Volume 7 Nomor 2, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENGARUH PENERAPAN SISTEM PEMBAYARAN MOBILE PAYMENT SHOPEEPAY TERHADAP KEPERCAYAAN KONSUMEN PADA E-COMMERCE SHOPEE MENGUNAKAN METODE SRTURTURAL EQUATION MODEL (SEM)

## THE INFLUENCE OF THE SHOPEEPAY MOBILE PAYMENT SYSTEM ON CONSUMER CONFIDENCE IN E-COMMERCE USING THE SRTURTURAL EQUATION MODEL (SEM) METHOD
Jastin kore 1 , Sintaria Sembiring 2
1,2 Universitas Advent Indonesia; Jl. Kolonel Masturi No.288, Cihanjuang Rahayu, Kec. Parongpong, Kabupaten Bandung Barat, Jawa Barat 40559  Fakultas Teknologi Informasi,
Universitas Advent Indonesia
1 2082032@unai.edu , 2 sintaria.sembiring@unai.edu

## ABSTRACT
Technological developments in Indonesia have a positive impact on the economy through the transformation of the payment system. Non-cash innovation replaces cash, providing practicality, efficiency and reducing the risk of counterfeit money. The use of digitally stored electronic money is widespread in society, widely used in online and offline transactions. E-commerce as an electronic business facilitates transactions between business people and consumer. In the context of E-commerce, fintech supports financial products that make it easy and efficient. The research focus on Shopeepay as a digital  wallet explores the factors that influence consumer interest and trust.  This  research  uses  a  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  approach  to  evaluate  the  correlation  and relationship  between  variables  in  a  model,  both  in  the  context  of  the  relationship  between  indicators  and  the concepts that are measured and seen in Shopeepay users. This research focuses on active Indonesian Adventist University  students  who  choose  Shopeepay  as  a  payment  option  when  making  transactions  on  Shopee  with  a total  of  1,564  by  determining  a  sample  size  of  94  ShopeePay  users.  The  test  results  show  that  consumer characteristics  and  interactions  have  a  significant  effect  on  the  level  of  off  confidence,  while  website infrastructure  and  firm  characteristics  do  not  have  a  significant  effect  on  the  level  of  off  confidence  for Shopeepay E-commerce users.
Keywords : Trust, SEM, Shopee, Shopeepay

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  di  Indonesia  berdampak  positif  pada  perekonomian  melalui  transformasi  sistem pembayaran.  Inovasi  non-tunai  menggantikan  uang  tunai,  memberikan  praktisitas,  efisiensi,  dan  mengurangi risiko  uang  palsu.Penggunaan  uang  elektronik  yang  disimpan  digital  merata  di  masyarakat,  digunakan  secara luas dalam transaksi online maupun offline. E-commerce sebagai bisnis elektronis memfasilitasi transaksi antara pelaku  bisnis  dan  konsumen.  Dalam  konteks E-commerce , fintech mendukung  dengan  produk  keuangan  yang memudahkan dan efisien.Fokus penelitian pada Shopeepay sebagai dompet digital mengeksplorasi faktor-faktor yang memengaruhi minat dan kepercayaan konsumen. Riset ini Menggunakan pendekatan Structural Equation Modeling (SEM) untuk mengevaluasi korelasi dan hubungan antar variabel dalam suatu model, baik  itu dalam konteks  hubungan  antara  indikator  dengan  Konsep  yang  di  ukur  dan  di  lihat  pada  pengguna  Shopeepay. Penelitian  ini  berfokus  pada  Mahasiswa  aktif  universitas  advent  Indonesia  yang  memilih  Shopeepay  sebagai opsi pembayaran ketika melakukan transaksi di Shopee dengan total 1.564 dengan menentukan jumlah sampel sebanyak 94 orang  pengguna ShopeePay. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa consumer characteristics dan interactions berpengaruh  signifikan  terhadap level  off  convidence sedangkan website  ınfrastructure dan firm characteristics tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap level  off  convidence pada  pengguna E-commerce Shopeepay.
Kata Kunci: Kepercayaan, SEM, Shopee, Shopeepay

