## KESEDIAAN, PERILAKU DAN KONSISTENSI ADOPSI E-COMMERCE KONSUMEN SAYURAN DI KOTA SEMARANG
Atik Maritasari Marno Nugroho
Universitas Islam Sultan Agung, Semarang atikmaritasari@std.unissula.ac.id marnonugroho@unissula.ac.id

## Abstract
The purpose of this study was to determine the main factors that influence the willingness, behavior and consistency of consumers in adopting vegetable consumer e-commerce in Semarang City. A total of 138 valid questionnaires were collected online from 16 sub- districts in Semarang City, resulting in a response rate of 92%. Data analysis used binary logistic regression. The results of this study indicate that 64% of vegetable e-commerce consumers have the same willingness and behavior, and 46% of consumers have willingness and behavior deviations. The main factors affecting willingness, behavior and consistency of e-commerce adoption of different vegetable consumers. The variables used consisted of perceived usefulness, perceived quality of logistics services, and distance to the nearest vegetable market which had a significant and positive effect on consistency of willingness to adopt, behavior and consistency of vegetable e-commerce behavior. The limitation of this research is only on vegetable consumers in the city of Semarang as the research object. Other cities in the vicinity can be used as a comparative study in further research. The main factors affecting differences in willingness and e-commerce behavior of vegetable consumers can be investigated. The implications of the results of this study can optimize the adoption of e-commerce in vegetable trade and contribute to an understanding of how to increase consumer awareness and participation in vegetable e-commerce. This research suggestion can be used to increase the e-commerce of vegetables in other cities that have the same problem.
Keywords: e-commerce, willingness, behavior, consistency.

## PENDAHULUAN
Sayuran merupakan makanan esensial, dan memberikan vitamin esensial, mineral, dan nutrisi lain bagi manusia (Cheng et al., 2016; Saba et al., 2018; Zhang et al., 2017). Setiap tautan dalam pemrosesan produk nabati, mulai dari penanaman, transportasi, pemrosesan, dan distribusi, hingga akhirnya dikonsumsi oleh konsumen, memengaruhi efisiensi  dan  manfaat  dari  keseluruhan proses sirkulasi ke tingkat yang berbeda
(Johnson et al., 2019). Konsumen, sebagai penghubung terakhir dari rantai pasokan sayuran, memiliki kepentingan khusus, dan orientasi permintaan mereka akan sangat membatasi perilaku hulu rantai pasokan. Namun, banyaknya peserta dalam rantai pasokan sayuran, termasuk produsen, grosir, pengecer, konsumen, dan lain- lain (Hu et al., 2013; Zhong et al., 2015) mengakibatkan masalah seperti sirkulasi
Kesediaan, Perilaku dan Konsistensi ………. ( Atik Maritasari & Marno Nugroho )
sayuran  yang  tidak  efisien,  sirkulasi  yang tinggi. biaya, dan hubungan yang buruk antara produksi dan pemasaran (Raut et al., 2019).
Karakteristik musiman produksi sayuran terlihat jelas, dan variasi serta kuantitas sayuran tidak dapat dijamin secara  efektif  di  luar  musim  (Bao  et  al., 2012).  Namun  demikian,  memanfaatkan sepenuhnya  teknologi  informasi  modern untuk mengembangkan perdagangan elektronik ( e-commerce ) dan metode perdagangan lainnya (Mohammed dan Tejay, 2017) dapat mematahkan model produksi dan pemasaran sayuran tradisional, memperpendek jarak sayuran dari lapangan ke meja makan. , dan mempercepat  efisiensi  sirkulasi  sayuran (Alsaad et al., 2017; Valarezo et al., 2018) untuk memenuhi beragam kebutuhan konsumen untuk berbagai musim dan wilayah sayuran.
Perkembangan dan pemasyarakatan internet  dan  kemajuan  teknologi  informasi (Jamaluddin, 2013; Xianglian dan Hua, 2013), e-commerce makanan segar China telah berkembang pesat, skala transaksi pasar e-commerce makanan segar melebihi 200 miliar Yuan (iResearch, 2019). Industri e-commerce makanan segar memiliki pembiayaan yang besar; total 5,77 miliar Yuan dikumpulkan pada tahun 2018 (iResearch, 2019). Namun frekuensi  konsumen  yang  menggunakan e-commerce sayuran untuk membeli sayuran tidak setinggi yang diharapkan (Jin et al., 2017). E-commerce makanan segar juga menghadapi masalah seperti produk berkualitas rendah, keamanan pembayaran, dan layanan logistik yang tidak memadai (Jin et al., 2017; Wang dan Somogyi, 2018).
E-commerce sayuran, sebagai saluran sirkulasi baru sayuran (Cheng et al., 2016), juga menghadapi masalah yang sama, yang menyebabkan menurunnya kepercayaan konsumen, sehingga rendahnya antusiasme untuk mengadopsi e-commerce
sayuran. Oleh karena itu, menggali faktor- faktor kunci yang mempengaruhi kesediaan konsumen, perilaku, dan konsistensi kesediaan-perilaku untuk mengadopsi sayuran e-commerce adalah kunci untuk memecahkan masalah ini.

## KAJIAN PUSTAKA DAN
PENGEMBANGAN HIPOTESIS
1. Technology Acceptance Model (TAM) Model penerimaan teknologi (TAM) (Davis, 1989) terutama digunakan untuk mempelajari penerimaan pengguna sistem informasi.  Perilaku  adopsi  teknologi ditentukan oleh niat mengadopsi teknologi, dan niat perilaku dipengaruhi oleh sikap menggunakan, dua variabel penting yang mempengaruhi sikap penggunaan teknologi adalah persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan.
2. Theory Of Planned Behavior (TPB) Teori  perilaku  terencana  (TPB)  (Ajzen, 1991) percaya bahwa perilaku pengguna yang sebenarnya ditentukan oleh niat perilaku, sedangkan sikap, norma subjektif dan kontrol perilaku yang dirasakan adalah tiga variabel utama yang menentukan niat perilaku pengguna.
Penelitian ini didasarkan pada TAM dan TPB  serta  menggabungkan  karakteristik e-commerce sayuran untuk mempelajari faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perilaku adopsi konsumen pada e-commerce sayuran. Menurut analisis teoritis, diyakini bahwa perilaku adopsi konsumen pada e-commerce nabati dipengaruhi oleh karakteristik  pribadi  (Gar  ın-Munoz,et  al., 2019; Hwang, 2010), karakteristik keluarga, kognisi e-commerce nabati ( Kang dan Namkung, 2019; Polasik dan Wisniewski, 2009), kognisi kualitas (Sandberg, 2013; Zhang  et  al.,  2018),  norma  subjektif (Hwang, 2010; Venkatesh et al., 2003) dan faktor eksternal.
Penelitian para sarjana tentang perilaku adopsi e-commerce terutama  berfokus pada dua aspek, yang pertama adalah
dari  perspektif  pengguna  individu.  Crespo dan Bosque (2010) meneliti fitur komersial internet dan bagaimana mempengaruhi adopsi konsumen dari e-commerce B2C.  B2C e-commerce adalah model ritel komersial yang menjual produk dan layanan langsung ke konsumen secara langsung melalui internet. Ini terutama menggunakan internet untuk melakukan aktivitas penjualan online (Castro-Lopez et al., 2017; He et al., 2019).
Kang dan Namkung (2019) menerapkan
elaboration likelihood model (ELM) dan technology accept model (TAM) untuk meng-eksplorasi
faktor-faktor
yang mempengaruhi konsumen untuk membeli  makanan  melalui  platform  O2O e-commerce . O2O e-commerce adalah model e-commerce baru yang terintegrasi secara  online  dan  offline  (Kang  dan Namkung, 2019; Shen et al., 2019; Zhang et al., 2015). Konsumen dapat memesan secara online dan menggunakan offline.  Model  ini  lebih  memperhatikan pengalaman pengguna, dan intinya terletak pada  drainase  online  dan  offline  (Kang dan Namkung, 2019; Zhang et al., 2015). Beberapa  ahli  juga  telah  mempelajari faktor-faktor  kunci  dari  keinginan  untuk mengadopsi e-commerce dari  perspektif petani (Jamaluddin, 2013).
Perspektif  kedua  dari  mana  para sarjana telah mempelajari perilaku adopsi e-commerce adalah perusahaan atau organisasi. Grand on dkk. (2011) membandingkan teori perilaku terencana (TPB)  dan  teori  tindakan  beralasan (TRA) dengan menggunakan pemodelan persamaan struktural untuk menentukan mana yang lebih baik dalam memprediksi kemauan adopsi e-commerce di antara usaha kecil dan menengah (UKM).
Peneliti sebelumnya telah mengeksplorasi kesediaan untuk mengadopsi berbagai jenis e-commerce dari  perspektif  yang  berbeda.  Namun, ada kekurangan studi yang berhubungan dengan keinginan untuk mengadopsi
penggunaan e-commerce untuk sayuran di antara  konsumen  metropolitan  di  Beijing, Cina, yang sangat rentan, musiman, dan sulit  untuk  dilestarikan  (Bao  et  al.,  2012); hal  ini  menyulitkan  penerapan  faktor pengaruh produk lain secara menyeluruh pada sayuran.  Selain itu, karena sulitnya mengumpulkan data tentang perilaku konsumen yang sebenarnya, sebagian besar penelitian hanya membahas tentang kemauan adopsi konsumen e-commerce , mengabaikan penelitian lebih lanjut tentang perilaku konsumen yang sebenarnya, dan faktor  kunci  dari  konsistensi  kesediaan- perilaku.
