Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 10. No. 1  April 2022 P - ISSN
: 2503-4413
E - ISSN
: 2654-5837, Hal  262 - 268

## VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI PEMILIHAN MARKETPLACE MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGIT BINNER
Oleh :

## Rina Indrayani
Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung
Email: rina@sttbandung.ac.id Article Info Abstract Article History : Received  10 April - 2022 Accepted  24 April - 2022 Available Online 30 April - 2022 One  way  to  develop  a  business  is  by  utilizing  information  technology. Marketplace.  The  business  process  carried  out  through  the  media  of information  technology  and  the  internet  is  known  as  e-commerce.  E- commerce can be done through a marketplace, which is an online location where  buyers  and  sellers  carry  out  commercial  transactions  such  as selling  goods, services or information. This study aims to  determine the criteria in choosing a marketplace. This study uses the variables Interface (At), Technical (Ts), Content (Kn) and Privacy (Ps), Promotion (Pr) and was  carried  out  in  Sukabumi  Regency,  with  a  total  of  324  respondents. Data  processing  using  binary  logit  method.  Based  on  the  test  results, Interface (At) has a negative influence on the occurrence of market place decisions. The Technical Variable (Ts) shows that it has an influence on the occurrence of market place decisions. The Content Variable (Kn) has a  negative  influence  on  the  occurrence  of  marketplace  decisions.  The results of the Hypothesis Testing the Effect of Privacy on the selection of market  place  decisions  show  a  negative  influence  on  the  occurrence  of market place decisions. Therefore, the fourth hypothesis which states that "Privacy has a negative effect on the selection of marketplace decisions" is rejected. Based on the results of the Promotion (Pr) test, it can be seen that it has an influence on the occurrence of market place decisions.
Keyword :
Election,
marketplace, Interface,  Technical,  Content,
Privacy, Promotion.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  cara  untuk  mengembangkan  usaha yaitu  dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi. Salah  satu  bentuk  teknologi  informasi  yang  sedang berkembang saat ini adalah penyebaran, pembelian, penjualan, pemasaran barang dan jasa melalui sistem elektronik  seperti  internet,  televisi  atau  jaringan komputer ( marketplace ).
Marketplace menjadi tren yang sedang berkembang dengan menciptakan peluang baru bagi perusahaan dan konsumen. Aktivitas jual beli online atau  bisnis marketplace merupakan  bisnis  yang sedang  berkembang  pesat  dalam  beberapa  tahun terakhir.
Proses  bisnis  yang  dilakukan  melaui  media teknologi  informasi  dan  internet  tersebut  dikenal dengan  sebutan e-commerce.  E-commerce adalah sebuah  konsep  yang  menggambarkan  suatu  proses pembelian & penjualan atau pertukaran produk, jasa,
&  informasi  melalui  jaringan-jaringan  komputer termasuk internet (Turban, et al, 2018). E-commerce dapat  dilakukan  melalui marketplace.  marketplace merupakan  lokasi  online  dimana  pembeli  dan penjual  melakukan  transaksi  komersil  seperti menjual  barang,  jasa  atau  informasi  (Turban  et  al, 2018). E-marketplace memiliki  2  tipe  umum  yaitu private  marketplace dan public  marketplace. Terdapat 4 fungsi yang dimiliki e-marketplace yaitu sebagai  tempat  pertemuan  untuk  pembeli  dan penjual,  memberikan  informasi  yang  relevan, menyediakan layanan yang terkait dengan transaksi pasar  seperti  pembayaran,  dan  sebagai  penyedia layanan pelengkap (Turban et al, 2018).
Menurut Kurajdova, Klaudia, dan Janka (2016), faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian terdiri dari dua faktor yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal yaitu motivasi, presepsi,  pekerjaan,  gaya  hidup,  usia,  pendapatan,
kepribadian  dan  keyakinan.  Faktor  eksternal  yaitu budaya,  kelas  sosial,  kelompok  referensi,  keluarga, situasi,  harga,  produk,  promosi,  lokasi  dan lingkungan  fisik  lokasi.  Dalam  penelitiannya, Shanthi  &  Kannaiah  (2015,  p.  19)  menemukan bahwa harga adalah faktor yang paling berpengaruh terhadap keputusan pembelian online .