## PENDAHULUAN
Dampak  positif  yang  diperoleh  dari berkembangnya teknologi bagi
perekonomian Indonesia, ialah berubahnya sistem pembayaran. Kemajuan ini
menggantikan  sistem  pembayaran  tunai dengan  sistem  pembayaran  nontunai  yang lebih  praktis  dan  efisien  serta  dapat menghilangkan  penggunaan  uang  palsu sehingga  nasabah  tidak  perlu  repot
menggunakan  uang  tunai  yang  berpotensi menimbulkan bahaya tindak pidana. Keberadaan uang elektronik yang disimpan di server atau kartu kini menjadi hal  yang  lumrah  di  masyarakat.  Karena sering digunakan untuk melakukan pembelian  baik  secara online maupun offline [1] .
E-commerce adalah
bentuk mekanisme bisnis elektronis yang menitikberatkan  pada  transaksi  bisnis perorangan  melalui  penggunaan  internet sebagai  platform  pertukaran  barang  atau jasa.  Model  ini  mencakup  interaksi  antara dua institusi (B-to-B) atau langsung antara institusi  dan  konsumen  (B-to-C).  Dalam konteks E-commerce B-to-C,  vendor menjalin  hubungan  langsung  dengan konsumen  melalui  situs  web  yang  telah disiapkan.  Dalam E-commerce B-to-C, penjual terlibat langsung dengan konsumen  menggunakan  situs  web  yang dirancang  untuk  menampilkan  objek virtual  yang  tidak  dapat  disentuh  secara fisik  oleh  pelanggan.  Situs  web  bisnis-ke- konsumen  mungkin  merupakan  toko online  dengan  beragam  desain,  reputasi, dan  keamanan  yang  dibangun  untuk membangun kepercayaan konsumen [2].
Dalam  hal E-commerce ,  Fintech  juga mendukung jalannya E-commerce . Fintech dapat memberikan  dampak  yang  luas  bagi masyarakat  melalui  ketersediaan  produk keuangan,  membuat  bisnis  menjadi  lebih praktis,  mudah  dan  efisien.  Meningkatnya jumlah  program  dompet  digital  ( e-wallet ), seperti  OVO,  Gopay,  DANA,  dan  salah satu e-wallet yang  akan  dibahas  dalam penelitian ini adalah Shopeepay, yang juga turut  berkontribusi  terhadap  pesatnya perkembangan  transaksi  uang  elektronik. ShopeePay  merupakan  salah  satu  dompet digital  di  Indonesia  yang  mempunyai layanan sistem pembayaran berbasis online .  ShopeePay  mampu  memenuhi kebutuhan  transaksi  non-pengguna  yang patuh  dengan  saldo  kas.  Pengguna  dapat menggunakannya  di  toko  fisik  maupun mitra belanja online [3].
Ada beberapa variabel yang memengaruhi minat kepercayaan konsumen  terhadap  Shopeepay.  Menurut Setiawan,  kepercayaan  merupakan  suatu anggapan bahwa layak bagi individu untuk menjadi  konsumen  penyedia  jasa  secara bebas  tanpa  terlebih  dahulu  melakukan evaluasi  terhadap  ciri-ciri  penyedia  jasa tersebut. Sugara mendefinisikan kepercayaan  sebagai  dukungan  pelanggan untuk  upaya  memperoleh  apa  pun  yang diperlukan. Pelanggan tertentu akan memberikan dukungan terhadap Keputusan  Pemanfaatan  yang  akan  dibuat dengan  penuh  kepercayaan.  Menurut Kotler  dan  Keller,  ada  empat  tanda kepercayaan: kebaikan ( sincerity ), kemampuan ( ability ), integritas ( integrity ), dan keinginan untuk bergantung ( willingnessto depend ) [4].
Penelitian  ini  menggunakan  metode SEM  dalam  menganalisis  masing-masing variabel  dengan  meneliti  responden  yang sudah  pernah  bertransaksi    dan  belum pernah menggunakan Shopeepay. Menurut penelitian [2] peneliti ini menguji pengaruh  3  faktor  dalam Trust  Building
Model (TBM) kaitannya dengan kepercayaan konsumen terhadap e- commerce toko online fashion di Indonesia.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa
kepercayaan konsumen e-commerce toko online fashion di  Indonesia  sangat  dipengaruhi  oleh kualitas  website  dan  susunan  keamanan yang  tersaji  melalui  website,  sedangkan reputasi  vendor  melalui  website  tidak signifikan  memengaruhi  konsumen  untuk bisa  lebih  percaya  pada  suatu  vendor toko online fashion . Menurut penelitian [5]adanya  pengaruh  langsung e-service quality , e-wallet ,  kepercayaan  terhadap minat beli serta mengetahui pengaruh tidak langsung, e-service  quality , e-wallet , kepercayaan terhadap minat beli pembayaran  non  tunai  aplikasi  shopee, Hasil  penelitian  ini  ada  4  hipotesis  dapat diterima yaitu e-service quality berpengaruh kepercayaan, e-wallet berpengaruh kepercayaan, e-service
quality berpengaruh  minat  beli  dan e- wallet berpengaruh minat beli.
Penelitian ini bertujuan untuk
menentukan tingkat kepercayaan
pelanggan pengguna shopeepay Di platform  toko online ,  akan  dilakukan identifikasi  indikator  variabel  dan  analisis terhadap  keterkaitan  antara  fitur-fitur dengan  tingkat  kepercayaan  pelanggan. Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat memberikan masukan berupa pengetahuan kepada  ShopeePay,  penjual  online,  dan konsumen  Shopee  tentang  fitur-fitur  yang memiliki  pengaruh  terhadap  kepercayaan pelanggan.