Semarang sebagai ibu kota provinsi Jawa Tengah merupakan kota konsumsi yang sangat besar dengan populasi penduduk yang besar, konsumsi sayuran yang tinggi. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  mengeksplorasi  faktor-faktor utama yang mempengaruhi konsistensi adopsi, perilaku, dan kesediaan-perilaku konsumen pada e-commerce sayuran di kota Semarang.
Hasil peneitian ini diharapkan dalam penelitian ini dapat mendukung mengklarifikasi  faktor-faktor  utama  yang mempengaruhi kesediaan, perilaku, dan konsistensi kesediaan-perilaku konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran, serta mekanisme pengambilan keputusan bagi mereka. adopsi.
Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa karakteristik pribadi seperti jenis kelamin, usia, pendidikan, dan pengalaman  belanja  online  memiliki  efek signifikan terhadap keinginan dan perilaku adopsi e-commerce konsumen  (Gar  ın- Munoz, et al., 2019; Hwang, 2010; Valarezo et al. al., 2018).
Model penerimaan teknologi mene- kankan bahwa persepsi pengadopsi teknologi tentang kegunaan dan kegunaan teknologi adalah dua variabel penting yang mempengaruhi sikap penggunaan teknologi (Davis, 1989). Selain itu, teknologi mudah dipelajari,  dapat  dioperasikan  dan  efektif,
dan oleh karena itu, akan meningkatkan penerimaan pengguna dan kemauan adopsi teknologi (Kang dan Namkung, 2019; Polasik dan Wisniewski, 2009).
Konstruk norma subjektif mengacu pada persepsi individu tentang tekanan sosial dari  referensi  penting  untuk  melakukan atau tidak melakukan suatu perilaku (Ajzen, 1991). Hwang (2010) dan Venkatesh et al. (2003) menunjukkan bahwa norma sosial  akan  memiliki  efek  yang  lebih  kuat pada kemauan untuk mengadopsi sistem e-commerce pada wanita. Persepsi kualitas mengacu pada persepsi kualitas produk, kualitas layanan logistik,  dan  kualitas  desain  platform,  dan berdampak penting terhadap kemauan dan perilaku adopsi sistem informasi (Sandberg, 2013; Zhang et al., 2018). Kualitas sayuran umumnya dianggap penting untuk e-commerce karena pelanggan tidak dapat berhadapan langsung dengan vendor, atau memeriksa  barang  secara  fisik  (Zhang et al., 2018). Namun, sayuran sulit untuk dijaga kesegarannya, dan mudah rusak karena karakteristiknya masing-masing, sehingga membutuhkan kualitas layanan logistik  yang  lebih  ketat.  Beberapa
pengecer elektronik, seperti JD.com, Amazon, dan SunNing, memiliki sistem logistik mereka sendiri, dan menganggap logistik sebagai sumber utama “keunggulan kompetitif berkelanjutan” (Sandberg, 2013; Xu et al., 2019). Situs web juga berfungsi sebagai  tempat  penyimpanan  informasi dan menawarkan kemampuan transaksi, menyediakan mekanisme untuk melayani konsumen mereka (Kim dan Lennon, 2013).
Karakteristik desain halaman web memiliki pengaruh pada keputusan pembelian dan adopsi konsumen (Hussain et al., 2018; Shergill dan Chen, 2005). Faktor eksternal  didefinisikan  secara  berbeda dalam studi yang berbeda dan termasuk faktor  budaya,  ulasan  online  (Nakayama dan Wan, 2019), pengaruh media, dan pengaruh teman (Hwang, 2010). Faktor eksternal yang secara khusus diteliti dalam penelitian ini adalah jarak antara konsumen dan pasar sayur terdekat. Dalam  studi  ini,  faktor-faktor  kunci  yang mempengaruhi keinginan, perilaku, dan konsistensi adopsi e-commerce sayuran konsumen diusulkan menurut penelitian yang relevan dari para sarjana sebelumnya (Gambar 1). Gambar 1. Kerangka Pemikiran
al.,  2018;  Shergill  dan  Chen,  2005).  Faktor eksternal didefinisikan secara berbeda dalam studi  yang  berbeda  dan  termasuk  faktor budaya, ulasan online (Nakayama dan Wan, 2019), pengaruh media, dan pengaruh teman
(Hwang, 2010).
Faktor  eksternal  yang  secara  khusus diteliti  dalam  penelitian  ini  adalah  jarak antara  konsumen  dan  pasar  sayur  terdekat.
Dalam  studi  ini,  faktor-faktor  kunci  yang mempengaruhi  keinginan,  perilaku,  dan konsistensi  adopsi e-commerce sayuran konsumen  diusulkan  menurut  penelitian yang  relevan  dari  para  sarjana  sebelumnya (Gambar 1).
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian  ini  mengusulkan  enam hipotesis yang relevan sebagai berikut. H 1 .Karakteristik  pribadi  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran. H 2 .Karakteristik  keluarga  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran. H 3 .Kognisi e-commerce sayuran mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran. H 4 . Kognisi kualitas mempengaruhi kemauan dan  perilaku  adopsi  konsumen e-commerce sayuran.
H 5 .Norma subyektif mempengaruhi kemauan dan  perilaku  adopsi  konsumen e-commerce sayuran.
H 6 . Faktor eksternal mempengaruhi kemauan adopsi  dan  perilaku  konsumen e-commerce sayuran.

## METODE PENELITIAN
Teori  perilaku  terencana  berpendapat bahwa  dalam  kondisi  kendali  aktual  yang cukup,  kesediaan  perilaku  menentukan perilaku, yaitu kesediaan adalah faktor utama yang mempengaruhi perilaku (Ajzen, 1991). Oleh  karena  itu,  kemauan  dan  perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran dapat dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  yang  sama, seperti  jenis  kelamin,  usia,  pendidikan,  dan pengalaman  belanja  online,  dan  sebagainya, yang  mengarah  pada  kemungkinan  bahwa istilah gangguan acak dapat berkorelasi. satu sama lain.
Model  probit  umum  hanya  memiliki satu variabel dependen yang mengakibatkan hilangnya  efisiensi.  Oleh  karena  itu,  model probit  bivariat  (Filippiniet  al.,  2018;  Gao  et al., 2018) diadopsi dalam penelitian ini untuk meneliti  kesediaan  adopsi  dan  perilaku konsumen e-commerce sayuran,  dan  dapat menangani  dua  variabel  pada  waktu  yang bersamaan.  tanpa  kehilangan  efisiensi. Model  probit  bivariat  secara  umum didefinisikan sebagai:
(1)
di mana y *1 dan y *2 mewakili variabel yang tidak teramati. Jika y *1 > 0, berarti konsumen bersedia  mengadopsi e-commerce sayuran; jika tidak, mereka tidak mau mengadopsi e- commerce sayuran.  Jika  y *2 >  0,  itu  berarti konsumen  mengadopsi e-commerce sayuran dalam  proses  yang  sebenarnya;  jika  tidak, mereka  tidak  mengadopsi e-commerce sayuran.  X’ 1 dan  x’ 2 masing-masing merupakan  faktor  yang  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran,  dan  β1  dan  β2  adalah koefisien  yang  akan  diestimasi.  Variabel yang  dapat  diamati  y 1 dan  y 2 ditentukan dengan persamaan berikut.
(2)
• Kesediaan Adopsi
•
Perilaku Adopsi • Konsisensi Adopsi
Karakteristik Pribadi • Jenis Kelamin
• Usia • Pendidikan • Pengalaman Belanja Online Karakteristik Keluarga • Pedapatan Keluarga
• Jumlah Konsumesi
• Jumlah Anggota Keluarga
Persepsi E-Commerce Sayuran
• Persepsi Manfaat
• Persepsi Ketersediaan
• Persepsi Keamanan Pembayaran Persepsi Kualitas • Persepsi Kualitas Sayuran • Persepsi Kualitas Layanan Logistik • Persepsi Kualitas Platform Desaing Norma Subjektif
• Persepsi Keadaan
Faktor Luar
• Jarak Pasar Sayuran
Penelitian ini mengusulkan enam hipotesis yang relevan sebagai berikut.
H 1 .Karakteristik pribadi mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran. H 2 .Karakteristik keluarga mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran. H 3 .Kognisi e-commerce sayuran mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran.
H 4 .Kognisi kualitas mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran. H 5 .Norma subyektif mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran. H 6 .Faktor eksternal mempengaruhi kemauan adopsi dan perilaku konsumen e-commerce sayuran.

## METODE PENELITIAN
Teori perilaku terencana berpendapat bahwa dalam kondisi kendali aktual yang cukup, kesediaan perilaku menentukan perilaku,  yaitu  kesediaan  adalah  faktor utama yang mempengaruhi perilaku (Ajzen, 1991). Oleh karena itu, kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran dapat dipengaruhi oleh banyak faktor  yang  sama,  seperti  jenis  kelamin, usia, pendidikan, dan pengalaman belanja online, dan sebagainya, yang mengarah pada kemungkinan bahwa istilah gangguan acak dapat berkorelasi. satu sama lain.
Model probit umum hanya memiliki satu variabel dependen yang mengakibatkan hilangnya efisiensi. Oleh karena itu, model probit bivariat (Filippiniet al., 2018; Gao et al., 2018) diadopsi dalam penelitian ini untuk meneliti kesediaan adopsi dan perilaku konsumen e-commerce sayuran, dan dapat menangani dua variabel pada waktu yang bersamaan. tanpa kehilangan efisiensi.  Model  probit  bivariat  secara umum didefinisikan sebagai:
al.,  2018;  Shergill  dan  Chen,  2005).  Faktor eksternal didefinisikan secara berbeda dalam studi  yang  berbeda  dan  termasuk  faktor budaya, ulasan online (Nakayama dan Wan, 2019), pengaruh media, dan pengaruh teman (Hwang, 2010).