Sayangnya,  belum  ada  penelitian  mengenai kriteria  dalam  pemilihan marketplace. Sehingga penelitian  ini  bertujuan  menentukan  kriteria  dalam memilih marketplace .

## 2. KAJIAN
PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Teknologi Informasi
Teknologi informasi diciptakan untuk mempermudah  setiap  pekerjaan  manusia.  Imam Baihaqi  menyebutkan  bahwa  teknologi  merupakan suatu  cara  atau  metode  untuk  mengolah  data  atau informasi  agar  menciptakan  efisiensi  biaya  dan waktu  sehingga  dapat  menghasilkan  produk  yang lebih  berkualitas  (Sahin,  et  al,  2016).  Dasar–dasar penciptaan  teknologi  adalah:  kebutuhan  pasar, pencarian  solusi  atas  permasalahan,  pengaplikasian berbagai bidang keilmuan, penyempurnaan efektivitas  dan  efisiensi  produk  serta  modernisasi. Informasi  merupakan  himpunan  data  yang  telah diolah sedemikian rupa menjadi suatu yang penting bagi  penggunanya  dan  mempunyai  pengaruh  nyata yang  dapat  dirasakan  secara  langsung  maupun  tidk langsung  di  kehidupan  sekarang  dan  di  yang  akan dating (Wamba-Taguimdje, et al, 2020).

## E-Commerce
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  metode untuk  mendukung  keputusan  memilih  sesuatu kebijakan. Sistem pendukung keputusan menggunakan data, menyediakan interface pengguna  yang  mudah,  dan  dapat  menggabungkan keputusan pemikiran pengambil keputusan (Pardiyono  &  Indrayani,  2019  ;  Indrayani  & Pardiyono, 2019)
E-commerce merupakan  perdagangan  yang memanfaatkan infrastruktur teknologi informasi dan internet  yang  memiliki  peranan  penting  dalam kegiatan  berbisnis,  di  era  informasi  sekarang  ini terdapat  banyak  perusahaan  offline  yang  aktif mengembangkan teknologi iternet untuk operasional perusahaannya. ( Al-Sharafi , et al, 2020) mendefinisikan e-commerce sebagai alat yang dapat digunakan  untuk  berbgai  informasi  bisnis,  menjaga hubungan  bisnis  serta  melakukan  transaksi  melalui media komunikasi. (Yalan, et al, 2021) menyebutkan bahwa e-commerce merupkan  teknologi  internet yang dapat melakukan pembelian maupun penjualan secara online, juga dapat sebagai manajemen rantai pasokan. Sedangkan (Turban, et al 2018)
mendefinisikan sebagai proses pembelian, penjualan, atau pertukaran produk (barang dan jasa), layanan, atau informasi melalui komputer. Terdapat tiga fungsi e-commerce , diantaranya: (1) menyamakan  pembeli  dan  pejual  (2)  memfasilitasi proses  pertukaran  (3)  menyediakan  infrastruktur kelembagaan yang memungkinkan terjadinya efisiensi  fungsi  pasar.  Selain  itu  juga e-commerce dapat  digunakan  sebagai  media  ataupun  alat  untuk mengekspansi  bisnis.  Internet  mendefnisikan  ulang e-commerce sebagai  pelantara  antara  penjual  dan pembeli  yang  mencangkup  mempromosikan  dan mengkomunikasikan informasi produk dan perusahaan  ke  khalayak  umum,  dapat  melakukan pesanan  dan  melakukan  pembayaran  terhadap produk dan layanan online, serta dapat berkolaborasi dengan pebisnis lain untuk mengembangkan produk (Wang,  et  al  2021).  Dari  pengertian–pengertian tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa e-commerce merupakan  pasar  virtual  yang  mengotomatisasi segala  transaksi  dan  aktivitas  bisnis  sehingga  dapat meminimalisir  biaya  –  biaya  serta  meningkatkan kualitas  pelayanan  terhadap  konsumen.  Selain  itu juga  dapat  digunakan  sebagai  media  untuk mengekspansi bisnis.