## METODE
Tahapan penelitian Penelitian ini termasuk dalam penelitian  kuantitatif.  Penelitian  ini  akan menghasilkan nilai numerik tertentu sehingga  data  dapat  dianalisis  dengan menggunakan pendekatan statistik[4].

## Gambar 1. Tahapan Peneliti
Di  dalam  penelitian  ini,  objek  yang digunakan adalah Shopeepay, yang merupakan  dompet  digital  atau  alat pembayaran secara digital yang disediakan oleh  Shopee.  Metode  di  dalam  penelitian ini  menggunakan  menggunakan  Studi eksplanatori kausalitas yang memungkinkan kita untuk menguji hipotesis  tentang  hubungan  sebab-akibat antara  variabel  yang  kompleks,  sehingga dapat  membantu  kita  memahami  dan merancang  solusi  untuk  masalah  yang lebih  rumit."  -  William  G.  Zikmund, Penulis buku "Business Research Methods" [6] .
Structural Equation Model (SEM)
Metode SEM merupakan pendekatan  statistik  multivariat  yang menggabungkan  elemen  analisis  faktor dan  analisis  regresi  (korelasi)  dengan tujuan  untuk  mengevaluasi  korelasi  dan hubungan  antar  variabel  dalam  suatu model,  baik  itu  dalam  konteks  hubungan antara  indikator  dengan  konstruk  nya maupun  antara  berbagai  konstruk. SEM juga  dapat  diartikan  sebagai  sekumpulan teknik-teknik statistik
yang
memungkinkan pengujian hubungan relatif rumit.  Hubungan  yang  rumit  ini  dibentuk oleh satu atau beberapa variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen. SEM menganalisis pola hubungan  antara  variabel  laten  dan indikator  dalam  bentuk  sebab  akibat Metode SEM berisikan  variabel-variabel, yaitu  variabel  laten  dan  variabel manifest . Jika  terdapat  variabel  laten  maka  sudah seharusnya terdapat variabel manifest [7] .

## Gambar 2. Consumer Confidence
Keterangan gambar :
• Consumer Characteristics mempengaruhi Level of Confidence (X1 ke Y)
• Website  Infrastructure mempengaruhi Level of Confidence (X2 ke Y)
• Firm  Characteristics mempengaruhi Level of Confidence (X3 ke Y)
• Interactions mempengaruhi Level  of Confidence (X4 ke Y) Consumer  Characteristics : mengacu pada  atribut  atau  ciri-ciri  yang  dimiliki oleh konsumen di suatu pasar atau industri. Ini  mencakup  berbagai  faktor  yang  dapat memengaruhi bagaimana konsumen berperilaku, membuat keputusan
pembelian,  mengungkapkan  preferensi, dan menanggapi produk atau layanan.
Website  Infrastructure: mengacu pada  fondasi  teknis  yang  mendukung  dan memungkinkan  operasional  suatu  situs web.  Terdiri  dari  berbagai  elemen  dan komponen teknis yang berkolaborasi untuk memastikan kinerja optimal dan pengalaman pengguna yang memuaskan.
Firm  Characteristics : memberikan gambaran  tentang  identitas,  struktur,  dan perilaku perusahaan.
Interactions :  Mengacu  pada  proses atau  pertukaran  antara  dua  entitas  atau lebih yang saling terhubung satu sama lain.
Level  of  confidence :  merujuk  pada tingkat keyakinan atau kepercayaan seseorang [8][9].