Faktor  eksternal  yang  secara  khusus diteliti  dalam  penelitian  ini  adalah  jarak antara  konsumen  dan  pasar  sayur  terdekat. Dalam  studi  ini,  faktor-faktor  kunci  yang mempengaruhi  keinginan,  perilaku,  dan konsistensi  adopsi e-commerce sayuran konsumen  diusulkan  menurut  penelitian yang  relevan  dari  para  sarjana  sebelumnya (Gambar 1).
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian  ini  mengusulkan  enam hipotesis yang relevan sebagai berikut. H 1 .Karakteristik  pribadi  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran. H 2 .Karakteristik  keluarga  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran. H 3 .Kognisi
e-commerce sayuran mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran. H 4 . Kognisi kualitas mempengaruhi kemauan dan  perilaku  adopsi  konsumen e-commerce sayuran.
H 5 .Norma subyektif mempengaruhi kemauan dan  perilaku  adopsi  konsumen e-commerce sayuran.
H 6 . Faktor eksternal mempengaruhi kemauan adopsi  dan  perilaku  konsumen e-commerce sayuran.

## METODE PENELITIAN
Teori  perilaku  terencana  berpendapat bahwa  dalam  kondisi  kendali  aktual  yang cukup,  kesediaan  perilaku  menentukan perilaku, yaitu kesediaan adalah faktor utama yang mempengaruhi perilaku (Ajzen, 1991). Oleh  karena  itu,  kemauan  dan  perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran dapat dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  yang  sama, seperti  jenis  kelamin,  usia,  pendidikan,  dan pengalaman  belanja  online,  dan  sebagainya, yang  mengarah  pada  kemungkinan  bahwa istilah gangguan acak dapat berkorelasi. satu sama lain.
Model  probit  umum  hanya  memiliki satu variabel dependen yang mengakibatkan hilangnya  efisiensi.  Oleh  karena  itu,  model probit  bivariat  (Filippiniet  al.,  2018;  Gao  et al., 2018) diadopsi dalam penelitian ini untuk meneliti  kesediaan  adopsi  dan  perilaku konsumen e-commerce sayuran,  dan  dapat menangani  dua  variabel  pada  waktu  yang bersamaan.  tanpa  kehilangan  efisiensi. Model  probit  bivariat  secara  umum didefinisikan sebagai:
(1) di mana y *1 dan y *2 mewakili variabel yang tidak teramati. Jika y *1 > 0, berarti konsumen bersedia  mengadopsi e-commerce sayuran; jika tidak, mereka tidak mau mengadopsi e- commerce sayuran.  Jika  y *2 >  0,  itu  berarti konsumen  mengadopsi e-commerce sayuran dalam  proses  yang  sebenarnya;  jika  tidak, mereka  tidak  mengadopsi e-commerce sayuran.  X’ 1 dan  x’ 2 masing-masing merupakan  faktor  yang  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran,  dan  β1  dan  β2  adalah koefisien  yang  akan  diestimasi.  Variabel yang  dapat  diamati  y 1 dan  y 2 ditentukan dengan persamaan berikut.
(2)
• Kesediaan Adopsi
• Perilaku Adopsi
• Konsisensi Adopsi
Karakteristik Pribadi
• Usia
• Pendidikan
• Pengalaman Belanja Online
Karakteristik Keluarga
• Pedapatan Keluarga
• Jumlah Konsumesi
• Jumlah Anggota Keluarga
Persepsi E-Commerce Sayuran
• Persepsi Manfaat
• Persepsi Ketersediaan
• Persepsi Keamanan Pembayaran Persepsi Kualitas
• Persepsi Kualitas Sayuran
• Persepsi Kualitas Layanan Logistik
• Persepsi Kualitas Platform Desaing
Norma Subjektif
• Persepsi Keadaan
Faktor Luar • Jarak Pasar Sayuran
(1) di mana y * 1 dan y * 2 mewakili variabel yang tidak teramati. Jika y * 1 > 0, berarti konsumen bersedia mengadopsi e-commerce sayuran; jika tidak, mereka tidak mau mengadopsi e-commerce sayuran. Jika y * 2 > 0, itu berarti konsumen mengadopsi e-commerce sayuran dalam proses yang sebenarnya; jika tidak, mereka tidak mengadopsi e-commerce sayuran. X’ 1 dan x’ 2 masing-masing  merupakan  faktor yang mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran, dan β1 dan β2 adalah koefisien yang akan diestimasi. Variabel yang dapat diamati y 1 dan y 2 ditentukan dengan persamaan berikut.
al.,  2018;  Shergill  dan  Chen,  2005).  Faktor eksternal didefinisikan secara berbeda dalam studi  yang  berbeda  dan  termasuk  faktor budaya, ulasan online (Nakayama dan Wan, 2019), pengaruh media, dan pengaruh teman (Hwang, 2010).
Faktor  eksternal  yang  secara  khusus diteliti  dalam  penelitian  ini  adalah  jarak antara  konsumen  dan  pasar  sayur  terdekat. Dalam  studi  ini,  faktor-faktor  kunci  yang mempengaruhi  keinginan,  perilaku,  dan konsistensi  adopsi e-commerce sayuran konsumen  diusulkan  menurut  penelitian yang  relevan  dari  para  sarjana  sebelumnya (Gambar 1).
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian  ini  mengusulkan  enam hipotesis yang relevan sebagai berikut. H 1 .Karakteristik  pribadi  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran. H 2 .Karakteristik  keluarga  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran. H 3 .Kognisi e-commerce sayuran mempengaruhi kemauan dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran. H 4 . Kognisi kualitas mempengaruhi kemauan dan  perilaku  adopsi  konsumen e-commerce sayuran. H 5 .Norma subyektif mempengaruhi kemauan dan  perilaku  adopsi  konsumen e-commerce sayuran. H 6 . Faktor eksternal mempengaruhi kemauan adopsi  dan  perilaku  konsumen e-commerce sayuran.

## METODE PENELITIAN
Teori  perilaku  terencana  berpendapat bahwa  dalam  kondisi  kendali  aktual  yang cukup,  kesediaan  perilaku  menentukan perilaku, yaitu kesediaan adalah faktor utama yang mempengaruhi perilaku (Ajzen, 1991). Oleh  karena  itu,  kemauan  dan  perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran dapat dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  yang  sama, seperti  jenis  kelamin,  usia,  pendidikan,  dan pengalaman  belanja  online,  dan  sebagainya, yang  mengarah  pada  kemungkinan  bahwa istilah gangguan acak dapat berkorelasi. satu sama lain.
Model  probit  umum  hanya  memiliki satu variabel dependen yang mengakibatkan hilangnya  efisiensi.  Oleh  karena  itu,  model probit  bivariat  (Filippiniet  al.,  2018;  Gao  et al., 2018) diadopsi dalam penelitian ini untuk meneliti  kesediaan  adopsi  dan  perilaku konsumen e-commerce sayuran,  dan  dapat menangani  dua  variabel  pada  waktu  yang bersamaan.  tanpa  kehilangan  efisiensi. Model  probit  bivariat  secara  umum didefinisikan sebagai:
(1) di mana y *1 dan y *2 mewakili variabel yang tidak teramati. Jika y *1 > 0, berarti konsumen bersedia  mengadopsi e-commerce sayuran; jika tidak, mereka tidak mau mengadopsi e- commerce sayuran.  Jika  y *2 >  0,  itu  berarti konsumen  mengadopsi e-commerce sayuran dalam  proses  yang  sebenarnya;  jika  tidak, mereka  tidak  mengadopsi e-commerce sayuran.  X’ 1 dan  x’ 2 masing-masing merupakan  faktor  yang  mempengaruhi kemauan  dan  perilaku  adopsi  konsumen e- commerce sayuran,  dan  β1  dan  β2  adalah koefisien  yang  akan  diestimasi.  Variabel yang  dapat  diamati  y 1 dan  y 2 ditentukan dengan persamaan berikut.
(2)
• Kesediaan Adopsi
• Perilaku Adopsi
• Konsisensi Adopsi
Karakteristik Pribadi
• Pengalaman Belanja Online
Karakteristik Keluarga
• Pedapatan Keluarga
• Jumlah Konsumesi
• Jumlah Anggota Keluarga
Persepsi E-Commerce Sayuran • Persepsi Manfaat
• Persepsi Ketersediaan
• Persepsi Keamanan
Pembayaran
• Persepsi Kualitas Layanan Logistik
• Persepsi Kualitas Platform Desaing
Norma Subjektif
• Persepsi Keadaan Faktor Luar • Jarak Pasar Sayuran (2)
Sisa  ðε1;  ε2Þ  diasumsikan  mengikuti distribusi normal bivariat dengan vektor mean 0 dan matriks korelasi dengan komponen varians 1 dan koefisien korelasi ρ:
Sisa  ðε1;  ε2Þ  diasumsikan  mengikuti distribusi  normal  bivariat  dengan  vektor mean  0  dan  matriks  korelasi  dengan komponen varians 1 dan koefisien korelasi ρ:
(3) Jika  nilai  ρ  tidak  berbeda  secara  signifikan dari  nol,  ini  menggambarkan  bahwa  ε1  dan ε2  tidak  berkorelasi,  dan  probit  bivariat berkurang  menjadi  dua  model  probit  yang terpisah.  Jika  ρ>  0,  maka  terdapat  efek komplementer antara kemauan dan perilaku, dan jika ρ <0, maka terdapat efek substitusi antara kemauan dan perilaku.
