Perubahan Traditional Marketing Mix (4P) di dalam E-Marketplace dan Dampaknya pada Keunggulan Posisional Bersaing UMKM Pangan
Hilmi Arija Fachriyan 1* , Jamhari 2 , Irham 2 , Lestari Rahayu Waluyati 2
1* Fakultas Pertanian, Universitas Wahid Hasyim, Semarang, Indonesia
2 Fakultas Pertanian, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
* Email: hilmi.arija16@gmail.com

## Abstrak
Pasar  elektronik  (e-marketplace)  memberikan  paradigma  baru  bagi  setiap  organisasi bisnis dalam mengelola usahanya, termasuk UMKM pangan. Identifikasi perubahan  yang diperlukan  pada  traditional  marketing  mix  (4P)  menjadi  kebutuhan  untuk  membangun model yang sesuai dalam relationship marketing di e-marketplace. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh  e-marketing  mix  (product,  price,  place,  promotion)  terhadap tingkat  keunggulan  posisional  bersaing  yang  dicapai  oleh  UMKM  pangan  di  e- marketplace.  E-marketplace  yang  dipilih  sebagai  wilayah  sampel  adalah  Tokopedia, Shopee,  Bukalapak.  Responden  yang  dijadikan  sampel  adalah  UMKM  yang  menjual produk  makanan  ringan  di  e-marketplace  yang  berjumlah 160  responden.  Teknik  analisis yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Structural  Equation  Modeling  (SEM).  Total indikator  yang  diukur  dalam  model  adalah  16  indikator.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa product, place, promotion berpengaruh positif dan signifikan terhadap keunggulan posisional bersaing. Variabel e-marketing mix yang berpengaruh paling dominan terhadap peningkatan  keunggulan  posisional  bersaing  UMKM  pangan  di  e-marketplace  adalah product.  Oleh  karena  itu,  optimasi  foto  produk,  variasi  produk,  deskripsi  produk,  dan informasi  update  produk  merupakan  kunci  utama  UMKM  pangan  untuk  meningkatkan keunggulan posisional bersaing di e-marketplace.
Kata  kunci :  e-marketplace,  keunggulan  posisional  bersaing,  marketing  mix,  UMKM pangan

## PENDAHULUAN
UMKM  yang  bergerak  di  sektor  pangan  (UMKM  pangan)  di  Indonesia  cukup  besar.  Dari berbagai  produk  pangan,  makanan  ringan  dan  minuman  kemasan  adalah  yang  paling  banyak diproduksi  dan  dipasarkan  oleh  mayoritas  UMKM  pangan.  Akibatnya,  persaingan  industri  atau usaha makanan ringan dan minuman kemasan relatif tinggi, sehingga pemasaran menjadi masalah utama  bagi  UMKM.  Di  sisi  lain , pasar  elektronik  ( e-marketplace )  menghadirkan  isu  kemudahan dalam pemasaran dan jangkauan pasar yang lebih luas (Bakos and Brynjolfsson, 1999; Arnott and Bridgewater,  2002;  Eid  and  Trueman,  2002).  Ini  menjadi  peluang  bisnis  dan  pasar  baru  bagi UMKM pangan dengan membuka toko online dalam e-marketplace . E-marketplace memberikan  paradigma  baru  bagi  setiap  organisasi  bisnis  termasuk  UMKM pangan  dalam  mengelola  usahanya.  Di  dalam e-marketplace, dominasi  fungsi  pemasaran  yang semula hanya marketing mix dalam traditional marketing berubah menjadi relationship marketing yang didukung oleh aktivitas e-marketing mix (Eid and Trueman, 2002). Jika marketing mix terdiri dari beberapa dimensi yang dapat memengaruhi permintaan suatu produk yang dikenal sebagai 4P, yaitu product, price, place, dan promotion (Kotler and Keller, 2012), maka pada e-marketing mix, unsur-unsur  dalam  kriteria  4P  tradisional  telah  berubah  (Tălpău,  2014).  Menurut  Allen  and Fjermestad (2001), traditional marketing mix (4Ps) dapat menjadi dasar dari strategi e-commerce , mengidentifikasi perubahan yang diperlukan menjadi kebutuhan untuk membuat model yang sesuai untuk e-marketing . Dalam e-commerce , product telah berubah menjadi sekumpulan informasi dan virtual  image , price membutuhkan  analisis  komparatif  harga  karena  tingginya  persaingan, place adalah reach (jangkauan), dan promotion merupakan informasi lebih lanjut (Allen and Fjermestad, 2001).