## Marketplace
Marketplace merupakan model bisnis baru yang berkembang seiring pesatnya perkembangan infrastruktur  teknologi  informasi. Marketplace ini dirancang  untuk  meminimalisir  proses  bisnis  yang kompleks sehingga tercipta efisiensi dan efektifitas. Dengan  adanya Marketplace tersebut  setiap  orang dapat  melakukan  aktivitas  jual  beli  dengan  mudah, cepat dan murah karena tidak ada batas ruang, jarak dan  waktu.  Secara  konvensional  pasar  memiliki beberapa  peran  diantaranya  menfasilitasi  transaksi dan  menyediakan  infrastruktur.  Indikator  dari ektivitasnya Marketplace ditentukan oleh kemampuan Marketplace tersebut dalam menfasilitasi transaksi, mempertemukan penjual dan pembeli serta menyediakan infrastruktur. Sedangkan indikator  efisiensi  berkaitan  dengan  ringkasnya waktu  dan  biaya  yang  diberikan marketplace .  Jika pasar  konvensional memerlukan pasar fisik sebagai tempat  bertemunya  penjual  dan  pembeli  maka marketplace memerlukan  sarana  virtual  sebagai tempat terjadinya transaksi. Marketplace merupakan platform  transaksi  bisnis  online  yang  menyediakan metode  elektrik  untuk  memfasilitasi  transaksi komersil  seperti  menjual  barang,  jasa  ataupun informasi secara online antara pembeli dan penjual.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Regresi  logistik  adalah  metode  statistika  yang mempelajari  tentang  pola  hubungan  secara matematis  antara  satu  variabel  respon  (y)  yang
bersifat nominal atau ordinal dengan satu atau lebih variabel  prediktor  (x).  Perbedaan  yang  mendasar dengan  model  regresi  linier  yaitu  pada  variabel responnya.  Variabel  respon  pada  regresi  logistik merupakan variabel biner atau dikotomus. Variabel prediktor  dapat  berupa  variabel  polikotomus (kategorik  maupun  interval).  Sedangkan  untuk regresi linier, variabel responnya minimal berskala interval. Perbedaan lainnya terlihat pada pemilihan model  parametrik  dan  asumsi-asumsi  yang mendasari  kedua  model.  Walaupun  demikian, prinsip-prinsip pedugaan parameter yang digunakan dalam  analisis  model  regresi  logistik  sama  dengan analisis  model  regresi  linier  (Hosmer  and Lemeshow, 1989). Menurut jenis skala dan variabel respon  yang  digunakan  regresi  logistik  dibagi menjadi  3  macam,  yaitu  regresi  ligistik  biner, multinomial dan ordinal.
Analisis  regresi  logistik  biner  adalah  suatu regresi  logistik  antara  variabel  respon  (y)  dan variabel prediktor (x) dimana variabel y menghasilkan 2 kategori yaitu 0 dan 1 (Hosmer dan Lemeshow,  1989).  Sehingga  variabel  y  mengikuti distribusi  Bernoulli  dengan  fungsi  probabilitasnya sebagai berikut.
𝑓 ( 𝑦 ) = 𝜋 𝑦 (1 − 𝜋 ) 1− 𝑦 ; 𝑦 = 0, 1 Dimana jika y = 0 maka 𝑓 ( 𝑦 ) = 1 − 𝜋 dan jika y = 1 maka 𝑓 ( 𝑦 )  = 𝜋 .  Fungsi  regresi  logistiknya  dapat dituliskan sebagai berikut.