Dalam  studi  ini,  kesediaan  konsumen untuk  mengadopsi e-commerce sayuran digunakan  untuk  menganalisis  lebih  lanjut tren  perilaku  mereka.  Jika  konsumen  ingin mengadopsi e-commerce sayuran  dan mengadopsi e-commerce sayuran  untuk membeli  sayuran,  yaitu  kemauan  dan perilaku  konsisten,  ini  didefinisikan  sebagai y 3 =1. Jika konsumen bersedia mengadopsi e- commerce sayuran  tetapi  melakukan  tidak mengadopsi e-commerce sayuran  untuk membeli  sayuran,  yaitu  kemauan  dan perilaku  tidak  konsisten,  didefinisikan sebagai y 3 =0.
Model  pilihan  logit  biner  banyak digunakan untuk menganalisis pilihan antara dua  kategori  (Zhang  et  al.,  2018;  Zhang  et al.,  2019).  Oleh  karena  itu,  model  regresi logistik  biner  diadopsi  dalam  pekerjaan  ini untuk  mempelajari  faktor-faktor  yang mempengaruhi konsistensi kesediaan- perilaku dalam e-commerce sayuran. Bentuk dasar  dari  model  tersebut  adalah  sebagai berikut: (4) dimana  pi  mewakili  probabilitas  bahwa kemauan  dan  perilaku  konsumen e- commerce sayuran ke-i konsisten, β1; β2; β3; ...;  βn  adalah  parameter  yang  akan diestimasi, α adalah konstanta, dan x adalah faktor  yang  mempengaruhi  konsistensi kesesuaian  adopsi  dan  perilaku  adopsi
konsumen e-commerce sayuran.  Model regresi  logistik  selanjutnya  dapat  diubah menjadi:
(5) dimana  yi  merupakan  hasil  dari  kesesuaian kemauan  dan  perilaku  konsumen e- commerce sayuran. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Analisis keinginan dan perilaku adopsi e- commerce sayuran konsumen Tabel  1  menggambarkan  bahwa  71% dari  138  konsumen  yang  disurvei  bersedia untuk  mengadopsi e-commerce sayuran, yang  jauh  lebih  tinggi  daripada  jumlah konsumen  yang  tidak  mau  mengadopsi e- commerce sayuran di Kota Semarang. Dalam situasi  pembelian  sayur  sebenarnya,  54% konsumen  mengadopsi e-commerce ,  lebih sedikit  dari  jumlah  orang  yang  memiliki kemauan untuk mengadopsi e-commerce . Dalam  studi  ini,  hanya  sampel  dari semua konsumen yang bersedia mengadopsi e-commerce sayuran  yang  diekstraksi  untuk menganalisis  lebih  lanjut  tren  perilaku mereka. 64% keinginan adopsi konsumen e- commerce sayuran konsisten dengan perilaku mereka, sedangkan 36% konsumen memiliki penyimpangan  antara  kesediaan  adopsi  dan perilaku adopsi, konsistensi dan penyimpangan diperiksa secara individu oleh individu. Tabel 1. Kesediaan dan Perilaku Adopsi E- commerce Item Bersedia Adopsi E-commerce (n=138) Melakukan Adopsi E-commerce (n=138) Ya 96 71% 74 54% Tidak 42 29% 64 46% 2. Definisi variabel Dalam  penelitian  ini,  faktor  inflasi varians digunakan untuk menguji kolinearitas  variabel.  Faktor  inflasi  varians dari  semua  variabel  independen  kurang  dari 5,  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  ada masalah  linier  berganda  untuk  semua variabel independen (Vu et al., 2015). Dalam penelitian  ini,  koefisien  korelasi  Pearson digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor

## (3)
Jika  nilai  ρ  tidak  berbeda  secara signifikan  dari  nol,  ini  menggambarkan bahwa  ε1  dan  ε2  tidak  berkorelasi,  dan probit bivariat berkurang menjadi dua model  probit  yang  terpisah.  Jika  ρ>  0, maka  terdapat  efek  komplementer  antara kemauan dan perilaku, dan jika ρ <0, maka terdapat  efek  substitusi  antara  kemauan
dan perilaku.
Dalam studi ini, kesediaan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran digunakan untuk menganalisis lebih lanjut tren perilaku mereka. Jika konsumen ingin mengadopsi e-commerce sayuran dan mengadopsi e-commerce sayuran untuk membeli sayuran, yaitu kemauan dan perilaku konsisten, ini didefinisikan sebagai y 3 =1. Jika konsumen bersedia mengadopsi e-commerce sayuran tetapi melakukan tidak mengadopsi e-commerce sayuran untuk membeli sayuran, yaitu kemauan dan  perilaku  tidak  konsisten,  didefinisikan sebagai y 3 =0. Model pilihan logit biner banyak digunakan untuk menganalisis pilihan antara dua kategori (Zhang et al., 2018; Zhang et al., 2019). Oleh karena itu, model regresi logistik biner diadopsi dalam pekerjaan  ini  untuk  mempelajari  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  konsistensi kesediaan-perilaku dalam e-commerce sayuran. Bentuk dasar dari model tersebut adalah sebagai berikut:
Sisa  ðε1;  ε2Þ  diasumsikan  mengikuti distribusi  normal  bivariat  dengan  vektor mean  0  dan  matriks  korelasi  dengan komponen varians 1 dan koefisien korelasi ρ:
(3)
Jika  nilai  ρ  tidak  berbeda  secara  signifikan dari  nol,  ini  menggambarkan  bahwa  ε1  dan ε2  tidak  berkorelasi,  dan  probit  bivariat berkurang  menjadi  dua  model  probit  yang terpisah.  Jika  ρ>  0,  maka  terdapat  efek komplementer antara kemauan dan perilaku, dan jika ρ <0, maka terdapat efek substitusi antara kemauan dan perilaku.
Dalam  studi  ini,  kesediaan  konsumen untuk  mengadopsi e-commerce sayuran digunakan  untuk  menganalisis  lebih  lanjut tren  perilaku  mereka.  Jika  konsumen  ingin mengadopsi e-commerce sayuran  dan mengadopsi e-commerce sayuran  untuk membeli  sayuran,  yaitu  kemauan  dan perilaku  konsisten,  ini  didefinisikan  sebagai y 3 =1. Jika konsumen bersedia mengadopsi e- commerce sayuran  tetapi  melakukan  tidak mengadopsi e-commerce sayuran  untuk membeli  sayuran,  yaitu  kemauan  dan perilaku  tidak  konsisten,  didefinisikan sebagai y 3 =0. Model  pilihan  logit  biner  banyak digunakan untuk menganalisis pilihan antara dua  kategori  (Zhang  et  al.,  2018;  Zhang  et al.,  2019).  Oleh  karena  itu,  model  regresi logistik  biner  diadopsi  dalam  pekerjaan  ini untuk  mempelajari  faktor-faktor  yang mempengaruhi konsistensi kesediaan- perilaku dalam e-commerce sayuran. Bentuk dasar  dari  model  tersebut  adalah  sebagai berikut:
(4)
dimana  pi  mewakili  probabilitas  bahwa kemauan  dan  perilaku  konsumen e- commerce sayuran ke-i konsisten, β1; β2; β3; ...;  βn  adalah  parameter  yang  akan diestimasi, α adalah konstanta, dan x adalah faktor  yang  mempengaruhi  konsistensi kesesuaian  adopsi  dan  perilaku  adopsi
konsumen e-commerce sayuran.  Model regresi  logistik  selanjutnya  dapat  diubah menjadi:
(5) dimana  yi  merupakan  hasil  dari  kesesuaian kemauan  dan  perilaku  konsumen e- commerce sayuran.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis keinginan dan perilaku adopsi e- commerce sayuran konsumen Tabel  1  menggambarkan  bahwa  71% dari  138  konsumen  yang  disurvei  bersedia untuk  mengadopsi e-commerce sayuran, yang  jauh  lebih  tinggi  daripada  jumlah konsumen  yang  tidak  mau  mengadopsi e- commerce sayuran di Kota Semarang. Dalam situasi  pembelian  sayur  sebenarnya,  54% konsumen  mengadopsi e-commerce ,  lebih sedikit  dari  jumlah  orang  yang  memiliki kemauan untuk mengadopsi e-commerce . Dalam  studi  ini,  hanya  sampel  dari semua konsumen yang bersedia mengadopsi e-commerce sayuran  yang  diekstraksi  untuk menganalisis  lebih  lanjut  tren  perilaku mereka. 64% keinginan adopsi konsumen e- commerce sayuran konsisten dengan perilaku mereka, sedangkan 36% konsumen memiliki penyimpangan  antara  kesediaan  adopsi  dan perilaku adopsi, konsistensi dan penyimpangan diperiksa secara individu oleh individu. Tabel 1. Kesediaan dan Perilaku Adopsi E- commerce Item Bersedia Adopsi E-commerce (n=138) Melakukan Adopsi E-commerce (n=138) Ya 96 71% 74 54% Tidak 42 29% 64 46% 2. Definisi variabel Dalam  penelitian  ini,  faktor  inflasi varians digunakan untuk menguji kolinearitas  variabel.  Faktor  inflasi  varians dari  semua  variabel  independen  kurang  dari 5,  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  ada masalah  linier  berganda  untuk  semua variabel independen (Vu et al., 2015). Dalam penelitian  ini,  koefisien  korelasi  Pearson digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor
(4) dimana pi mewakili probabilitas bahwa kemauan dan perilaku konsumen e-commerce sayuran  ke-i  konsisten,  β1; β2;  β3;  ...;  βn  adalah  parameter  yang akan  diestimasi,  α  adalah  konstanta, dan  x  adalah  faktor  yang  mempengaruhi konsistensi kesesuaian adopsi dan perilaku adopsi konsumen e-commerce sayuran.