Marketing  mix merupakan  variabel-variabel  terkendali  yang  dipadukan  perusahaan  untuk menghasilkan respon yang diharapkan dari pasar sasaran seperti keunggulan bersaing (Kotler and Keller, 2012). Sementara relationship marketing di dalam e-marketplace dan aktivitas e-marketing
Perubahan Traditional Marketing Mix (4P) di dalam E-Marketplace…
mix merupakan  sumberdaya  potensial  untuk  membangun  keunggulan  posisional  bersaing (Bharadwaj,  Fahy  and  Varadarajan,  1993).  Interaktivitas  dalam e-marketplace menawarkan kontinuitas  hubungan  jangka  panjang  melalui  interaksi  berulang,  fasilitas  untuk  dialog,  serta pertukaran  informasi  dua  arah  dengan  pelanggan.  Kemampuan  web e-marketplace kini telah berevolusi ke titik di mana interaksi berulang semacam itu dan berbagai bentuk dialog tidak hanya mungkin dilakukan, namun semakin mudah diterapkan. Srivastava et al . (2001) menjelaskan bahwa keunggulan  posisional  bersaing  yang  diperoleh  melalui relationship  marketing antara  lain meningkatkan  entitas  pelanggan  yang  loyal  (kerelaan  terlibat  atau  menjalin  hubungan  dengan perusahaan),  memiliki  pengetahuan  tentang  pelanggan  lebih  baik,  serta  mendapatkan kesinambungan  perolehan  nilai  yang  tinggi  dari  entitas  yang  terlibat  dengan  perusahaan.  Nilai perusahaan yang tinggi ini jika diterjemahkan pada e-marketplace maka dapat dilihat dari statistik toko online yang tinggi.
E-marketplace mendukung  semua  kegiatan  yang  berkaitan  dengan  transaksi  dan  interaksi atau perencanaan transformasi barang (Holzmüller and Schlüchter, 2002), sehingga memungkinkan berbagai  pihak  untuk  berkolaborasi  satu  sama  lain  dalam  desain,  pengembangan,  produksi  dan distribusi produk akhir dalam rantai pasokan.  Sin e t al . (2016) melanjutkan bahwa e-marketplace merupakan bentuk e-commerce yang memberikan keuntungan bagi seluruh pihak terutama UMKM atau usaha pemula.
Terlepas  dari  potensi e-marketplace dan e-commerce yang  memiliki  banyak  keunggulan, literatur tentang dampak bagi penggunanya masih sangat terbatas. Sebagian besar literatur terkait e- commerce berfokus  pada menggambarkan  dan  menganalisis  sejauh  mana  adopsi  dan  penggunaan oleh  agribisnis  (Brush  and  McIntosh,  2010;  Ng,  2013),  atau  adopsi  oleh  UMKM  (Daniel et  al ., 2002; Rahayu and Day, 2015; Yadav and Mahara, 2019). Studi lainnya di lingkungan e-commerce rata-rata  masih  berfokus  pada  sisi  konsumen,  misalnya  faktor-faktor  yang  mempengaruhi keputusan pembelian online (Dermawan et al ., 2020; Cheung et al ., 2009; Khanna and Awal, 2019; Rudansky, 2017; Zhu  and  Zhu, 2012). Sementara penelitian tentang e-marketing mix kebanyakan masih  pada  tahap  gambaran  awal  atau  pengenalan,  belum  sampai  pada  dampak e-marketing  mix terhadap  hasil-hasil  pemasaran  yang  dicapai  (Robins,  2004;  Dominici,  2009).  Penelitian  tentang dampak e-commerce pada  pemasaran  agro-food  telah  dilakukan  oleh  (Baourakis et  al .,  2002), namun penelitian tersebut bukan pada lingkungan e-marketplace dan tidak melibatkan variabel e- marketing mix.
Penelitian  ini  memperluas  dampak  pemanfaatan e-commerce bagi  penggunanya  (penjual), dengan  mengembangkan  model  empirik  Dampak  Perubahan Marketing  Mix (4P)  terhadap Keunggulan  Posisional  Bersaing  UMKM  Pangan.  Model  empirik  ini  menguji  beberapa  hipotesis spesifik  yang  mengintegrasikan  teori marketing  mix (Kotler  and  Keller,  2012),  teori internet marketing (Eid  and  Trueman,  2002),  dan  teori e-marketing  mix (Allen  and  Fjermestad,  2001; Pogorelova et  al. ,  2016) dengan  keunggulan  posisional  bersaing  yang  dikembangkan  dari (Bharadwaj, Fahy and Varadarajan, 1993; Srivastava, Fahey and Christensen, 2001).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  diawali  dengan  aktivitas  mengeksplorasi  teori  dan  konsep-konsep  yang  akan digunakan.  Kegiatan explanatory  research ini  digunakan  untuk  mencari  dan  membatasi permasalahan penelitian agar bersifat aplicable dan researchable . Penentuan wilayah sampel pada penelitian ini meliputi dua hal, yaitu e-marketplace dan lokasi UMKM. E -marketplace yang dipilih sebagai  wilayah  sampel  adalah tokopedia,  shopee,  dan  bukalapak,  karena  secara  teoretis  dan empiris  memiliki  karakteristik  yang  sesuai  dengan  topik  dan  tujuan  penelitian.  Sampel  yang diambil  adalah  UMKM  yang  menjual  produk  makanan  ringan  di  salah  satu e-marketplace (tokopedia/shopee/bukalapak).  Selanjutnya,  lokasi  atau  daerah  asal  UMKM  yang  ditentukan sebagai  wilayah  sampel  adalah  Provinsi  Jawa  Tengah dikarenakan  memiliki  sebaran  makanan ringan tertinggi dibanding provinsi lainnya.