𝑓 ( 𝑧 ) = 1 1+ 𝑒 − 𝑧 𝑒𝑘𝑢𝑖𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛 𝑓 ( 𝑧 ) = 𝑒 𝑧 1+ 𝑒 𝑧 Dengan 𝑧 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽𝑝𝑥𝑝 Jika  nilai  z  antara  −∞  dan  ∞  maka  nilai  f(z) terletak  antara  0  dan  1  untuk  setiap  nilai  z  yang diberikan. Hal tersebut menunjukkan bahwa model logistik  sebenarnya  menggambarkan  probabilitas atau  resiko  dari  suatu  obyek.  Model  regresi logistiknya adalah sebagai berikut.
𝜋(𝑥) e β0 + β1x1 + ⋯ + βpxp
1 + e β0 + β1x1 + ⋯ + βpxp
Dimana p = banyaknya variabel prediktor Bila model persamaan di atas ditranformasi dengan tranformasi  logit,  maka  didapatkan  bentuk  logit seperti pada persamaan berikut.
𝑔 ( 𝑥 ) = ln ( 𝜋 ( 𝑥 ) 1− 𝜋 ( 𝑥 )) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽𝑝𝑥𝑝
4. HASIL PEMBAHASAN
a. Analisis Deskriptif Berdasarkan  data  yang  terkumpul  dengan jumlah  responden  sebanyak  324  orang diketahui  bahwa  Terdapat  sebanyak  97,5% masyarakat  Kota  Sukabumi  yang  didominasi 40,7%  oleh  Kecamatan  Cikole  pernah melakukan  pembelian  secara  online  dengan mayoritas  berjenis  kelamin  Laki-laki  sebesar 55,6% dengan 35.2% profesi/pekerjaan
merupakan Pelajar/ Mahasiswa dengan
mayoritas  lulusan  Sekolah  Menengah  Atas sebesar  46,3%  dengan  rata-rata  umur  21-25 tahun  (47,2%)  yang  setiap  bulannya  76,2% tidak menentu dalam melakukan pembelanjaan secara online dan 68,5%  memilih Shopee dan 31,5% memilih Tokopedia.
b. Analisis Regresi Logit Biner
a. Uji Hosmer Lemeshow
Hasil  pengujian  kesamaan  prediksi model  regresi  logistik  dengan  data  hasil observasi  yang  diperoleh  dari  nilai Chi- square 11.137  >  rtabel  pada  df  8  dengan signifikansi  sebesar  <  0.05  sehingga menolak Ho, maka tidak diperoleh adanya perbedaan  antara  prediksi  model  regresi logistik  dengan  data  hasil  observasi.  Hal ini berarti bahwa model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan  model  diterima  karena  model sesuai dengan hasil observasinya.
b. Model Tabulasi Silang
Berdasarkan 316 sampel, data pengamatan,  yang  tidak  terbukti  memilih variabel keputusan (Tokopedia), sebanyak 94  atau  4,1%  secara  tepat  dapat diprediksikan  oleh  model  regresi  logistik dan  4  data  pengamatan  yang  tidak  tepat diprediksikan  oleh  model,  sedangkan  dari 215  sampel  data  pengamatan  yang mengalami  terbukti  memilih  keputusan (Shopee),  atau  98,6%  yang  dengan  tepat dapat  diprediksi  oleh  model  regresi logistik,  sedangkan  3  data  pengamatan tidak cocok dengan hasil observasi. Secara keseluruhan  berarti  bahwa  nilai Overall Percentage sebelum  variabel independen dimasukan  ke  dalam  model  sebesar 215+4/316 = 69, 3%.
c. Pengujian Keseluruhan Model Terdapat  dua  ukuran R  square yaitu Cox  &  Snell  R  Square dan  Nagelkerke R Square . Cox & Snell R Square menggunakan nilai maksimum kurang dari 1  sehingga  sulit  untuk  diinterpretasikan.