Model regresi logistik selanjutnya dapat diubah menjadi:
Sisa  ðε1;  ε2Þ  diasumsikan  mengikuti distribusi  normal  bivariat  dengan  vektor mean  0  dan  matriks  korelasi  dengan komponen varians 1 dan koefisien korelasi ρ:
(3) Jika  nilai  ρ  tidak  berbeda  secara  signifikan dari  nol,  ini  menggambarkan  bahwa  ε1  dan ε2  tidak  berkorelasi,  dan  probit  bivariat berkurang  menjadi  dua  model  probit  yang terpisah.  Jika  ρ>  0,  maka  terdapat  efek komplementer antara kemauan dan perilaku, dan jika ρ <0, maka terdapat efek substitusi antara kemauan dan perilaku.
Dalam  studi  ini,  kesediaan  konsumen untuk  mengadopsi e-commerce sayuran digunakan  untuk  menganalisis  lebih  lanjut tren  perilaku  mereka.  Jika  konsumen  ingin mengadopsi e-commerce sayuran  dan mengadopsi e-commerce sayuran  untuk membeli  sayuran,  yaitu  kemauan  dan perilaku  konsisten,  ini  didefinisikan  sebagai y 3 =1. Jika konsumen bersedia mengadopsi e- commerce sayuran  tetapi  melakukan  tidak mengadopsi e-commerce sayuran  untuk membeli  sayuran,  yaitu  kemauan  dan perilaku  tidak  konsisten,  didefinisikan sebagai y 3 =0. Model  pilihan  logit  biner  banyak digunakan untuk menganalisis pilihan antara dua  kategori  (Zhang  et  al.,  2018;  Zhang  et al.,  2019).  Oleh  karena  itu,  model  regresi logistik  biner  diadopsi  dalam  pekerjaan  ini untuk  mempelajari  faktor-faktor  yang mempengaruhi konsistensi kesediaan- perilaku dalam e-commerce sayuran. Bentuk dasar  dari  model  tersebut  adalah  sebagai berikut:
(4)
dimana  pi  mewakili  probabilitas  bahwa kemauan  dan  perilaku  konsumen e- commerce sayuran ke-i konsisten, β1; β2; β3; ...;  βn  adalah  parameter  yang  akan diestimasi, α adalah konstanta, dan x adalah faktor  yang  mempengaruhi  konsistensi kesesuaian  adopsi  dan  perilaku  adopsi
konsumen e-commerce sayuran.  Model regresi  logistik  selanjutnya  dapat  diubah menjadi:
(5)
dimana  yi  merupakan  hasil  dari  kesesuaian kemauan  dan  perilaku  konsumen e- commerce sayuran. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Analisis keinginan dan perilaku adopsi e- commerce sayuran konsumen Tabel  1  menggambarkan  bahwa  71% dari  138  konsumen  yang  disurvei  bersedia untuk  mengadopsi e-commerce sayuran, yang  jauh  lebih  tinggi  daripada  jumlah konsumen  yang  tidak  mau  mengadopsi e- commerce sayuran di Kota Semarang. Dalam situasi  pembelian  sayur  sebenarnya,  54% konsumen  mengadopsi e-commerce ,  lebih sedikit  dari  jumlah  orang  yang  memiliki kemauan untuk mengadopsi e-commerce . Dalam  studi  ini,  hanya  sampel  dari semua konsumen yang bersedia mengadopsi e-commerce sayuran  yang  diekstraksi  untuk menganalisis  lebih  lanjut  tren  perilaku mereka. 64% keinginan adopsi konsumen e- commerce sayuran konsisten dengan perilaku mereka, sedangkan 36% konsumen memiliki penyimpangan  antara  kesediaan  adopsi  dan perilaku adopsi, konsistensi dan
penyimpangan diperiksa secara individu oleh individu. Tabel 1. Kesediaan dan Perilaku Adopsi E- commerce Item Bersedia Adopsi E-commerce (n=138) Melakukan Adopsi E-commerce (n=138) Ya 96 71% 74 54% Tidak 42 29% 64 46% 2. Definisi variabel Dalam  penelitian  ini,  faktor  inflasi varians
digunakan untuk menguji kolinearitas  variabel.  Faktor  inflasi  varians dari  semua  variabel  independen  kurang  dari 5,  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  ada masalah  linier  berganda  untuk  semua variabel independen (Vu et al., 2015). Dalam penelitian  ini,  koefisien  korelasi  Pearson digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor
(5)
dimana yi merupakan hasil dari kesesuaian kemauan dan perilaku
konsumen e-commerce sayuran.
HASIL DAN PEMBAHASAN 1.  Analisis keinginan dan perilaku adopsi e-commerce sayuran konsumen Tabel 1 menggambarkan bahwa 71% dari 138 konsumen yang disurvei bersedia untuk mengadopsi e-commerce sayuran, yang jauh lebih tinggi daripada jumlah konsumen yang tidak mau mengadopsi e-commerce sayuran di Kota Semarang.
Dalam situasi pembelian sayur sebenarnya, 54% konsumen mengadopsi e-commerce , lebih sedikit dari jumlah orang yang memiliki kemauan untuk mengadopsi e-commerce .
Dalam studi ini, hanya sampel dari semua konsumen yang bersedia mengadopsi e-commerce sayuran yang diekstraksi untuk menganalisis lebih lanjut tren perilaku mereka. 64% keinginan adopsi konsumen e-commerce sayuran konsisten dengan perilaku mereka, sedangkan 36% konsumen memiliki penyimpangan antara kesediaan adopsi dan perilaku adopsi, konsistensi dan penyimpangan diperiksa secara individu oleh individu. Tabel 1. Kesediaan dan Perilaku Adopsi E-commerce Item Bersedia Adopsi E-commerce (n=138) Melakukan Adopsi E-commerce (n=138) Ya 96 71% 74 54% Tidak 42 29% 64 46%

## 2.  Definisi variabel
Dalam penelitian ini, faktor inflasi varians digunakan untuk menguji kolinearitas variabel. Faktor inflasi varians dari semua variabel independen kurang dari 5, yang menunjukkan bahwa tidak ada masalah linier berganda untuk semua variabel independen (Vu et al., 2015). Dalam penelitian  ini,  koefisien  korelasi  Pearson digunakan  untuk  menganalisis  faktor- faktor yang mempengaruhi kesediaan dan perilaku adopsi konsumen. Ditemukan
12 - 26 bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan  antara  jenis  kelamin,  usia,  dan populasi  keluarga  pada  taraf  signifikan
0,05, hal ini menunjukkan bahwa variabel- variabel tersebut tidak berpengaruh
nyata terhadap kesediaan dan perilaku adopsi e-commerce sayuran konsumen. Sementara  faktor-faktor  lain  secara signifikan  berkorelasi  dengan  kesediaan dan perilaku adopsi e-commerce pada

## Tabel 2. Definisi Varibel
Variabel Definisi Rata-rata Std. Dev Min. Mak. Karakteristik Pribadi Jenis Kelamin Usia Pendidikan Pengalaman Belanja Online Karakteristik Keluarga Pendapatan Keluarga Konsumsi Makan Jumlah Anggota Keluarga Persepsi E-Commerce Sayuran Persepsi Kegunaan Persepsi Ketersediaan Persepsi Keamanan Pembayaran
Persepsi Kualitas Persepsi Kualitas Sayuran
Persepsi Kualitas Logistik Persepsi kualitas desain platform Persepsi Norma Persepsi Keadaan
Faktor Luar Jarak Pasar sayur. 1: Laki-laki; 0: Perempuan 1: dibawah 20 tahun; 2: 21-30 tahun; 3: 31-40 tahun, 4: 41- 50 tahun; 5: di atas 50 tahun. 1: SMP; 2: SMA; 3: SMK, 4: Sarjana; 5: S-2 1: kuran dari 1 tahun; 1: 1-2 tahun; 3: 2-3 tahun; 4: 3-4 tahun; 5: lebih dari 4 tahun.
1: Kurang dari 2 juta, 2: 2-3 juta, 3: 3-4 juta, 4: 4-5 juta, 5: lebih dari 5 juta 1: Kurang dari 1 juta, 2: 1-2 juta, 3: 2-3 juta, 4: 3-4 juta, 5:
lebih dari 4 juta
Jumlah anggota keluarga yang tinggal dalam satu rumah
Kegunaan (mulai dari sangat tidak berguna (1) hingga sangat berguna (5) Ketersediaan (mulai dari sangat sulit digunakan (1) hingga sangat mudah digunakan (5))
Keamanan pembayaran (mulai dari sangat tidak aman (1) hingga sangat aman (5))
Kualitas sayuran (mulai dari sangat buruk (1) hingga sangat baik (5)) Kualitas layanan logistik (mulai dari sangat buruk (1) hingga sangat baik (5)) Kualitas desain platform (mulai dari sangat buruk (1) hingga sangat baik (5))
E-commerce sayuran dimanfaatkan oleh masyarakat sekitar (mulai dari sangat sedikit (1) hingga sangat banyak (5)) 1: kurang dari 1km, 2: 1-1,5 km, 3: 1,5-2 km, 4: 2-2,5km, 5: lebih dari 2,5 km. 0,35 2,61 3,90 3,52 3,88 2,70 3,88 4,22 3,04 2,58 3,82 3,95 3,88 3,93 1,67 0,48 0,94 0,81 0,88 0,84 0,81 1,44 0,82 1,16 1,15 0,87 0,77 0,79 0,94 0,93 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 5 5 5 5 12 5 5 5 5 5 5 5 5
Kesediaan, Perilaku dan Konsistensi ………. ( Atik Maritasari & Marno Nugroho )
tingkat 0,05, namun, banyak penelitian telah menunjukkan bahwa jenis kelamin, usia, dan ukuran keluarga mempengaruhi adopsi konsumen terhadap e-commerce (Jia et al., 2018; Zhang et al., 2018; Zhang et al., 2018; Zhang et al., 2018; Zhang et al., 2018; Zhang et al., 2018; Zhang et al., 2018; Zhang et al., 2018; al., 2018), dan oleh karena itu, perlu untuk memasukkan ketiga faktor ini ke dalam model (Tabel 2).