Metode pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan accidental sampling dimana sampel  dipilih  dan  ditetapkan  berdasarkan  pertimbangan  keterbatasan  waktu  dan  biaya,  tanpa terlalu  mempertimbangkan  populasi  sebagai sample  frame karena  sangat  heterogen  dalam  hal jumlah,  dan  responden  yang  dipilih  dianggap  telah  dapat  memberikan  gambaran  yang  mendekati kebenaran. Kemudian untuk mengendalikan kesesuaian kajian studi dengan tujuan penelitian, maka
pertimbangan  pemilihan  responden  sebagai  sampel  dalam  penelitian  ini  antara  lain  :  1)  UMKM menjual  lebih  dari  satu  (>1)  produk  makanan  ringan;  2)  UMKM  telah  menjual  produk  makanan ringan di salah satu e-marketplace sekurang-kurangnya  1 tahun dan masih aktif sampai sekarang; 3) UMKM sudah pernah menyelesaikan transaksi penjualan pada salah satu e-marketplace (produk terjual dan sampai ke tangan konsumen). Jadi, pertimbangan teknik sampling yang digunakan lebih pada  aspek  relevansi  pada  topik  penelitian  daripada  representasi  populasi.  Persyaratan  yang ditetapkan ini diperlukan untuk memudahkan peneliti dalam menggali input data penelitian.
Ukuran  sampel  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  berbagai  pertimbangan.  Pertama, jumlah populasi bersifat dinamis, meskipun jumlah anggota populasi dalam penelitian ini terhitung, tetapi  untuk  memutuskan  apakah  jumlah  tersebut  akan  berkurang  atau  bertambah  dalam  waktu tertentu tidaklah terdapat kepastian. Kedua, penelitian ini menggunakan model estimasi Maximum Likelihood (ML),  yang  membutuhkan  minimal  100  sampai  dengan  200  sampel.  Ukuran  sampel pada penelitian ini mengacu pada (Ghozali, 2014) yang menyebutkan bahwa jumlah sampel dapat dihitung  dari  besarnya  parameter  dikali  dengan  5  sampai  dengan  10.  Karena  penelitian  ini menggunakan 5 variabel konstruk yang jumlah indikator keseluruhannya sebesar 16, maka sampel yang  dibutuhkan  minimal sebanyak  16  x 5  = 80,  dan  maksimal  sebanyak  16  x 10  =  160. Jumlah sampel pada penelitian ini menggunakan jumlah sampel  maksimal yaitu 160.
Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner berupa google form yang dibagikan kepada responden melalui email atau nomor whatsapp yang telah diperoleh sebelumnya. Tipe pertanyaan pada  kuesioner  ini  adalah  pertanyaan  tertutup  ( closed  question )  menggunakan  skala  pengukuran interval scale berbentuk Biporal Adjective dengan rentang nilai (skor) 1 sampai dengan 5 dengan dua titik ekstrim ( Agree-Disagree Scale ) yaitu sangat setuju (skor 5) dan sangat tidak setuju (skor 1). Selanjutnya data yang diperoleh dari goggle form didownload dan dimasukkan dalam database pada program Microsoft Excel. Database ini kemudian diolah dengan program AMOS Graph 22.0 sesuai dengan kebutuhan dan kepentingan untuk mencapai tujuan-tujuan analisis dalam penelitian ini.
Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Structural  Equation  Modelling (SEM) dengan menggunakan alat analisis AMOS Graph Versi 22.0. Keunggulan teknik analisis ini karena  kemampuannya  dalam  menguji  secara  bersama-sama: structural  model dan measurement model .  SEM  dapat  melakukan  konfirmasi  berbagai  indikator/dimensi  dari  suatu  konsep/konstruk dan mengukur hubungan antar variabel yang secara teoretis ada. Penelitian ini akan  menganalisis pengaruh  antar  variabel,  dimana  terdapat  beberapa  variabel  dependen  dan  variabel  dependen  ini dapat  menjadi  veriabel  independen  bagi  variabel  dependen  lainnya.  Jadi,  alasan  menggunakan teknik  ini  karena  secara  metodologis  desain  penelitian  ini  relatif  rumit,  dan  menggunakan  SEM diprediksikan mampu menguji apa yang ingin dicapai dalam penelitian ini.
Tahapan analisis SEM adalah sebagai berikut: 1) membangun inner model ; 2) membangun outer  model ;  3)  membangun  diagram  jalur  (Gambar  1);  4)  konversi  diagram  jalur  ke  dalam persamaan  (Tabel  1.);  5)  memilih  matriks  input  dan  estimasi  model;  6)  menilai  kemungkinan adanya  masalah  identifikasi;  7)  evaluasi  kriteria goodness  of  fit (Tabel  2.);  8)  interpretasi  dan modifikasi model; 9) pengujian hipotesis (hipotesis ditolak jika nilai C.R. < 1,96 dan nilai P > 0,05, hipotesis diterima jika nilai C.R. > 1,96 dan nilai P < 0,05 (Ghozali, 2014).