## Skala Likert
Skala  Likert  adalah  jenis  skala  yang digunakan  untuk  mengukur  sikap  atau pendapat seseorang terhadap suatu
pernyataan  atau  pernyataan.  Skala  ini diberi nama sesuai dengan nama pengembangnya,  Rensis  Likert.  Standar Likert  umumnya  terdiri  dari  pernyataan atau pernyataan yang diikuti oleh lima opsi tanggapan, yaitu:[10]
Tabel 1. Likert scale Likert scale abbreviation valu e Sangat setuju SS 5 Setuju S 4 Kurangsetuju KS 3 Tidak Setuju TS 2 Sangat Tidak setuju STS 1 Variabel Dan Kuesioner Kuesioner  merupakan  salah  satu
jenis alat pengumpulan data, yang meminta  pengguna  menjawab  serangkaian pertanyaan  atau  memberikan  pernyataan tertulis.  Berikut  kuesioner  pada  penelitian ini yang berisi pertanyaan mengenai setiap variabel penelitian ini[11][12]
Tabel 2. Kuesioner
No.  Pernyataan STS  TS  KS
S SS
1. Saya  merasa  senan  gmenggunakan metode  pembayaran  ShopeePay saat  bertransaksi  pada  aplikasi Shopee 2. Saya  merasa  ShopeePay  lebih  baik dari pada metode pembayaran lain 3. Berbagai  promo  dan  penawaran yang  diberikan  mendorong  saya menggunakan  metode  pembayaran ShopeePay 4. Bertransaksi dengan metode
pembayaran  ShopeePay  membantu meringankan pekerjaan saya
5. Berbelanja  dengan  pembayaran shopeepay bisa saya lakukan dimana saja dan kapan saja Website Infrastructure (X 2 ) 1. Sistem  yang  update  dan  modern menambah  antusias  saya  dalam menggunakan  metode  pembayaran ShopeePay 2. ShopeePay mencatat riwayat transaksi terakhir yang dapat memudahkan saya dalam mengelola pengeluaran 3. Tampilan  fitur  ShopeePay  jelas dan mudah dipahami 4. Saya merasa nyaman
menggunakan  ShopeePay  apabila kualitas system terus ditingkatkan 5.
Penggunaan shopeepay
dikarenakan  adanya  iklan-iklan online yang memaparkan keuntungan menggunakan shopeepay Firm Characteristics(X 3 )
1. Keterangan dan informasi
shopeepay sesuai dengan peraturan 2. ShopeePay menyederhanakan
upaya (tenaga&waktu) dalam melakuka npembayaran 3. Konsumen  diberikan  kesempatan untuk membatalkan pembelian menggunakan Shopeepay
4. Saya merasa dengan menggunakan ShopeePay  tidak  mempersulit  saya dalam bertransaksi.
5. Mendapatkan  bonus  atau  diskon saat menggunakan fitur shopeepay
Interactions(X 4 ) 1. Dari pengalaman yang saya rasakan,  saya  akan  menyarankan penggunaan  metode  pembayaran ShopeePay  kepada  teman  yang
belum menggunakannya
2. Menggunakan ShopeePay membuat  intensitas  belanja  saya meningkat
3. Pilihan  tempat  untuk  pengisian saldo ShopeePay sangat beragam 4. Pemilihan saluran pembelian (toko)  pada  marketplace  Shopee yang dapat menggunakan Shopeepa beragam 5. Pihak    Shopee  akan  merespon dengan cepat apabila terjadi kendaladalam prosespembayaranmenggunakanSh opeePay
Level Off Convidence( Y)
1. Saya  merasa  tertarik  untuk  terus menggunakan  metode  pembayaran ShopeePay 2. Saya  merasa  sangat  puas  secara keseluruhan  dalam  menggunakan ShopeePay setiap bertransaksi 3. Saya  menggunakan  ShopeePay untuk  berbagai  keperluan  (belanja, membayartagihan  listrik,  membeli pulsa dan data, (dll) 4. Saya  merasa  yakin  dan  aman  saat menggunakan Shopeepay
5. Saya  merasa  terlindungi  pada  saat bertransaksi menggunakan Shopeepay karena shopeepay dapat menjaga privasi pembeli