## 3.  Deskripsi statistik variabel
Di antara sampel yang disurvei, terdapat lebih banyak perempuan, terhitung 64,6% dari total sampel; usia responden sebagian
Tabel 4.
Kesediaan dan Perilaku Adopsi E-commerce Sayuran Variabel Kesediaan Adopsi E-Commerce Konsumen Perilaku Adopsi E-Commerce Konsumen Coef Std. Error p-value Coef Std. Error p-value Constans Karakteristik Pribadi Jenis Kelamin Usia Pendidikan
Pengalaman Belanja Online Karakteristik Keluarga Pendapatan Keluarga Konsumsi Makan Jumlah Anggota Keluarga
Persepsi E-Commerce Sayuran Persepsi Kegunaan Persepsi Ketersediaan Persepsi Keamanan
Pembayaran
Persepsi Kualitas Persepsi Kualitas Sayuran Persepsi Kualitas Logistik Persepsi kualitas desain
platform
Persepsi Norma
Persepsi Keadaan Faktor Luar Jarak Pasar sayur Ρ -7,479 -0,084 -0.013 0,519*** 0,295
0,078
-0,085 -0,089* 0,185* 0,156** -0,034
0,289*** 0,528*** -0,124 0,174** 0,173** 0,304*** 0,93 0,149 0,085 0,098 0,093 0,099 0,092 0,048 0,096 0,062 0,064 0,089 0,114 0,104 0,094 0,074 0,107 0 0,574 0,0874 0 0,002 0,429 0,353 0,063 0,053 0,012 0,597 0,001 0 0,232 0,064 0,02 0,005 -11,364 0,196 -0,049 0,553*** 0,163 -0,12 -0,078 -0,059 0,773*** 0,03 -0,015 0,086 0,546*** -0,177 0,219** 1,157* 1,284 0,174 0,097 0,121 0,104 0,102 0,114 0,059 0,124 0,073 0,072 0,102 0,132 0,110 0,106 0,12 0 0,259 0,612 0 0,119 0,242 0,493 0,316 0 0,686 0,836 0,401 0 0,107 0,039 0 Jumlah Observasi Log-likelihood Wald 138 -362,596
Wald χ 2 (30) = 283,68 Prob> χ 2 = 0,000 Keterangan: *, **, *** signifikan pada level 10%, 5%, 1%.
Tabel 3. Deskripsi Statistik Variabel Variabel Frekuensi % Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Usia dibawah 20 tahun 21-30 tahun 31-40 tahun 41-50 tahun di atas 50 tahun. Pendidikan SMP SMA SMK Sarjana S-2 81 57 12 30 63 20 13 6 22 34 48 28 59% 41% 9% 22%
46% 14% 9% 4% 16% 25%
35%
20%
besar antara 21 dan 40 tahun, terhitung 77,5% dari total sampel. Tingkat pendidikan konsumen yang disurvei sebagian besar terkonsentrasi pada program sarjana, terhitung 67,7% dari total sampel. Pengalaman responden dalam berbelanja online sebagian besar terkonsentrasi pada rentang 2–3 dan 3–4 tahun, masing-masing menyumbang 34,7 dan 42,4% dari total sampel. Jarak dari pasar sayur terdekat terutama 1000–1500 m, terhitung 53,2% dari total sampel (Tabel 3).

## 4.  Analisis dan Pembahasan Hasil
Dalam studi ini, software statistik Stata 15.0 digunakan untuk menganalisis dan memperkirakan keinginan dan perilaku adopsi e-commerce sayuran konsumen dengan model probit bivariat, dan analisis model logistik biner untuk memperkirakan kesediaan konsumen yang konsisten untuk mengadopsi e-commerce sayuran. Secara umum tingkat kesesuaian model adalah baik, dan sebagian besar variabel utama lolos  uji  signifikansi.  Secara  spesifik,  nilai
Tabel 5.
Esimasi Kesediaan, Perilaku Adopsi E-commerce Sayuran Variabel Coef Std. Error Odds Ratio Std. Error p-value Constans Karakteristik Pribadi Jenis Kelamin Usia Pendidikan Pengalaman Belanja Online Karakteristik Keluarga Pendapatan Keluarga Konsumsi Makan
Jumlah Anggota Keluarga
Persepsi E-Commerce Sayuran Persepsi Kegunaan Persepsi Ketersediaan
Persepsi Keamanan Pembayaran
Persepsi Kualitas Persepsi Kualitas Sayuran Persepsi Kualitas Logistik
Persepsi kualitas desain platform
Persepsi Norma Persepsi Keadaan Faktor Luar Jarak Pasar sayur -18,148 0,461 -0.002 0,225 0,209 -0,069 -0,206 -0,076 1,318*** 0,023 -0,152 0,245 2,453** -0,121 0,355 0,173*** 3,536 0,384 0,214 0,358 0,259 0,251 0,247 0,131 0,307 0,171 0,165 0,259 0,381 0,287 0,248 0,074 0,000 1,585 0,998 1,252 1,233 0,934 0,814 0,926 3,736 1,023 0,859 1,278 2,227 0,886 1,426 11,627 0,000 0,609 0,213 0,448 0,320 0,234 0,201 0,121 1,148 0,175 0,142 0,331 0,786 0,255 0,353 4,431 0,000 0,231 0,992 0,530 0,420 0,784 0,404 0,559 0,000 0,892 0,359 0,344 0,023 0,672 0,153 0,000 Jumlah Observasi Log-likelihood
LR χ 2
Prob > χ 2
Pseudo R 2
138 -99,296
145,84 0
0,4234
Keterangan: *, **, *** signifikan pada level 10%, 5%, 1%.
Kesediaan, Perilaku dan Konsistensi ………. ( Atik Maritasari & Marno Nugroho )
chi-square  model  adalah  283,68  yang signifikan pada level 1%, yang menunjukkan bahwa penggunaan model probit bivariat sudah tepat.
Selain  itu,  nilai  ρ  adalah  0,304, yang  signifikan  pada  tingkat  1%,  yang menunjukkan bahwa kesediaan dan perilaku konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran tidak hanya berkorelasi signifikan tetapi  juga  menghadirkan  efek  pelengkap (Tabel 4).
Dengan  menguji  goodness  of  fit  model logistik  biner  dengan  statistik  LR  χ2,  nilai LR chi2 adalah 145,84, dan nilai p yang sesuai adalah 0,00, yang menunjukkan bahwa  model  tersebut  signifikan  dan derajat kesesuaiannya baik (Tabel 5).
5.  Estimasi parameter dan analisis masing-masing variabel model
(1) Pengaruh Karakteristik Pribadi terhadap Kesediaan dan Perilaku Adopsi E-commerce Sayuran Konsumen Jenis kelamin dan usia konsumen tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap perilaku kemauan, atau konsistensi perilaku kemauan konsumen e-commerce sayur. Tingkat pendidikan konsumen berpengaruh signifikan terhadap kesediaan dan perilaku adopsi e-commerce sayuran konsumen pada tingkat  signifikansi  1%,  dan  koefisien regresi bertanda positif. Temuan serupa dilaporkan oleh Valarezo et al. (2018) dan Zhang et al. (2018). Tidak ada pengaruh  yang  signifikan  terhadap konsistensi kesediaan-perilaku. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat pendidikan konsumen maka semakin kuat kemauan konsumen untuk mengadopsi e-commerce nabati, dan semakin besar kemungkinan untuk mengadopsi e-commerce nabati. Alasannya bisa dua kali lipat. Pertama, dibandingkan dengan konsumen dengan tingkat pendidikan yang lebih rendah, konsumen dengan tingkat pendidikan yang lebih tinggi memiliki kesadaran
yang lebih pionir dan belajar, lebih reseptif terhadap hal-hal baru, dan lebih bersedia menerima e-commerce nabati. Kedua, dengan meningkatnya tingkat pendidikan konsumen, konsumen semakin sadar akan kemudahan dan kegunaan mengadopsi e-commerce sayuran untuk membeli sayuran dalam kehidupan sehari-hari. Pengaruh pengalaman belanja online terhadap kesediaan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran signifikan  pada  tingkat  5%,  dan koefisien  regresi  bertanda  positif. Studi sebelumnya telah menemukan bahwa pengalaman berbelanja online memiliki pengaruh yang kuat terhadap pengambilan keputusan konsumen (Smink et al., 2019; Stouthuysen et al., 2018). Tidak ada pengaruh yang signifikan  terhadap  perilaku  adopsi dan konsistensi perilaku kemauan. Hal ini menunjukkan bahwa pengalaman belanja online memiliki pengaruh yang lebih besar pada kesediaan konsumen untuk mengadopsi. Di satu sisi,  dibandingkan  dengan  toko  fisik, konsumen tidak dapat membedakan kualitas dan kesegaran sayuran melalui pengalaman visual, sentuhan, dan penciuman ketika mereka membeli sayuran di e-commerce sayuran; Di sisi lain, konsumen yang memiliki banyak pengalaman dalam berbelanja online dapat  mengidentifikasi  kualitas  dan harga sayuran di internet melalui ulasan online, penjualan, dan metode lainnya, dan lebih cenderung membeli sayuran yang memuaskan.