Perubahan Traditional Marketing Mix (4P) di dalam E-Marketplace…
Gambar 1. Diagram Jalur Model Persamaan Struktural
Tabel 1. Variable Konstruk, Indicator, dan Model Pengukuran Variabel Konstruk Indikator Model Pengukuran Product (X1) Foto atau gambar produk (X1.1) λX1.1.X1 + e1 Variasi produk (X1.2) λX1.2.X1 + e2 Deskripsi produk (X1.3) λX1.3.X1 + e3 Informasi update produk (X1.4) λX1.4.X1 + e4 Price (X2) Analisis komparatif harga (X2.1) λX2.1.X2 + e5 Harga diskon atau grosir (X2.2) λX2.2.X2 + e6 Perubahan harga berdasarkan dinamika temporal (X2.3) λX2.3.X2 + e7 Place (X3) Ketersediaan/stok produk (X3.1) λX3.1.X3 + e8 Pemilihan kata kunci (X3.2) λX3.2.X3 + e9 Dukungan pengiriman dan pembayaran (X3.3) λX3.3.X3 + e10 Promotion (X4)  Ulasan pelanggan tentang produk (X4.1) λX4.1.X4 + e11 Intensitas promosi (X4.2) λX4.2.X4 + e12 Variasi promosi (X4.3) λX4.3.X4 + e13 Keunggulan Posisional Bersaing (Y1) Statistik toko online tinggi (Y1.1) λY1.1.Y1 + e20 Pelanggan loyal atau follower tinggi (Y1.2) λY1.2.Y1 + e21 Pengetahuan tentang pelanggan tinggi (Y1.3) λY1.3.Y1 + e22 Tabel 2 . Kriteria Goodness of Fit Goodness of Fit Cut-Off Value X 2 Chi Square Diharapkan nilainya kecil Probability ≥ 0,05 RMSEA ≤ 0,08 GFI ≥ 0,90 AGFI ≥ 0,90 CMIN/DF ≤ 2,00 TLI ≥ 0,95 CFI ≥ 0,95 Sumber: (Ghozali, 2014)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Asumsi SEM
Uji  asumsi  SEM  dalam  penelitian  ini  meliputi  evaluasi  normalitas  data,  evaluasi  outlier, evaluasi  multikolinearitas  dan  singularitas,  serta  pengujian  residual.  Asumsi  normalitas  akan
ditolak bila nilai critical ratio (C.R) lebih besar dari nilai kritis ± 2.58 pada tingkat signifikansi 1% (Ghozali, 2014). Hasil uji analisis normalitas menunjukkan data normal  secara multivariat (C.R = 0,852).  Selanjutnya  data  yang  dilakukan  analasis  sudah  tidak  terdapat  data  yang  outlier.  Asumsi multikolinearitas  dan  singularitas  dapat  dideteksi  dari  nilai  determinan  matriks  kovarian.  Namun Program  AMOS  22.0  telah  menyediakan  fasilitas  “ Warning ”  apabila  terdapat  indikasi multikolinearitas  dan  singularitas.  Bila  benar-benar  terjadi  multikolinearitas  dan  singularitas  data treatment  yang  dapat  diambil  adalah  keluarkan  variabel  yang  menyebabkan  terjadinya multikolinearitas  dan  singularitas  dan  kemudian  ciptakan  sebuah  “ composite  variable ”  lalu gunakan  untuk  analisis  selanjutnya.  Kriteria  nilai  residual  covariances  yang  diterima  dalam  SEM adalah ≤ 2,58 (Hair Jr et al. , 2009). Berdasarkan hasil olah data menggunakan AMOS versi 22.0, tidak terdapat data standardized residual covariance yang lebih besar dari 2,58.
Tabel 3 . Uji Normalitas Data Variable min max skew c.r. kurtosis c.r. X2.3 2,000 5,000 ,556 2,992 ,063 ,171 Y1.3 2,000 5,000 ,325 1,750 -,330 -,888 Y1.2 2,000 5,000 ,353 1,903 -,168 -,453 Y1.1 2,000 5,000 ,701 3,773 ,114 ,307 X4.1 2,000 5,000 ,741 3,989 ,369 ,994 X4.2 2,000 5,000 ,435 2,343 -,071 -,191 X4.3 2,000 5,000 ,710 3,821 ,578 1,555 X1.1 2,000 5,000 ,354 1,905 ,048 ,128 X1.2 2,000 5,000 ,425 2,289 -,123 -,330 X1.3 2,000 5,000 ,346 1,863 -,213 -,574 X1.4 2,000 5,000 ,296 1,593 -,381 -1,025 X2.1 2,000 5,000 ,553 2,976 -,103 -,278 X2.2 2,000 5,000 ,581 3,131 ,160 ,431 X3.1 3,000 5,000 ,916 4,935 -,247 -,666 X3.2 2,000 5,000 ,666 3,585 ,672 1,808 X3.3 2,000 5,000 ,658 3,542 ,412 1,109 Multivariate 3,100 ,852

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Validitas  instrumen  dalam  penelitian  ini  diuji  dengan  menggunakan  validitas  konvergen dengan  memperhatikan  nilai loading  factor yang  diperoleh  dari standardized  regression  weight dibandingkan dengan nilai rule of the thumb yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebesar 0,6. Sedangkan reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk/faktor laten yang umum. Nilai reliabilitas minimum dimensi pembentuk  variabel laten  yang  dapat  diterima  adalah  sebesar  0,7.  Hasil  pengujian  validitas  dan  reliabilitas  indikator pada masing-masing variabel penelitian disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas
Variabel Indikator Loading Factor Standard Error Construct Reliability Variance Extracted Interpretasi Uji Validitas Interpretasi Uji Reliabilitas Product X1.1 0,819 0,329
0,890 0,670 Valid Reliabel X1.2 0,798 0,363 Valid X1.3 0,834 0,304 Valid X1.4 0,823 0,323 Valid Price X2.1 0,854
0,271
0,883 0,716 Valid Reliabel X2.2 0,867 0,248 Valid X2.3 0,816 0,334 Valid Place X3.1 0,787 0,381 0,867 0,685 Valid Reliabel X3.2 0,835 0,303 Valid X3.3 0,860 0,260 Valid
Promotion X4.1 0,862 0,257
0,885 0,719 Valid
Reliabel X4.2 0,841 0,293 Valid X4.3 0,840 0,294 Valid Keunggulan Posisional Bersaing Y1.1 0,836 0,301
0,871 0,692 Valid Reliabel Y1.2 0,853 0,272 Valid Y1.3 0,806 0,350 Valid
Struktural Model dan Evaluasi Goodness of Fit
Model  struktural  digunakan  untuk  mendeskripsikan  model  penelitian  kausalitas  dengan hubungan berjenjang. Struktural Model Awal ( Proposed Model ) yang telah dibuat pada penelitian ini  dianalisis  dengan  model  persamaan  struktural  ( structural  equation  model )  dengan  bantuan software  AMOS  22.  Hasil  analisis  dari  struktural  model  awal  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proposed Model
Berdasarkan Gambar 2. terlihat bahwa terdapat beberapa kriteria goodness of fit yang belum terpenuhi.  Untuk  mendapatkan  nilai goodness  of  fit sesuai  kriteria  yang  direkomendasikan,  maka harus  dilakukan  modifikasi  dalam  analisis  persamaan  struktural  yang  memungkinkan  adanya hubungan antara error measurement variabel . Modifikasi dilakukan dengan memperhatikkan saran dari  program  AMOS  22  berupa modification  indices dengan  memperhatikan  nilai  estimasi  dan signifikansi  hubungan  antara error  measurement .  Setelah  dilakukan  modifikasi  indeks  terhadap kovarians  antara  variabel  error  pada Proposed  Model .  maka  Struktural  Model  Penelitian  ( Final Model ) tampak seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Final Model
Gambar 3. menunjukkan bahwa Struktural Model Final merupakan fit model dengan rentang nilai  yang  dapat  diterima  (Tabel  5.).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  yang signifikan  antara  matrik  kovarian  data  dari  variabel  teramati  dengan  matrik  kovarian  dari  model yang  dispesifikasikan,  serta  dapat  dikatakan  memiliki  kesesuaian  dengan  data  empiris  yang digunakan dalam studi ini.
Tabel 5. Hasil Goodness of Fit pada Final Model Goodness of Fit Indices Cut-Off Value Hasil Uji Final Model Keterangan X 2 Chi Square DIharapkan nilainya kecil 68,909 Baik Probability ≥ 0,05 0,829 Baik CMIN/df ≤ 2,00 0,851 Baik RMSEA ≤ 0,08 0,000 Baik GFI ≥ 0,90 0,955 Baik AGFI ≥ 0,90 0,925 Baik TLI ≥ 0,95 1,008 Baik CFI ≥ 0,95 1,000 Baik

## Pengujian Hubungan antar Variabel dan Indikator
Struktural  Model  Final  ( Final  Model )  pada  Gambar  3.  merupakan  model  yang menggambarkan  hubungan  kausalitas  antara  variabel-variabel  dalam e-marketing  mix (4P)  serta pengaruhnya terhadap variabel  keunggulan posisional bersaing yang dicapai oleh UMKM pangan di  dalam e-marketplace. Struktural  model  ini  selanjutnya  dianalisis  dengan  bantuan  software AMOS  22.0  untuk  menghasilkan  angka-angka  yang  menunjukkan  keterkaitan  indikator  sebagai bagian  dari  konstruk  serta  kekuatan  hubungan  antar  konstruk.  Hasil  estimasi  hubungan  antar variabel  beserta  indikator  tersebut  dapat  dilihat  dari output  regression  weight dan standardized regression weight yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel  6.  memperlihatkan  kuat lemahnya  hubungan  kausalitas antar  variabel  maupun  antara variabel  dengan  indikatornya.  Berdasarkan  Tabel  6  terlihat  bahwa  indikator-indikator  yang membentuk  konstruk  atau  variabel  laten  dalam  model  memiliki  nilai  C.R.  ≥  2.00  yang  artinya semua  indikator  dapat  diterima.  Nilai loading  factor pada  seluruh  indikator  menunjukkan  nilai  > 0,7  dan P yang signifikan, sehingga dapat dikatakan bahwa seluruh indikator memiliki hubungan yang kuat dan dapat menjelaskan keberadaan konstruk.