## Populasi dan sampel
Penelitian ini berfokus pada Mahasiwa  aktif  dari  Universitas  Advent Indonesia yang memilih Shopeepay sebagai opsi pembayaran ketika melakukan  transaksi  di  Shopee.  Metode pengambilan  sampel  yang  diterapkan adalah purposive  sampling .  Penarikan sampel  dalam  penelitian  ini  mengikuti rumus  Slovin,  yang  berfungsi  untuk menentukan jumlah sampel optimal dalam pengumpulan data sehingga hasilnya dapat dianggap valid.
Berdasarkan jumlah keseluruhan Mahasiswa    1.564  pada  tahun  2023  maka peneliti  akan  melakukan  perhitungan sampel untuk mengetahui pengguna Shopeepay. Di  bawah  ini  adalah perhitungan  untuk  menentukan  jumlah sampel:
Berikut di bawah ini persamaan Slovin
(1)
Keterangan : = mengukur ukuran dari sampel N = mengukur ukuran dari total populasi
= pengukuran batas kesalahan yang dapat di toleransi,pada kasus ini (10%) Dimana:
di bulatkan menjadi 94 sampel
Jadi dengan perhitungan di atas,maka  Peneliti  telah  menetapkan  94 responden  yang  akan  mewakili  populasi dari  penduduk  parongpong  yang  masih aktif menggunakan Shopeepay.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Validitas
Menurut  Sekaran  dan  Bougie  (2009, p.  157),  validitas  adlaah  uji  tentang seberapa baik instrumen yang di kembangkan  untuk  mengukur  konsep tertentu yang seharausnya diukur. Instrumen  yang  valid  berarti  alat  ukur yang  digunakan  untuk  mendapatkan  dayta (mengukur)  itu  valid.Dalam  penelitian  ini akan dilakukan uji validitasdengan menggunakan SPSS yang  bertujuan  untuk mengetahui  kesesuaian  dan  konsistensi pertanyaan yang disajikan dalam kuesioner penelitian.
Tabel 3. Uji Validitas
Variabel No. Pernyataan Correlation Product Momen r tabel Keterangan Consumer Characteristi cs (X 1 ) 1 0.733 0.2028 Valid 2 0.741 0.2028 Valid 3 0.834 0.2028 Valid 4 0.867 0.2028 Valid 5 0.727 0.2028 Valid
Website Infrastructur e (X 2 ) 1 0.807 0.2028 Valid 2 0.846 0.2028 Valid 3 0.803 0.2028 Valid 4 0.790 0.2028 Valid 5 0.799 0.2028 Valid
Firm Characteristi cs (X 3 ) 1 0.797 0.2028 Valid 2 0.829 0.2028 Valid 3 0.802 0.2028 Valid 4 0.823 0.2028 Valid 5 0.762 0.2028 Valid
Interactions (X 4 ) 1 0.783 0.2028 Valid 2 0.757 0.2028 Valid 3 0.798 0.2028 Valid 4 0.832 0.2028 Valid 5 0.761 0.2028 Valid Level Off Convidence (Y) 1 0.815 0.2028 Valid 2 0.879 0.2028 Valid 3 0.813 0.2028 Valid 4 0.875 0.2028 Valid 5 0.793 0.2028 Valid
Data  yang  dimuat  dalam  tabel menunjukkan  bahwa  jumlah  pernyataan dari  seluruh  variabel  penelitian  yakni  25 pernyataan.  Adapun  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yakni  94  data penelitian  dengan  alpha  yang  digunakan yakni  0.05.  Maka,  dapat  ditemukan  nilai r tabel  pada  df  ke  92  (94-2)  dengan  alpha
0.05  atau yaitu  0,2028  sehingga
keseluruhan  poin  pernyataan  pada  seluruh variabel disimpulkan valid dan tidak perlu dilakukan  eliminasi  pada  pernyataan kuesioner.

## Uji Reliabilitas
Menurut  sugiono  (2018,  p.  121), instrumen dikatakan reliabel adalah instrumen  yang  bila  digunakan  beberapa kali  untuk  mengukur  objek  yang  sama, akan menghasilkan data yang sama. Dalam penelitian  ini  menggunakan  uji  statistik cronbach’s  alpha  dimana  suatu  variabel dikatakan  reliabel  jika  memberikan  nilai cronbanch’s alpha > 0,60.[13].
Tabel 4. Uji Reliabilitas
Variabel Penelitian
Cronbach Alpha Hitung Cronbach Alpha Keterangan Consumer Characteristics (X 1 ) 0.835 0.60 Reliabel Website Infrastructure (X 2 ) 0.863 0.60 Reliabel Firm Characteristics (X 3 ) 0.862 0.60 Reliabel Interactions (X 4 ) 0.841 0.60 Reliabel Level Off Convidence (Y) 0.888 0.60 Reliabel Hasil  uji  reliabilitas  menyatakan bahwa  semua  variabel  mempunyai  nilai cronbach’alpha 0,60,sehingga dapat disimpulkan semua variabel sudah reliabel.

## Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan guna menguji  model  regresi  variabel  residual mempunyai  distribusi residual normal ataupun  sebaliknya.  Pengujian  normalitas yang  digunakan  pada  kajian  ini  ialah  uji Kolmogorov-Smirnov . Pengambilan keputusan uji normalitas dilakukan apabila nilai  signifikansi  >  0,05  maka  distribusi dari  model  regresi  adalah  normal  dan apabila  nilai  signifikansi  <  0,05  maka distribusi dari model regresi tidak normal[14].
Tabel 5. Uji Normalitas
Normalitas  diuji  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov  dengan  Exact  p Values.  Penggunaan  Exact  p  Values dipilih karena jumlah data dalam penelitian ini terbatas, hanya 94 responden.  Namun,  penggunaan  Exact  p Values  memiliki  kelemahan  ketika  jumlah data sangat besar.[14]. Berdasarkan hasil Tabel
Kolmogorov-Smirnov, diperoleh nilai signifikansi  sebesar  0,196.  Jika  nilai signifikansi  lebih  besar  dari  0,05,  dapat dianggap  bahwa  data  berdistribusi  normal jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang diuji dapat dianggap berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas yang di lakukan di  penelitihan  ini  ketika  model  regresi menetapkan korelasi sempurna atau hampir sempurna antara variabel independen.  Metode  untuk  menentukan mengevaluasi  uji  multikolinearitas  adalah tolerance dan Variance  Inflating  Factor
(VIF) dalam model regresi dapat mengungkapkan multikolinearitas jika ada. Nilai tolerance di  atas  0,1  atau Variance
Inflating  Factor (VIF)  di  bawah  10  maka menunjukkan tidak ada masalah multikolinearitas[14]. Tabel 6. Uji Multikolinearitas Variabel Penelitian Collinearity Statistics Tolerance VIF Consumer Characteristics .378 2.644
Website Infrastructure .283 3.531 Firm Characteristics .286 3.493 Interactions .394 2.540
Berdasarkan  data  yang  di  peroleh oleh  tabel di atas..dinyatakan dapat dilihat bahwa  nilai  tolerance  dinyatkan  tidak dibawah  0,1,sehingga  dinyatakan  bawah dari  setiap  variabel  independen  Hal  ini menunjukkan bahwa tidak ada masalah uji multikolinearitas.

## Uji Hipotesis
Model persamaan structural equation modelling yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  progam  AMOS.  Uji SEM  digunakan  untuk  mengukur  masalah struktural yang dipergunakan untuk melakukan  analisa  dan  menguji  model hipotesis  penelitian.  Berikut    disajikan bentuk structural  equation  modelling (SEM) penelitian ini:
Gambar 3. Structural Equation Model

## (SEM) Kepercayaan Konsumen Pada E- Commerce Shopee
Pengujian hipotesis digunakan untuk menganalisis  hubungan  struktural  model. Hipotesis  diterima  jika  nilai  probabilitas (P)  <  0,05  atau  C.R  >  1,96.  Hasil pengujian hipotesis dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 6. Uji Hipotesis
Hipotesis Penelitian Estimate C.R P-value Consumer Characteristics (X 1 ) - Level Off Convidence (Y) 0.400 3.956 0.000
Website Infrastructure (X 2 ) - Level Off Convidence (Y) -0.003 -0.042 0.967
Firm Characteristics (X 3 ) - Level Off Convidence (Y) 0.104 1.507 0.132
Interactions (X 4 ) - Level Off Convidence (Y) 0.582 5.271 0.000
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data pada  tabel  di  atas,  diperoleh  hasil pengujian hipotesis sebagai berikut:
1. Pengaruh Consumer  Characteristics
Terhadap Level Off Convidence
Hasil  uji  hipotesis  dengan  model persamaan
struktural dengan
menggunakan  AMOS  24  menghasilkan nilai  c.r  >  1,96  yaitu  sebesar  |3.956| dengan  nilai  p -value <  0,05  yaitu  sebesar 0,000.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa hipotesis diterima karena memenuhi syarat, yang berarti consumer characteristics berpengaruh signifikan terhadap level off convidence .
2. Pengaruh Website Infrastructure
Terhadap Level Off Convidence Hasil  uji  hipotesis  dengan  model persamaan
struktural dengan menggunakan  AMOS  24  menghasilkan nilai  c.r  <  1,96  yaitu  sebesar  |-0.042| dengan  nilai  p-value  >  0,05  yaitu  sebesar 0,967.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa hipotesis  ditolak  karena  tidak  memenuhi syarat yang berarti website ınfrastructure tidakberpengaruh  signifikan terhadap level off convidence . 3. Pengaruh Firm Characteristics Terhadap Level Off Convidence Hasil  uji  hipotesis  dengan  model persamaan struktural dengan
menggunakan  AMOS  24  menghasilkan nilai  c.r  <  1,96  yaitu  sebesar  |1.507| dengan  nilai  p-value  >  0,05  yaitu  sebesar 0,132.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa hipotesis  ditolak  karena  tidak  memenuhi syarat yang berarti
firm characteristics tidakberpengaruh  signifikan terhadap level off convidence .
4. Pengaruh Interactions Terhadap