(2) Pengaruh Karakteristik Keluarga terhadap Kesediaan dan Perilaku Adopsi E-commerce Sayuran Konsumen Kedua  variabel  karakteristik keluarga yaitu pendapatan bulanan dan jumlah konsumsi pangan bulanan tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap konsistensi kesediaan, perilaku,
atau kesediaan-perilaku konsumen e-commerce sayuran. Jumlah populasi rumah  tangga  berpengaruh  signifikan terhadap kemauan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran pada tingkat  signifikansi  10%,  dan  koefisien regresi  bertanda  negatif;  Namun,  efek yang sama pada konsistensi perilaku dan  kemauan-perilaku  tidak  signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa semakin besar total populasi rumah tangga, semakin enggan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran. Hal ini terutama mungkin karena sayuran sangat diperlukan untuk kehidupan sehari-hari orang, orang dari berbagai usia memiliki kebutuhan yang berbeda akan sayuran dan kebiasaan konsumsi yang berbeda, serta orang tua dan anak- anak, khususnya, memiliki persyaratan yang lebih tinggi untuk kualitas sayuran. Namun, e-commerce sayuran tidak dapat  secara  efektif  menjamin  kualitas sayuran karena sayuran mudah rusak, tetapi waktu distribusi e-commerce
sayuran dan konsumen untuk mengumpulkan sayuran sulit untuk dicocokkan, yang akan mengakibatkan pengumpulan sayuran tidak tepat waktu atau pengurangan kualitas dan kesegaran sayuran.
(3) Pengaruh Kognisi E-commerce Sayuran terhadap Kesediaan dan Perilaku Adopsi E-commerce Sayuran Konsumen Pengaruh  persepsi  kegunaan terhadap perilaku adopsi dan konsistensi kesediaan-perilaku konsumen e-commerce sayuran  signifikan  pada tingkat 5%, sedangkan pengaruhnya terhadap  kesediaan  adopsi  signifikan pada tingkat 10%, dan koefisien regresi adalah  positif.  Penelitian  sebelumnya telah menunjukkan bahwa persepsi kegunaan mendorong konsumen untuk mengadopsi belanja makanan online (Kang dan Namkung, 2019; Lu et al., 2009). Hal ini menunjukkan bahwa persepsi kegunaan merupakan
faktor  penting  yang  harus  diperhatikan konsumen saat membeli sayur mayur melalui e-commerce . Dibandingkan dengan kesediaan adopsi, persepsi kegunaan memiliki dampak yang lebih besar pada perilaku adopsi konsumen dan konsistensi perilaku- keinginan. Dengan peningkatan tingkat pendapatan konsumen, perilaku konsumen menjadi lebih matang, dan permintaan konsumen lebih beragam dan dipersonalisasi. Oleh karena itu, semakin banyak konsumen menyadari kegunaan e-commerce sayur untuk membeli sayuran bermerek, sayuran berkualitas tinggi, dan sayuran custom, semakin kuat keinginan konsumen untuk membeli sayuran melalui e-commerce , dan semakin konsisten perilakunya. Persepsi kegunaan berpengaruh signifikan terhadap kesediaan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran  pada  taraf  signifikansi  5%, dan  koefisien  korelasi  bertanda  positif. Temuan serupa dilaporkan oleh Choi (2018). Pengaruh terhadap konsistensi kesediaan-perilaku  tidak  signifikan, dan tingkat persepsi kegunaan lebih tinggi dari tingkat persepsi kegunaan. Hal ini menunjukkan bahwa kesulitan operasi e-commerce sayuran dapat secara signifikan memengaruhi kesediaan konsumen untuk mengadopsi e-commerce nabati  daripada  efisiensi e-commerce sayuran itu sendiri. Di satu sisi, konsumen mengadopsi proses pembelian e-commerce sayuran yang lebih sederhana dan nyaman, yang dapat menghemat biaya waktu konsumen dan meningkatkan kepuasan dan rasa pengalaman mereka. Di sisi lain, semakin mudah e-commerce nabati digunakan, semakin rendah hambatan konsumen untuk mengenali dan menguasai e-commerce nabati, semakin rendah biaya belajar konsumen, dan semakin tinggi keinginan konsumen untuk mengadopsi e-commerce nabati. .
Kesediaan, Perilaku dan Konsistensi ………. ( Atik Maritasari & Marno Nugroho )
(4) Pengaruh Kognisi Kualitas terhadap Kesediaan dan Perilaku Adopsi E-commerce Sayuran Konsumen Pengaruh persepsi kualitas sayuran terhadap kesediaan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran
signifikan  pada  tingkat  1%,  dan koefisien  regresi  bertanda  positif. Temuan serupa dilaporkan oleh (Zhang et al., 2018). Tidak ada pengaruh yang signifikan  terhadap  perilaku  adopsi dan konsistensi perilaku kemauan. Hal tersebut menunjukkan bahwa persepsi kualitas sayuran memiliki pengaruh penting terhadap kesediaan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran. Dengan peningkatan standar hidup, konsumen lebih memperhatikan kualitas hidup mereka, dan secara alami memilih sayuran hijau, berkualitas tinggi dan aman. Selain itu, dengan pesatnya perkembangan internet dan teknologi big data, e-commerce sayuran dapat menampilkan kondisi produksi sayuran berkualitas tinggi dan keseluruhan proses produksi melalui informasi video dan gambar. Semakin memahami dan mempercayai sayuran berkualitas tinggi yang dimiliki konsumen, semakin besar kemauan mereka untuk mengadopsi e-commerce sayuran.
Kualitas layanan logistik berpengaruh signifikan  terhadap  perilaku  adopsi, kemauan, dan konsistensi perilaku kemauan konsumen e-commerce sayuran  pada  taraf  signifikansi  5%, dan  koefisien  regresi  bertanda  positif. Faktor ini terbukti memiliki pengaruh positif  terhadap  adopsi  konsumen dalam berbelanja makanan online pada penelitian sebelumnya (Sandberg, 2013; Xu et al., 2019). Kualitas layanan logistik  merupakan  faktor  penting  yang mempengaruhi keinginan dan perilaku adopsi e-commerce sayuran konsumen. Karena sayuran mudah rusak dan memiliki umur simpan yang pendek, mereka memiliki atribut radius konsumsi
yang pendek; oleh karena itu, layanan logistik dan distribusi menjadi sangat penting.
(5) Pengaruh  Norma  Subyektif  terhadap Kesediaan dan Perilaku Adopsi E-commerce Sayuran Konsumen Adopsi e-commerce sayuran oleh orang-orang di seluruh dunia memiliki efek signifikan pada kesediaan konsumen untuk mengadopsi
e-commerce sayuran pada tingkat signifikansi 10%, perilaku mereka pada tingkat signifikansi 1%, dan konsistensi kesediaan-perilaku mereka pada tingkat signifikansi  5%.  tingkat  signifikansi, dan  koefisien  regresi  bertanda  positif. Temuan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Wang dan Somogyi (2018). Penerapan e-commerce sayuran oleh orang-orang di sekitar kita memiliki dampak penting pada kesediaan, perilaku, dan konsistensi adopsi e-commerce sayuran oleh konsumen. Semakin banyak orang di sekitar mereka yang mengadopsi e-commerce nabati, semakin banyak pengalaman dan evaluasi yang didapat konsumen tentang niaga nabati dari mereka. Peluang pengalaman dan evaluasi belanja sayuran, peningkatan kesadaran dan kepercayaan e-commerce sayuran, dan adopsi e-commerce untuk membeli sayuran akan lebih besar, dan dengan demikian akan meningkatkan konsistensi kemauan, perilaku, dan kemauan-perilaku.
(6) Pengaruh Faktor Eksternal terhadap Kesediaan dan Perilaku Adopsi E-commerce Sayuran Konsumen Jarak pasar sayur terdekat memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap kesediaan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran pada tingkat signifikansi 5% dan pada perilaku adopsi dan konsistensi perilaku kemauan pada  tingkat  signifikansi  1%.  Koefisien regresi  bertanda  positif.  Ini  bisa  jadi karena waktu adalah bagian dari biaya
pembelian sayur. Dibandingkan dengan pasar sayur, penggunaan e-commerce sayuran oleh konsumen tidak dibatasi oleh ruang dan waktu; lebih nyaman untuk membeli sayuran melalui e-commerce , yang secara efektif dapat menghemat waktu. Dengan demikian, kemungkinan kemauan dan perilaku adopsi e-commerce sayuran konsumen akan lebih besar.

## KESIMPULAN
Didapatkan delapan variabel yaitu, Pendidikan, Pengalaman Belanja  Online, Persepsi Kegunaan, Persepsi Ketersediaan, Persepsi Kualitas Sayur, Persepsi Kualitas Pelayanan Logistik, Persepsi Keadaan, dan Jarak Pasar Sayur Terdekat, berpengaruh signifikan  dan  positif  terhadap  konsumen. ‘Kesediaan adopsi e-commerce sayuran. Namun, jumlah rumah tangga memiliki dampak  negatif  yang  signifikan  terhadap kesediaan konsumen untuk mengadopsi e-commerce sayuran. Variabel pendidikan, persepsi kegunaan, persepsi kualitas layanan logistik, persepsi keadaan, dan jarak pasar  sayur  terdekat  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  perilaku  adopsi konsumen e-commerce sayuran.
Persepsi kegunaan, persepsi kualitas layanan logistik, dan jarak pasar sayur terdekat  ditemukan  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  konsistensi  perilaku- keinginan konsumen e-commerce sayuran. Diantaranya, persepsi kegunaan dan jarak dari pasar sayur terdekat memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap konsistensi kesediaan-perilaku konsumen e-commerce sayuran.