Nagelkerke R Square merupakan modifikasi  dari Cox  &  Snell  R  Square dengan nilai yang bervariasi dari 0 sampai dengan 1. Nilai dari Nagelkerke R Square sebesar  0,  40,  hal  ini  berarti  40%  dapat dipengaruhi  oleh  keinginan  masyarakat Kota  Sukabumi  dalam  memilih market place sedangkan  sisanya  sebesar  60% dipengaruhi oleh faktor lain yang menjelaskan variabel dependen . Hasil pengujian omnibus test of model coefficient diperoleh  bahwa  nilai chi square (penurunan nilai -2 log likelihood )
sebesar  13,041  dengan  nilai  signifikan sebesar  0,023.  Dengan  nilai  –2 Log Likelihood  Value  block  number =  0  lebih besar  dari  nilai  –2 Log  Likelihood  Value block  number =  1  maka  model  regresi semakin  baik.  Bahwasanya  masyarakat Kota  Sukanumi  dalam  memilih market
place di Indonesia dapatt dipengaruhi oleh
Antarmuka,  Teknis,  Konten,  Privasi  dan
Promosi. Hal ini berarti bahwa penggunaan variabel bebas dalam penelitian  secara  bersama-sama  dapat menjelaskan  terjadinya  pemilihan market place .  Hasil  ini  menjelaskan  bahwa hipotesis  penelitian  dapat  diterima  dan pemilihan market place dapat dipengaruhi oleh  Antarmuka,  Teknis,  Konten,  Privasi dan Promosi.
Tabel 2 Interpretasi Variabel Laten Variabel Laten Variabel Manifes Min Max Mean Rata- rata Std. Deviasi Variance Interpretasi Antar Muka (Ar) Tampilan antarmuka (interface) pada aplikasi e- commorce harus mudah digunakan atau user friendly (At1) 1 5 2.92
12.2 1.219
1.485 Pengolahan data statistik yang dilakukan menunjukan bahwa sebagia besar pengguna meyakini bahwa penampilan mampu memberikan dampak yang baik.
Hal tersebut terlihat dari nilai rata-rata keseluruhan variabel antar muka yang tinggi dibandingkan nilai tengah yang menandakan bahwa mayoritas responden setuju dengan item- item variabel antarmuka Desain antarmuka perlu dibuat menarik untuk mendorong konsumen dalam memilih aplikasi e- commerce (At2) 1 5 3.07 1.249 1.674 Penggunaan warna pada antarmuka aplikasi e- commerce harus mudah diingat dan dikenali (At3) 2 5 2.97 1.209 1.463 Tulisan (bentuk font) pada antarmuka aplikasi e- commerce harus mudah untuk dipahami (At4) 1 5 3.20 1.321 1.746 Teknis (Ts) Waktu pengiriman barang tidak melebihi estimasi (Ts1) 2 5 3.40
20.84
1.407 1.980 Pengolahan data statistik yang dilakukan menunjukan bahwa sebagia besar pengguna meyakini bahwa pelaksanaan mampu memberikan dampak yang baik. Hal tersebut terlihat dari nilai rata-rata keseluruhan variabel Teknis yang tinggi dibandingkan nilai tengah yang menandakan bahwa mayoritas responden setuju dengan item-item variabel Teknis Penyimpanan e-money (uang elektronik) dalam aplikasi harus mudah dan aman untuk membuat suatu transaksi (Ts2) 1 5 3.54 1.419 2.014 Produk yang diterima harus sesuai dengan deskripsi (pemaparan) penjual (Ts3) 1 5 3.59 1.443 2.083 Untuk memuat suatu halaman / tampilan aplikasi tidak perlu membutuhkan waktu yang lama (Ts4) 2 5 3.34 1.386 1.920 Tersedianya Call Center (layanan panggilan) 24 jam untuk melayani konsumen (Ts5) 2 5 3.46 1.426 2.033 Tabel 3 Interpretasi Variabel Laten (2) Variabel Laten Variabel Manifes Min Max Mean Rata- rata Std. Deviasi Variance Interpretasi Teknis (Ts) Aplikasi harus mudah digunakan oleh pengguna baik dari pembelian, pelayanan serta penggunaan (Ts6) 2 5 2.51 1.446 2.092 Konten (Kn) Fasilitas pencarian dalam menemukan produk yang dibutuhkan tergolong mudah (Kn1) 2 5 3.19 13.3 1.362 1.856 Pengolahan data statistik yang dilakukan menunjukan bahwa sebagia besar pengguna meyakini bahwa kelengkapan Tahapan pengaduan pada konsumen dalam pembelian 1 5 3.33 1.431 2.049
Variabel Laten Variabel Manifes Min Max Mean Rata- rata Std. Deviasi Variance Interpretasi harus mudah untuk di dapatkan (Kn2) fasilitas mampu memberikan dampak yang baik. Hal tersebut terlihat dari nilai rata-rata keseluruhan variabel Konten yang tinggi dibandingkan nilai tengah yang menandakan bahwa mayoritas responden setuju dengan item- item variabel Konten Pemilihan pembayaran (elektronik atau cash) memudahkan konsumen untuk bertransaksi (Kn3) 1 5 3.39 1.427 2.036 Kelengkapan informasi produk pada aplikasi harus mudah untuk di ketahui (Kn4) 2 5 3.36 2.433 2.054 Privasi (Ps) Data pribadi pada konsumen harus terlindungi oleh penyedia jasa (Ps1) 2 5 3.72
14.7 1.440
2.075 Pengolahan data statistik yang dilakukan menunjukan bahwa sebagia besar pengguna meyakini bahwa menjaga informasi mampu memberikan dampak yang baik. Hal tersebut terlihat dari nilai rata-rata keseluruhan variabel Privasi yang tinggi dibandingkan nilai tengah yang menandakan bahwa mayoritas responden setuju dengan item- item variabel Privasi. Data transaksi konsumen harus terlindungi oleh penyedia jasa (Ps2) 1 5 3.72 1.454 2.114 Aplikasi harus menyediakan fasilitas perlindungan untuk data kartu kredit (Ps3) 2 5 3.65 1.425 2.032 Aplikasi harus menyediakan jaminan keamanan privasi konsumen terkait (E-Money, Produk pada daftar keranjang, dan Produk yang dibeli) (Ps4) 2 5 3.36 1.443 2.082

## Tabel 2 Interpretasi Variabel Laten (3)
Variabel Laten Variabel Manifes Min Max Mean Rata- rata Std. Deviasi Variance Interpretasi Kompensasi (Ks) Terdapat fasilitas pengembalian dana karena produk rusak atau tidak sesuai pendataan (Ks1) 1 5 3.66 7.29 1.447 2.093 Variabel Kompensasi mampu meyakinkan bahwa responden setuju dengan variabel ini dengan dilihat pada nilai tinggi dari rata-rata keseluruhan. Terdapat fasilitas pengembalian produk karena produk rusak atau tidak sesuai pendataan (Ks2) 2 5 3.63 1.449 2.101 Promosi (Pr) Aplikasi sering memberikan potongan harga (Pr1) 2 5 3.52 14.4 1.426 1.035 Pengolahan data statistik yang dilakukan menunjukan bahwa sebagia besar pengguna meyakini bahwa promosi mampu memberikan dampak yang baik.