Perubahan Traditional Marketing Mix (4P) di dalam E-Marketplace…
Table 6. Hasil Estimasi Hubungan Antar Variabel dan Indikator Indikator dan Variabel Estimate Standardized Estimate ( Loading Factor ) S.E. C.R. P Y1 <--- X1 ,552 ,521 ,172 3,214  ,001 Y1 <--- X2 -,239 -,261 ,174  -1,371  ,170 Y1 <--- X3 ,482 ,300 ,244 1,977  ,048 Y1 <--- X4 ,353 ,360 ,156 2,261  ,024 X3.3 <--- X3 1,625 ,860 ,221 7,346  *** X3.2 <--- X3 1,493 ,835 ,197 7,598  *** X3.1 <--- X3 1,000 ,787 X2.2 <--- X2 ,975 ,867 ,068  14,436  *** X2.1 <--- X2 1,000 ,854 X1.4 <--- X1 1,156 ,823 ,102  11,332  *** X1.3 <--- X1 1,139 ,834 ,090  12,656  *** X1.2 <--- X1 1,009 ,798 ,085  11,870  *** X1.1 <--- X1 1,000 ,819 X4.3 <--- X4 ,941 ,840 ,068  13,844  *** X4.2 <--- X4 1,024 ,841 ,074  13,892  *** X4.1 <--- X4 1,000 ,862 Y1.1 <--- Y1 1,000 ,836 Y1.2 <--- Y1 1,063 ,853 ,085  12,528  *** Y1.3 <--- Y1 1,067 ,806 ,093  11,459  *** X2.3 <--- X2 ,932 ,816 ,071  13,043  ***

## Pengujian Hipotesis
Hasil uji goodness of fit yang telah dilakukan sebelumnya menunjukkan bahwa Final Model secara overall merupakan struktural model yang fit . Proses selanjutnya adalah melihat apakah ada hubungan  yang  signifikan  dan  erat  antara  variabel  independen  (eksogen)  dan  variabel  dependen (endogen). Hubungan ini dapat diketahui berdasarkan nilai Critical Ratio (C.R.) dan P value seperti yang tampak pada pada Tabel 6. Apabila nilai C.R. ≥ 1,96 atau P value ≤ 0,05, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima.
Hipotesis  dalam  penelitian  ini  menguji  bagaimana  pengaruh  variabel-variabel e-marketing mix terhadap keunggulan posisional bersaing. Hipotesis yang diajukan adalah : H 0 : e-marketing mix tidak berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing H 1 : e-marketing mix berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing Hipotesis di atas dapat dijabarkan sebagai berikut : H 0 a : product tidak berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing H 1 a : product berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing H 0 b : price tidak berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing H 1 b : price berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing H 0 c : place tidak berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing H 1 c : place berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing H 0 d : promotion tidak berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing H 1 d : promotion berpengaruh terhadap tingkat keunggulan posisional bersaing
Tabel  6.  memperlihatkan  bahwa  tiga  (3)  dari  variabel e-marketing  mix ( product,  place, promotion )  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  keunggulan  posisional  bersaing  UMKM pangan  di  e-marketplace  (H 1 a,c,d  diterima).  Sementara  hanya  variabel price yang  tidak berpengaruh signifikan terhadap keunggulan posisional bersaing (H 1 b ditolak). Hasil penelitian ini berbeda  dengan  penelitian  lainnya,  misalnya  penelitian  (Al  Badi,  2018;  You  Tang  and  Mesfin, 2020)  yang  menguji  pengaruh marketing  mix (4P)  terhadap  keunggulan  bersaing  pada  sektor UMKM.  Hasil  penelitian  (Al  Badi,  2018;  You  Tang  and  Mesfin,  2020)  menunjukkan  hasil  yang sama,  yaitu  bahwa  semua  variabel marketing  mix ( product, price,  place,  promotion )  berpengaruh signifikan  terhadap  keunggulan  bersaing.  Sedangkan  pada  penelitian  ini price tidak  berpengaruh
signifikan terhadap keunggulan posisional bersaing UMKM pangan. Ini kemungkinan disebabkan karena pada produk makanan ringan sejenis tidak terdapat perbedaan harga yang signifikan.
Perbedaan  lainnya  yaitu  bahwa  penelitian  (Al  Badi,  2018;  You  Tang  and  Mesfin,  2020) menggunakan traditional marketing mix , sementara pada penelitian ini menggunakan e-marketing mix , yang mana 4P dalam e-marketing mix telah berubah, dan indikator yang diukur juga berbeda. Selain  itu,  variabel  dependen/endogen  yang  diuji  sebenarnya  juga  berbeda.  Penelitian  (Al  Badi, 2018;  You  Tang  and  Mesfin,  2020)  menguji  variabel  keunggulan  bersaing,  sementara  variabel dependen    yang  diuji  pada  penelitian  ini  adalah  variabel  keunggulan  posisional  bersaing.  Seperti yang telah disampaikan oleh  Eid and Trueman (2002) bahwa dominasi fungsi pemasaran  pada e- marketplace telah  berubah  menjadi relationship  marketing ,  kemudian  ditambahkan  oleh Bharadwaj,  Fahy  and  Varadarajan  (1993)  bahwa relationship  marketing merupakan  sumberdaya potensial  untuk  membangun  keunggulan  posisional  bersaing.  Selain  itu,  sesungguhnya  juga terdapat  ambiguitas  dalam  makna  keunggulan  bersaing.  Ambiguitas  ini  misalnya  mengenai  locus persaingan, apakah keunggulan bersaing adalah milik perusahaan atau produk (Klein, 2002).