## Level Off Convidence
Hasil  uji  hipotesis  dengan  model persamaan
struktural dengan menggunakan  AMOS  24  menghasilkan nilai  c.r  >  1,96  yaitu  sebesar  |5.271| dengan  nilai  p- value <  0,05  yaitu  sebesar 0,000.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa hipotesis diterima karena memenuhi syarat
yang  berarti interactions berpengaruh signifikan terhadap level off convidence . Dari  beberapa  tahapan  analisa  yang terlaksana, maka dapat disimpulkan:
1. Consumer  characteristics berpengaruh signifikan terhadap level off convidence pada pengguna E-commerce Shopeepay. 2. Website
ınfrastructure tidak berpengaruh  signifikan  terhadap level off  convidence pada  pengguna E- commerce Shopeepay.
3. Firm  characteristics tidak  berpengaruh signifikan terhadap level off convidence pada pengguna E-commerce
Shopeepay.
4. Interactions berpengaruh  signifikan terhadap level  off  convidence pada pengguna E-commerce Shopeepay.

## SIMPULAN
Pada
penelitian menunjukkan
konsumen Consumer characteristics memiliki pengaruh yang signifikan terhadap level  off  convidence terhadap platform  E-commerce  Shopeepay.  Ini menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  seperti preferensi konsumen, kebiasaan
berbelanja,  dan  kepercayaan  individu terhadap  teknologi  berkontribusi  secara substansial terhadap pembentukan
kepercayaan dalam penggunaan Shopeepay.  Namun,  secara  mengejutkan, Website  ınfrastructure tidak  memiliki dampak yang signifikan level off convidence .  Ini  menunjukkan  bahwa meskipun pentingnya pengalaman pengguna  yang  lancar  dan  intuitif,  faktor- faktor lain seperti keamanan dan kenyamanan  dalam  transaksi  mungkin lebih dominan dalam membentuk kepercayaan  konsumen  terhadap  platform seperti Shopeepay.Selain itu, Firm characteristics juga  tidak  memberikan dampak yang signifikan level off convidence terhadap Shopeepay. Meskipun bisa diasumsikan bahwa reputasi  perusahaan  dan  kualitas  layanan akan memengaruhi kepercayaan konsumen, temuan ini menunjukkan
bahwa aspek-aspek tersebut mungkin tidak menjadi  faktor  utama  dalam  pembentukan kepercayaan terhadap platform pembayaran  ini.  Namun, Interactions antara  pengguna  dan  platform  Shopeepay ditemukan memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap  tingkat  kepercayaan konsumen. Ini menunjukkan bahwa layanan pelanggan yang responsif, komunikasi  yang  efektif,  dan  kemampuan platform  untuk  memenuhi  kebutuhan pengguna secara langsung dapat memainkan peran krusial dalam membangun dan mempertahankan kepercayaan konsumen. Secara  keseluruhan,  temuan  ini menyoroti pentingnya memahami dinamika Consumer characteristics , Website ınfrastructure Firm characteristics , dan Interactions
pengguna-platform dalam membentuk kepercayaan  konsumen  terhadap  platform E-commerce  seperti  Shopeepay.  Dengan memperhatikan faktor-faktor ini, perusahaan dapat mengembangkan strategi yang  lebih  efektif  untuk  meningkatkan kepercayaan  pengguna  dan,  akhirnya, meningkatkan  adopsi  dan  penggunaan platform mereka.