Hal tersebut terlihat dari nilai rata-rata keseluruhan variabel
Promosi yang tinggi dibandingkan nilai tengah yang menandakan bahwa mayoritas responden setuju dengan item- item variabel Promosi. Aplikasi sering memberikan Kupon atau Voucher (Pr2) 2 5 3.66 1.410 1.989 Aplikasi selalu memberikan notifikasi / pemberitahuan ketika merilis informasi program promosi (Pr3) 2 5 3.41 1.376 2.078 Terdapat fasilitas gratis ongkos kirim yang meringankan konsumen (Pr4) 1 5 3.77 1.442
d. Uji Hipotesis
Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa dari ke-lima variabel bebas, terdapat 3 variabel yang  mempunyai  nilai  signifikansi  >  0.05 (Antarmuka  (At),  Konten  (Kn)  dan  Privasi (Ps))  variabel  lainnya.  Selain  3  variabel tersebut,  keseluruhan  variabel  mempunyai nilai  signifikansi  kurang  dari  0,05.  Dengan demikian,  pada  α=  5%,  Teknis  (Ts)  dan Promosi  (Pr)  secara  statistik  dan  secara individual  berpengaruh  terhadap  pemilihan Keputusan Marketplace . a. Hasil  Uji  Hipotesis  Pengaruh  AntarMuka Terhadap pemilihan keputusan marketplace . Berdasarkan hasil
pengujian AntarMuka (At) ini dapat diperoleh dengan cara  menjumlahkan independen kemudian dibagi  dengan  jumlah  terhadap  terjadinya pemilihan  keputusan marketplace ,  dapat diketahui  bahwa  nilai  signifikan  variabel Antarmuka  >  0,05  serta  nilai  konstanta yang  negatif  menunjukan  bahwa  variabel antarmuka  mempunyai  pengaruh  negatif terhadap  terjadinya  pemilihan  keputusan marketplace , maka, hipotesis pertama yang
menyatakan
bahwa “Antarmuka berpengaruh  negatif  terhadap  pemilihan keputusan markaetplace ” ditolak.
b. Hasil  Uji  Hipotesis  Pengaruh  Teknis Terhadap pemilihan keputusan
markaetplace .
Berdasarkan  hasil  pengujian  Teknis (Ts)  ini  dapat  diperoleh  dengan  cara menjumlahkan independen kemudian dibagi  dengan  jumlah  terhadap  terjadinya pemilihan  keputusan markaetplace ,  dapat diketahui  bahwa  nilai  signifikan  variabel Teknis < 0,05 menunjukan bahwa variabel Teknis  mempunyai  pengaruh  terhadap terjadinya pemilihan keputusan markaetplace .  Oleh  karena  itu,  hipotesis kedua  yang  menyatakan  bahwa  “Teknis berpengaruh  positif  terhadap  pemilihan keputusan markaetplace ” diterima.
c. Hasil  Uji  Hipotesis  Pengaruh  Konten Terhadap pemilihan keputusan
markaetplace .
Berdasarkan  hasil  pengujian  Konten (Kn)  ini  dapat  diperoleh  dengan  cara menjumlahkan independen kemudian dibagi  dengan  jumlah  terhadap  terjadinya pemilihan  keputusan markaetplace ,  dapat diketahui  bahwa  nilai  signifikan  variabel Konten > 0,05 menunjukan bahwa variabel Konten  mempunyai  pengaruh  negatif terhadap  terjadinya  pemilihan  keputusan
markaetplace .  Oleh  karena  itu,  hipotesis ketiga  yang  menyatakan  bahwa  “Konten berpengaruh  negatif  terhadap  pemilihan keputusan markaetplace ” ditolak.
d. Hasil  Uji  Hipotesis  Pengaruh  Privasi Terhadap  pemilihan  keputusan market place .
Berdasarkan  hasil  pengujian  Privasi (Ps)  ini  dapat  diperoleh  dengan  cara menjumlahkan independen kemudian dibagi  dengan  jumlah  terhadap  terjadinya pemilihan  keputusan markaetplace ,  dapat diketahui  bahwa  nilai  signifikan  variabel Privasi > 0,05 menunjukan bahwa variabel Privasi  mempunyai  pengaruh  negatif terhadap  terjadinya  pemilihan  keputusan markaetplace .  Oleh  karena  itu,  hipotesis keempat yang menyatakan bahwa “Privasi berpengaruh  negatif  terhadap  pemilihan keputusan markaetplace ” ditolak.
e. Hasil  Uji  Hipotesis  Pengaruh  Promosi Terhadap  pemilihan  keputusan market place .
