  usaha,  mudah bergerak di antara halaman, dan kemudahan navigasi dalam suatu halaman.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut: 1). Terdapat pengaruh promosi penjualan terhadap keputusan penggunaan aplikasi  OVO.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  dari  hasil  analisis  regresi  yang  menunjukkan tingkat  signifikan  sebesar  0,000  yang  berada  di  bawah  batas  maksimum  toleransi kesalahan, yaitu 0,005. Dengan demikian H 1 didukung oleh data dan hasil ini mendukung hipotesis  awal  peneliti  yang  diajukan  dalam  penelitian.  2).  Terdapat pengaruh E-Service Quality terhadap keputusan penggunaan aplikasi OVO. Hal ini dapat dibuktikan dari hasil analisis regresi yang menunjukkan tingkat signifikan sebesar 0,000 yang berada di bawah batas  maksimum  toleransi  kesalahan,  yaitu  0,005.  Dengan  demikian  H 2 didukung  oleh data dan hasil ini mendukung hipotesis awal peneliti yang diajukan dalam penelitian.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai  berikut:  1).  Bagi  Perusahaan:  Untuk  perusahaan  disarankan  untuk  terus memperbaiki E-Service Quality yang benar-benar bisa bersaing dengan E-Payment yang lain.  Memperluas  layanan  pembayaran  di  berbagai  kebutuhan  saat  ini  untuk  dapat menarik  lebih  banyak  konsumen  agar  beralih  menggunakan  Aplikasi  OVO.  Meskipun OVO  merupakan  platform  pembayaran  yang  belum  lama  beroperasi  tetapi  tetap  harus mampu memahami keadaan pasar yang terupdate untuk mengetahui kebutuhan apa yang sedang  dicari  dan  diinginkan  kebanyakan  konsumen.  Dengan  itu,  OVO  akan  mampu
bersaing  ketat  untuk  tetap  eksis  dalam  memperluas  pangsa  pasarnya. 2).  Bagi  Peneliti Selanjutnya : Penelitian ini khususkan untuk pengguna OVO yang melakukan transaksi di restoran/cafe  merchantnya  OVO,  sehingga  disarankan  untuk  peneliti  selanjutnya melakukan penelitian yang dapat mencakup lebih luas lagi pengguna OVO. Dengan lebih banyak responden pula agar hasil dari penelitian juga dapat mencakup bermacam-macam pengguna OVO dengan persepsi mereka masing-masing mengenai OVO.

## DAFTAR PUSTAKA
A.Parasuraman,  Valarie  A.Zeithaml,  A.  M.  (2005).  A  Multiple-Item  Scale  for  Assessing Electronic Service Quality, 7 (3), 213–233.
https://doi.org/10.1177/1094670504271156
Beheshti,  F.,  Shoki,  M.,  &  Jusoh,  A.  (2012).  E-Service  Quality  Dimensions  and  Their Effects  on  E-  Customer  Satisfaction  in  Internet  Banking  Services, 40 ,  441–445. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.213
Charles k. Ayo Aderonke Atinuke Oni Oyerinde J. Adewoye  Ibukun O. Eweoya. (2016). E-banking  users’  behaviour:  e-service  quality,  attitude,  and  customer  satisfaction. International  Journal  of  Bank  Marketing , Vol.  34 (Iss  3  pp),  23.  Retrieved  from http://dx.doi.org/10.1108/IJBM-12-2014-0175
Childers,  T.  L.,  Carr,  C.  L.,  Peck,  J.,  &  Carson,  S.  (2001).  Hedonic  and  utilitarian motivations for online retail shopping behavior, 77 , 511–535.
Darko,  E.  (2012).  The  Influence  Of  Sales  Promotion  on  Consumer  Buying  Behaviour  in The Telecom Industry; The Case of Vodafone Ghana., (Pg 4107210).
Efraim  Turban  David  King  Jae  Kyu  Lee  Ting-Peng  Liang  Deborrah  C.  Turban.  (2015).
Electronic Commerce A Managerial and Social Networks Perspective .
EXTRAMATERIALSspringerlink.com (Eighth  Edi).  USA:  springer.  Retrieved  from https://www.investopedia.com/terms/e/ecommerce.asp
Firdausy, C. M., & Idawati, R. (2017). Effects of Service Quality , Price and Promotion on Customers  ’  Purchase  Decision  of  Traveloka  Online  Airline  Tickets  in  Jakarta  ,
http://doi.org/10.21009/JRMSI
Indonesia, 3 (2), 42–49.
https://doi.org/10.18775/ijmsba.1849-5664- 5419.2014.32.1004
Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 23 (edisi 8). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hanaysha,  J.  R.  (2018).  An  examination  of  the  factors  affecting  consumer’s  purchase decision in the Malaysian retail market. PSU Research Review . https://doi.org/10.1108/prr-08-2017-0034
Hulya Bakırtas. (2013). Impact of sales promotion on purchase decision of consumers : An application in tourism sector.