Hasil penelitian dari studi ini akan membantu dalam pemahaman tentang bagaimana meningkatkan kesadaran konsumen, dan kepercayaan dan partisipasi dalam, e-commerce sayuran. Perusahaan sayuran e-commerce harus mempromosikan pengembangan e-commerce sayuran, dan memilih area di mana belanja online lebih berkembang dan populer. Konsumen berusia 21-30
tahun dan dengan tingkat pendidikan yang lebih tinggi harus menjadi pilihan pertama untuk merekomendasikan penerapan e-commerce sayuran. Hasil ini juga akan membantu untuk  memahami  faktor-faktor  kunci dari konsistensi kesediaan-perilaku dan kesediaan untuk mengadopsi e-commerce sayuran. Mereka dapat memberikan dukungan keputusan untuk optimalisasi strategi pengembangan perusahaan e-commerce sayuran, meningkatkan tingkat adopsi e-commerce sayuran, dan meningkatkan daya saing pasar e-commerce sayuran.
Pertama, e-commerce sayuran harus mengontrol kualitas sayuran secara ketat, yang dapat dipastikan dengan membangun basis produksi sayuran atau memperkuat kerja sama yang erat dengan petani.
Penguatan pengawasan kualitas sayuran dapat dengan baik meningkatkan standar akses pasar dalam hal kebersihan dan keamanan, dan dapat memastikan bahwa informasi  produksi  sayuran,  termasuk informasi penanaman, pemupukan, pestisida, waktu pemetikan, dan siklus pertumbuhan, terbuka dan transparan,
sehingga  memberikan  informasi  kepada konsumen. dengan sayuran hijau dan aman. Kedua, e-commerce sayuran harus memperkuat kualitas layanan logistik. Melalui  distribusi  logistik  profesional, pengemasan segar yang hati-hati, dan layanan tepat waktu, kepercayaan konsumen pada e-commerce sayuran dapat ditingkatkan, begitu juga dengan keinginan dan perilaku adopsi e-commerce sayuran.
Studi ini menggunakan kota Semarang sebagai contoh. Dalam studi lanjutan, kota-kota lain dapat diselidiki, dan faktor-faktor  kunci  yang  mempengaruhi keinginan dan perilaku adopsi e-commerce sayuran konsumen di kota-kota ini dapat dibandingkan.  Terlebih  lagi,  faktor  kunci yang mempengaruhi perbedaan kemauan dan perilaku dalam adopsi e-commerce sayuran dapat dieksplorasi.
Kesediaan, Perilaku dan Konsistensi ………. ( Atik Maritasari & Marno Nugroho )

## DAFTAR PUSTAKA
Ajzen,  I.  (1991),  “The  theory  of  planned  behavior”,  Organizational  Behavior  and  Human Decision Processes, Vol. 50 No. 2, pp. 179-211.
Alsaad, A., Mohamad, R. and Ismail, N.A. (2017), “The moderating role of trust in business to business electronic commerce (B2B EC) adoption”, Computers in Human Behavior, Vol. 68, pp. 157-169.
Bao,  L.W.,  Huang,  Y.C.,  Ma,  Z.J.,  Zhang,  J.  and  Lv,  Q.C.  (2012),  “On  the  supply  chain management  supported  by  e-commerce  service  platform  for  agreement  based circulation of fruits and vegetables”, Physics Procedia, Vol. 33, pp. 1957-1963.
Castro-Lopez, A., Puente, J. and Vazquez-Casielles, R. (2017), “Fuzzy inference suitability to determine the utilitarian quality of B2C websites”, Applied Soft Computing, Vol. 57, pp. 132-143.
Chau,  N.T.  and  Deng,  H.  (2018),  “Critical  determinants  for  mobile  commerce  adoption  in Vietnamese SMEs: a conceptual framework”, Procedia Computer Science, Vol. 138, pp. 433-440.
Cheng, L., Jiang, S., Zhang, S., You, H., Zhang, J.W., Zhou, Z.Y., Xiao, Y., Liu, X., Du, Y.S., Li,
J.L., Wang, X., Xin, Y.Q., Zheng, Y.G. and Shang, K.X. (2016), “Consumers’ behaviors and concerns on fresh vegetable purchase and safety in Beijing urban areas China”, Food Control, Vol. 63, pp. 101-109.
Choi, S. (2018), “What promotes smartphone-based mobile commerce? Mobile-specific and self-service characteristics”, Internet Research, Vol. 28 No. 1, pp. 105-122.
Crespo, A.H. and Del Bosque, I.R. (2010), “The influence of the commercial features of the Internet on the adoption of e-commerce by consumers”, Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 9 No. 6, pp. 562-575.
Davis, F.D. (1989), “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology”, MIS Quarterly, Vol. 13 No. 3, pp. 319-340.
Filippini, M., Greene, W.H., Kumar, N. and Martinez-Cruz, A.L. (2018), “A note on the different interpretation of the correlation parameters in the Bivariate Probit and the Recursive Bivariate
Probit”, Economics Letters, Vol. 167, pp. 104-107.
Gao, L., Zhang, W.D., Mei, Y.D., Sam, A.G., Song, Y. and Jin, S.Q. (2018), “Do farmers adopt fewer conservation practices on rented land? Evidence from straw retention in China”, Land Use Policy, Vol. 79, pp. 609-621.
Garin-Munoz, T., Lopez, R., Perez-Amaral, T., Herguera, I. and Valarezo, A. (2019),
“Models for individual adoption of ecommerce, ebanking and egovernment in spain”, Telecommunications Policy, Vol. 43 No. 1, pp. 100-111.
He, P., Zhang, S. and He, C. (2019), “Impacts of logistics resource sharing on B2C E-commerce companies and customers”, Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 34, p. 100820.
Hussain, S., Wang, G.J., Jafar, R.M.S., Ilyas, Z., Mustafa, G. and Yang, J.Z. (2018), “Consumers’ online information adoption behavior: motives and antecedents of electronic word of mouth communications”, Computers in Human Behavior, Vol. 80, pp. 22-32.
Hwang,  Y.  (2010),  “The  moderating  effects  of  gender  on  e-commerce  systems  adoption factors: an empirical investigation”, Computers in Human Behavior, Vol. 26 No. 6, pp. 1753-1760. BFJ
iResearch (2019), Annual Data Report for E-Commerce and Logistics in China-2018, available at: http://www.iresearch.com.cn .
Jamaluddin, N. (2013), “Adoption of e-commerce practices among the indian farmers, a survey of trichy district in the state of tamilnadu, india”, Procedia economics and finance, Vol. 7, pp. 140-149.
Jia,  L.,  Xue,  G.,  Fu,  Y.  and  Xu,  L.  (2018),  “Factors  affecting  consumers’  acceptance  of e-commerce consumer credit service”, International Journal of Information Management, Vol. 40, pp. 103-110.
Jin, S.S., Li, H.Y. and Li, Y. (2017), “Preferences of Chinese consumers for the attributes of fresh produce portfolios in an e-commerce environment”, British Food Journal, Vol. 119 No. 4, pp. 817-829.
Johnson, L.K., Bloom, J.D., Dunning, R.D., Gunter, C.C., Boyette, M.D. and Creamer, N.G. (2019), “Farmer harvest decisions and vegetable loss in primary production”, Agricultural Systems, Vol. 176, pp. 1-11.
Kang, J.W. and Namkung, Y. (2019), “The information quality and source credibility matter in customers’ evaluation toward food O2O commerce”, International Journal of Hospitality Management, Vol. 78, pp. 189-198.
Kim, J. and Lennon, S.J. (2013), “Effects of reputation and website quality on online consumers’ emotion,  perceived  risk  and  purchase  intention”,  Journal  of  Research  in  Interactive Marketing, Vol. 7 No. 1, pp. 33-56.
Lu,  Y.B.,  Zhou,  T.  and  Wang,  B.  (2009),  “Exploring  Chinese  users’  acceptance  of  instant messaging using the theory of planned behavior, the technology acceptance model, and the flow theory”, Computers in Human Behavior, Vol. 25 No. 1, pp. 29-39.
Mohammed, Z.A. and Tejay, G.P. (2017), “Examining privacy concerns and ecommerce adoption in developing countries: the impact of culture in shaping individuals’ perceptions toward technology”, Computers and Security, Vol. 67, pp. 254-265.
Nakayama, M. and Wan, Y. (2019), “The cultural impact on social commerce: a sentiment analysis on yelp ethnic restaurant reviews”, Information and Management, Vol. 56 No. 2, pp. 271-279.
Rana, N.P., Barnard, D.J., Baabdullah, A.M.A., Rees, D. and Roderick, S. (2019), “Exploring barriers of m-commerce adoption in smes in the UK: developing a framework using ISM”, International Journal of Information Management, Vol. 44, pp. 141-153.
Raut, R.D., Gardas, B.B., Narwane, V.S. and Narkhede, B.E. (2019), “Improvement in the food losses in fruits and vegetable supply chain - a perspective of cold third-party logistics approach”, Operations Research Perspectives, Vol. 6, p. 100117.
Saba, A., Moneta, E., Peparaio, M., Sinesio, F., Vassallo, M. and Paoletti, F. (2018), “Towards a multi-dimensional concept of vegetable freshness from the consumer’s perspective”, Food Quality and Preference, Vol. 66, pp. 1-12.
Shen,  C.W.,  Min,  C.  and  Wang,  C.C.  (2019),  “Analyzing  the  trend  of  O2O  commerce  by bilingual text mining on social media”, Computers in Human Behavior, Vol. 101, pp. 474-483.
Shergill,  G.S.  and  Chen,  Z.  (2005),  “Web-based  shopping:  consumers’  attitudes  towards online shopping in New Zealand”, Journal of Electronic Commerce Research, Vol. 6 No. 2, pp. 79-94.
Sin, K.Y., Osman, A., Salahuddin, S.N., Abdullah, S., Lim, Y.J. and 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, Vol. 35, pp. 434-443.
Smink, A.R., Frowijn, S., Van Reijmersdal, E.A., Van Noort, G. and Neijens, P.C. (2019), “Try online before you buy: how does shopping with augmented reality affect brand responses and personal data disclosure”, Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 35, pp. 1-10.