Berdasarkan  hasil  pengujian  Promosi (Pr)  ini  dapat  diperoleh  dengan  cara menjumlahkan independen kemudian dibagi  dengan  jumlah  terhadap  terjadinya pemilihan  keputusan markaetplace ,  dapat diketahui  bahwa  nilai  signifikan  variabel Promosi  <  0,05  menunjukan  bahwa variabel  Promosi  mempunyai  pengaruh terhadap  terjadinya  pemilihan  keputusan markaetplace .  Oleh  karena  itu,  hipotesis kelima  yang  menyatakan  bahwa  “Promosi berpengaruh  positif  terhadap  pemilihan keputusan markaetplace ” diterima.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan pembahasan  yang  telah  dilakukan  diperoleh kesimpulan bahwa:
1. Dari  pengolahan  data  yang  sudah  di  lakukan peneliti,  terdapat  2  variabel  yang  dinyatakan signifikan  yaitu  variabel  Teknis  berpengaruh positif  (+)  dengan  nilai  0.761  terhadap Pemilihan E-Marketplace dan variabel Promosi  berpengaruh  positif  (+)  dengan  nilai 0.323  terhadap  Pemilihan Marketplace oleh masyarakat Kota Sukabumi.
2. Masyarakat Kota Sukabumi memilih Marketplace Shopee dibanding dengan Tokopedia  karena  dari  segi  teknis  Shopee mudah  digunakan  dalam  melayani  pembelian serta transaksi / keluhan konsumen dan Shopee mempunyai  fitur-fitur  menarik  pada  bagian promosi Marketplace.

## 6. REFERENSI
Al-Sharafi,  Mohammed  A.,  et  al.  "Information culture  effect  on  e-commerce  adoption  in small  and  medium  enterprises:  a  structural equation  modelling  approach." International Journal of Business Information Systems 35.4 (2020): 415-438.
Indrayani,  R.,  &  Pardiyono,  R.  (2019,  July). Decision  Support  System  to  Choose  Private Higher  Education  Based  on  Service  Quality Model  Criteria  in  Indonesia.  In  Journal  of Physics:  Conference  Series  (Vol.  1179,  No. 1, p. 012036). IOP Publishing.
Kurajdova,  Klaudia,  and  Janka  Táborecka- Petrovicova.  "Literature  review  on  factors influencing milk purchase behaviour." International Review of Management  and  Marketing 5.1  (2015):  9- 25. Pardiyono,  R.,  &  Indrayani,  R.  (2019,  April). Decision  support  system  to  choose  private higher  education  based  on  marketing  mix model  criteria  in  Indonesia.  In  IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering  (Vol.  508,  No.  1,  p.  012112). IOP Publishing. Şahin, Hasan, and T. Topal. "The effect of the use of information technologies in businesses on cost and financial performance." International Journal of Engineering  Innovations  and  Research (IJEIR) 5.6 (2016): 394-402. Shanti,  R.  &  Kannaiah.  (2015).  Consumers' perception  on  online  shopping.  Journal  of Marketing  and  Consumer  Research.  13,  14-
21.
Turban, E., Outland, J., King, D., Lee, J. K., Liang, T. P., & Turban, D. C. (2018). Marketing and
Advertising  in  E-Commerce.  In  Electronic
Commerce 2018. Springer, Cham
Wamba-Taguimdje,  Serge-Lopez,  et  al.  "Influence of  artificial  intelligence  (AI)  on  firm performance: the business value of AI-based transformation  projects." Business  Process Management Journal (2020)
Yalan, Yang, and Tang Wei. "Deep logistic learning framework for e-commerce and supply chain management  platform." Arabian  Journal  for Science and Engineering (2021): 1-15.
Wang, Yi Chen, et al. "Effect of Country Distance
on  E-commerce  Export:  Focusing  on  the Moderating Effect of Entrepreneurship." Journal of Korea
Trade 25.4 (2021): 60-87.