Selanjutnya jika dilihat dari nilai loading factor pada Tabel 6., variabel e-marketing mix (4P) yang  berpengaruh  paling  dominan  dalam  meningkatkan  keunggulan  posisional  bersaing  UMKM pangan  di e-marketplace adalah product .  Oleh  karena  itu,  optimasi  foto  produk,  variasi  produk, deskripsi  produk,  dan  informasi update produk  merupakan  kunci  utama  UMKM  pangan  untuk meningkatkan keunggulan posisional bersaing di e-marketplace .

## KESIMPULAN
Penelitian ini merupakan pengembangan dari model empiris dalam konteks industri UMKM makanan  ringan  di e-marketplace ,  sehingga  tidak  dapat  digeneralisasi  ke  pasar  dan  industri  lain, atau  populasi  pada  umumnya.  Sebuah  populasi  sampel  yang  lebih  representatif  perlu  dicari  dan diuji  untuk  menggeneralisasi  temuan.  Keterbatasan  utama  dari  studi  ini  hanya  menggunakan metode  kuantitatif  untuk  meneliti fenomena  yang  relatif  kompleks.  Metode  seperti  analisis  faktor konfirmatori  dan structural  equation  modelling berguna  untuk  menguji  pengukuran  dan  struktur model, tetapi metode tersebut tidak bisa menjawab pertanyaan "mengapa" ketika hasil menyimpang dari  apa  yang  diduga.  Misalnya  pada  variabel price, yang  mana  dalam  penelitian  ini  memiliki pengaruh  negatif  terhadap  tingkat  keunggulan  posisional  bersaing.  Penelitian  di  masa  depan  bisa fokus pada mengkonfirmasikan model  empiris yang dikembangkan dan  mereplikasi penelitian ini dalam konteks lain.
Meskipun  ada  keterbatasan,  penelitian  menghasilkan  implikasi  penting.  Hasil  penelitian pengujian  pengaruh e-marketing  mix (4P)  terhadap  tingkat  keunggulan  posisional  bersaing  yang dicapai  oleh  UMKM  pangan  di e-marketplace menunjukkan  bahwa  variabel product , place , promotion berpengaruh positif dan signifikan terhadap keunggulan posisional bersaing. Dari ketiga variabel  ini, product memiliki  pengaruh  yang  paling  besar  dalam  meningkatkan  keunggulan posisional bersaing UMKM pangan di e-marketplace .

## DAFTAR PUSTAKA
Allen,  E.  and  Fjermestad,  J.  (2001)  ‘E ‐ commerce  marketing  strategies:  an  integrated  framework and  case  analysis’, Logistics  Information  Management ,  14(1/2),  pp.  14–23.  doi: 10.1108/09576050110360106.
Arnott,  D.  C.  and  Bridgewater,  S.  (2002)  ‘Internet,  interaction  and  implications  for  marketing’, Marketing Intelligence & Planning , 20(2), pp. 86–95. doi: 10.1108/02634500210418509. Al Badi, K. S. (2018) ‘The Impact of Marketing Mix on the Competitive Advantage of the SME Sector  in  the  Al  Buraimi  Governorate  in  Oman’, SAGE  Open ,  8(3).  doi: 10.1177/2158244018800838.
Bakos,  Y.  and  Brynjolfsson,  E.  (1999)  ‘Bundling  information  goods:  pricing,  profits,  and efficiency’, Management Science , 45(12), pp. 1613–1630. doi: 10.1287/mnsc.45.12.1613. Baourakis,  G., Kourgiantakis,  M.  and Migdalas,  A. (2002) ‘The impact  of e-commerce  on  agro- food marketing: The case of agricultural cooperatives, firms and consumers in Crete’, British Food Journal , 104(8), pp. 580–590. doi: 10.1108/00070700210425976.
Bharadwaj, S. G., Fahy, J. and Varadarajan, P. R. (1993) ‘Sustainable Competitive Advantage in
Perubahan Traditional Marketing Mix (4P) di dalam E-Marketplace…
Service  Industries:  a  Conceptual  Model  and  Research  Propositions’, Journal  of  Marketing , 57(4), pp. 83–99. doi: 10.1007/978-3-319-13248-8_90.
Brush, G. J. and McIntosh, D. (2010) ‘Factors influencing e-marketplace adoption in agricultural micro-enterprises’, International  Journal  of  Electronic  Business ,  8(4/5),  p.  405.  doi: 10.1504/ijeb.2010.035295.
Cheung,  C.  M.  K.,  Lee,  M.  K.  O.  and  Thadani,  D.  R.  (2009)  ‘The  impact  of  positive  electronic word-of-mouth  on  consumer  online  purchasing  decision’, Lecture  Notes  in  Computer Science  (including  subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in Bioinformatics) , 5736 LNAI, pp. 501–510. doi: 10.1007/978-3-642-04754-1_51. Daniel,  E.,  Wilson,  H.  and  Myers,  A.  (2002)  ‘Adoption  of  E-Commerce  by  SMEs  in  the  UK:
Towards  a  Stage  Model’, International  Small  Business  Journal ,  20(3),  pp.  253–270.  doi: 10.1177/0266242602203002.