## Saran
1. Penelitian
selanjutnya dapat
mengeksplorasi  variabel  lain  yang mungkin juga memiliki pengaruh terhadap level  off  convidence pada pengguna E-commerce Shopeepay seperti  citra  dari  objek  penelitian, perceived  value  yang  dimiliki  dan  lain sebagainya  atau  penelitian  selanjutnya juga  dapat  menambahkan  variabel  baru yang akan memoderasi hubungan antara consumer  characteristics , interactions , website ınfrastructure dan firm characteristics terhadap level off convidence pengguna E-commerce Shopeepay. Denganmengembangkan atau mengeskplorasi variabel lain maka diharapkan  penelitian  selanjutnyadapat lebih  mendalami  faktor  apa  saja  yang
memengaruhi level  off  convidence pengguna E-commerce Shopeepay.
2. Pihak  Shopee  dapat  meningkatkan interaksi antara pelanggan dan platform juga dapat diwujudkan melalui penyediaan  fitur-fitur  inovatif,  seperti live  chat,  forum  komunitas,  atau  kelas- kelas virtual yang berfokus pada produk tertentu. Mendorong interaksi semacam ini  dapat  memperkuat  ikatan  antara konsumen  dan  platform,  meningkatkan kepercayaan, dan menciptakan pengalaman belanja yang lebih positif

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  P.  B.  and  N.  I.  K.  Wardhani, “Pengaruh Persepsi Kebermanfaatan,
Kemudahan,  Risiko  Terhadap  Minat Menggunakan  Ulang  Shopeepay  Di Surabaya,” Sains  Manaj.  J.  Manaj. Unsera ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  97–108, 2021, doi: 10.30656/sm.v7i2.3580.
[2]      S.  S.  E.  Pujastuti,  W.  W.  Winarno, “Pengaruh E-Commerce
Toko Online Fashion Terhadap Kepercayaan Konsumen,” Creat. Inf. Technol.  J. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  139, 2015, doi: 10.24076/citec.2014v1i2.17.
[3] D.  Pebrianti.  and  E.  Sulaeman, “Pengaruh  Persepsi  Resiko  dan Kepercayaan  Konsumen  terhadap Minat Menggunakan Dompet Digital Shopeepay,” Econ.  Digit.  Bus.  Rev. , vol. 4, no. 1, pp. 91–98, 2023.
[4]      L. Ramadya Sari, R. Anggraini, M. Sri Kencanawati, “Dampak
Keamanan,  Manfaat,  Kepercayaan,
Promosi,  serta  Kemudahan  pada
Keputusan  Pemanfaatan  Dompet Elektronik  Shopeepay,” Metik  J. , vol.  6,  no.  1,  pp.  59–69,  2022,  doi: 10.47002/metik.v6i1.335.
[5]      S.  M. J. Steven,  A.  H. Ramli, “E- Service  Quality  ,  E-Wallet  Dan Kepercayaan  Terhadap  Minat  Beli Pada  Pengguna  Pembayaran  Non Tunai Aplikasi Shopee,” vol. 11, no.
2, pp. 267–278, 2023, doi:
10.37641/jimkes.v11i2.1997.
[6] M.  Zikmund,  W.  G.,  Babin,  B.  J., Carr,  J.  C.,  &  Griffin,  “Business research methods.,” Cengagelearning. , 2013.
[7] D.  B.  Ginting,  “Structural  Equation Model  Latent,” Media  Inform. ,  vol.
8, no. 3, 2009.
[8] D.  Harisno,  H.,  &  Herby,  “The analysis  of  factors  affecting  the buying  interest  of  e-commerce customers.,” CommIT
(Communication  Inf.  Technol.  J. ,
vol. 12, no. 1, pp. 13–18, 2018. [9] G.  S.  Chen,  S.  C.,  &  Dhillon, “Interpreting dimensions of consumer trust in e-commerce.,” Inf.
Technol.  Manag. ,  vol.  4,  pp.  303– 318, 2003.
[10]  W.  Budiaji,  “Skala  pengukuran  dan jumlah  respon  skala  likert.,” J.  ilmu Pertan.  dan  Perikan. ,  vol.  2,  no.  2, pp. 127–133, 2013.
[11]  N.  K.  S.  Rahayu,  “Determinan Keberterimaan  Sistem  Pembayaran Shopeepay  Pada  Aplikasi  Shopee (Studi Kasus Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Pendidikan Ganesha),” vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2021. [12]  I. W. Virmawati, “Pengaruh
Kepercayaan, Kemudahan Dan Kualitas Informasi Terhadap
Keputusan  Pembelian  Secara  Online Di  Aplikasi  Shopee  (Stusi  Kasus Pada  Mahasiswa  Universitas  Satya Negara Indonesia),” 2019.
[13]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D. Bandung: CV. Alfabeta, 2018.
[14]   Ghozali,I  (2018) Aplikasi  Analisis Multivariate  Dengan  Pogram  IBM SPSS  Edisi  Sembilan. Semarang:
Badan Penerbit Universitas Diponegoro., 2018.