Irawan, I. A. (2018). Effect Of Trust , Convinience , Security And Quality Of Service On Online  Purchase  Decision  (  Consumer  Case  Study  In  Tangerang  Selatan  Area  ), XXIII (01), 114–122.
Isnain  Putra  Baskara,  Guruh  Taufan  Hariyadi,  SE,  M.  K.  (2012).  Analisis  Pengaruh Kepercayaa,  Keamanan,  Kualitas  Pelayanan,  dan  Persepsi  Resiko  Terhadap Keputusan  Pembelian  Melalui  Situs  Jejaring  Sosial  (Social  Networking  Websites), (2011), 1–15.
Jamaludin,  Achmad,  Z.  A.  K.  H.  (2015).  Pengaruh  Promosi  Online  dan  Persepsi  harga terhadap Keputusan Pembelian, 21 (1).
Karimi, S., Papamichail, K. N., & Holland, C. P. (2015). The effect of prior knowledge and decision making style on the online purchase decision making process : A typology of consumer shopping behaviour. Decision Support Systems . https://doi.org/10.1016/j.dss.2015.06.004
Kim,  D.  J.,  Ferrin,  D.  L.,  &  Rao,  H. R.  (2008). A  trust-based  consumer  decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents. Decision Support Systems , 44 (2), 544–564. https://doi.org/10.1016/j.dss.2007.07.001
Kotler, P., Bowen, J. T., & Makens, J. C. (2014). Marketing for Hospitality and Tourism (kelima). New Jersey: Pearson Prentice Hall.
Maftukhah,  I.,  Rahmawati,  F.  D.,  &  Fadlilah,  A.  (2018).  Considering  the  Influence  of Digital Promotion Performed By Go-Jek Indonesia and C2C Marketplaces on Buyers ’ Purchasing Decision, 2018 , 541–552. https://doi.org/10.18502/kss.v3i10.3155
Malhotra, N. K. (2009). riset pemasaran (jilid 1). Jakarta: PT INDEKS.
Nagadeepa, C., Selvi, J. T., &  Pushpa, A. (2015). Impact  o f Sale Promotıon Technıques on  Consu  mers  ’  Impulse  Buyıng  Behavıour  towards  Apparels  a  t  Bangalore,
4 (January), 116–124.
Natalia, P., & Mulyana, M. (2014). Pengaruh Periklanan Dan Promosi Penjualan Terhadap Keputusan  Pembelian. Pengaruh  Periklanan  Dan  Promosi  Penjualan  Terhadap Keputusan Pembelian , 2 (2), 119–128. https://doi.org/2337-7860
Ni Wayan Nonik Ismayanti, I. W. S. & I. M. K. N. (2015). Pengaruh Kepercayaan dan E- servie  quality  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Akomodasi  di  Bali  pada  Situs Booking.com, 3 (1), 56–61.
Penia  Anggraeni  &  Putu  Nina.  (2016).  The  Effect  of  Trust  and  Information  Quality  to Online Purchase Decision on The site www.traveloka.com, 3 (2), 1880–1887.
Pinho, J. C., Martins, M. D. L., & Macedo, I. (2011). The effect of online service quality factors  on  internet  usage  The  web  delivery  system  of  the  taxation. https://doi.org/10.1108/02656711111150805
Razati,  G.  (2008).  (  Survei  Pada  Dosen  FPIPS  UPI  Pengguna  Kartu  kredit  BNI  ’  4  6  ) Abstrak.
Riyadi,  Andy  Putra,  Mahkota  Imam,  S.  (2014).  Pengaruh  Kepercayaan  dan  Kenyamanan Terhadap Keputusan Pembelian Online, 8 (2).
Rolland,  S.,  &  Freeman,  I.  (2010).  A  new  measure  of  e-service  quality  in  France. https://doi.org/10.1108/09590551011052106
Sheng, T. (2010). An empirical study on the effect of e-service quality on online customer satisfaction and loyalty. https://doi.org/10.1108/20408741011069205
Silalahi, S. L. B., Handayani, P. W., & Munajat, Q. (2018). ScienceDirect Service Quality Analysis  for  Online  Transportation  Services :  Case  Study  of  GO-JEK. Procedia Computer Science , 124 , 487–495. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.181
Wolfinbarger,  M.,  &  Gilly,  M.  C.  (2003).  eTailQ :  dimensionalizing  ,  measuring  and predicting etail quality, 79 , 183–198. https://doi.org/10.1016/S0022-4359(03)00034-4
Ye,  L.  R.  (2014).  Sales  Promotion  and  Purchasing  Intention :  Applying  the  Technology Acceptance Model in Consumer-to-Consumer Marketplaces, 4 (3), 1–5.