Dermawan, A. A., Nasution, H. and Sitepu, M. H. (2020) ‘The impact of branding on purchasing decision-making in mall shopping and online shopping’, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 801(1). doi: 10.1088/1757-899X/801/1/012146. Dominici,  G.  (2009)  ‘From  Marketing  Mix  to  e-Marketing  Mix:  a  literature  overview  and classification’, International  Journal  of  Business  and  Management ,  4(9),  pp.  17–24.  doi: 10.5539/ijbm.v4n9p17.
Eid, R. and Trueman, M. (2002) ‘The Internet: New international marketing issues’, Management Research News , 25(12), pp. 54–67. doi: 10.1108/01409170210783278. Ghozali, I. (2014) Model Persamaan Struktural: Konsep dan Aplikasi dengan Program AMOS 22.0 Update Bayesian SEM . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hair Jr, Joseph, F., Black, William, C., Babin, B. J., & Anderson, R. E . (2009) Multivariate Data Analysis 7th Edition . 7th editio. Pearson Prentice Hall.
Holzmüller, H. H. and Schlüchter, J. (2002) ‘Delphi study about the future of B2B marketplaces in Germany’, Electronic  Commerce  Research  and  Applications ,  1(1),  pp.  2–19.  doi: 10.1016/S1567-4223(02)00003-0.
Khanna,  R.  and  Awal,  G.  (2019)  ‘Consumer  Online  Purchasing  Decision  and  its  Influencing Factors  in  Uttrakhand:  An  Exploratory  Study  of  Selected  Districts  of  Garhwal  Division’, SSRN Electronic Journal . doi: 10.2139/ssrn.3383352. Klein,  J.  (2002)  ‘Beyond  competitive  advantage’, Strategic  Change ,  11(6),  pp.  317–327.  doi: 10.1002/jsc.606.
Kotler, P. and Keller, K. L. (2012) Marketing Management. Fourteenth Global Edition . 14th Ed,
Pearson Education Limited . 14th Ed. Pearson Education Limited. doi: 10.1017/cbo9781139174749.022.
Ng,  E.  (2013)  ‘Making  strategic  decisions  on  B2B  E-commerce  models:  An  empirical  study  on Australian agribusinesses’, International Journal of Electronic Commerce Studies , 4(1), pp. 1–20. doi: 10.7903/ijecs.995.
Pogorelova,  E.  V.,  Yakhneeva,  I.  V.,  Agafonova,  A.  N.,  &  Prokubovskaya,  A.  O . (2016) ‘Marketing  mix  for  e-commerce’, International  Journal  of  Environmental  and  Science Education , 11(14), pp. 6744–6759.
Rahayu,  R.  and  Day,  J.  (2015)  ‘Determinant  Factors  of  E-commerce  Adoption  by  SMEs  in Developing Country: Evidence from Indonesia’, Procedia - Social and Behavioral Sciences , 195, pp. 142–150. doi: 10.1016/j.sbspro.2015.06.423.
Robins,  F.  (2004)  ‘The  E-Marketing  Mix’, The  Marketing  Review ,  1(2),  pp.  249–274.  doi: 10.1362/1469347002529134.
Rudansky-Kloppers,  S.  (2017)  ‘Key  factors  influencing  the  online  buying  decision  when purchasing products in specific product categories’, African Journal of Science, Technology, Innovation and Development , 9(1), pp. 43–54. doi: 10.1080/20421338.2016.1258026. Sin, K. Y., Osman, A., Salahuddin, S. N., Abdullah, S., Lim, Y. J., & Sim, C. L . (2016) ‘Relative Advantage and Competitive Pressure towards Implementation of E-commerce: Overview of Small  and  Medium  Enterprises  (SMEs)’, Procedia  Economics  and  Finance ,  35(October 2015), pp. 434–443. doi: 10.1016/s2212-5671(16)00054-x.
Srivastava,  R.  K.,  Fahey,  L.  and  Christensen,  H.  K.  (2001)  ‘The  resource-based  view  and marketing:  The  role  of  market-based  assets  in  gaining  competitive  advantage’, Journal  of
Management , 27(6), pp. 777–802. doi: 10.1016/S0149-2063(01)00123-4.
Tălpău,  A.  (2014)  ‘The  marketing  mix  in  the  online  environment’, Bulletin  of  the  Transilvania University , 7(2), pp. 53–58.
Yadav, R. and Mahara, T. (2019) ‘Factors affecting e-commerce adoption by handicraft SMEs of India’, Journal  of  Electronic  Commerce  in  Organizations ,  17(4),  pp.  44–57.  doi: 10.4018/JECO.2019100104.
You Tang, Z. and Mesfin, H. (2020) ‘Research on the Effect of Marketing Mix on the Competitive Advantage:  A  Study  of  Selected  Small  and  Medium  Enterprises  in  Bole  Sub  City,  Addis Ababa,  Ethiopia’, the  International  Journal  of  Management  Science  and  Business Administration , 7(1), pp. 15–28. doi: 10.18775/ijmsba.1849-5664-5419.2014.71.1002.
Zhu, L., Zhang, W. and Zhu, Y. (2012) ‘Research on the influence of online reviews on internet consumer  purchasing  decision’, Proceedings  -  2012  International  Conference  on Management  of  e-Commerce  and  e-Government,  ICMeCG  2012 ,  pp.  38–41.  doi: 10.1109/ICMeCG.2012.97.