## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MENINGKATKAN KEPERCAYAAN PELANGGAN MELAKUKAN ONLINE SHOPPING DAN DAMPAKNYA TERHADAP MINAT BELI ULANG
Studi pada Pelanggan Online Shopping di Kota Tangerang

## JURNAL EKONOMI MANAJEMEN & BISNIS
Volume 20, Nomor 2, Oktober 2019 P-ISSN: 1412–968X
E-ISSN: 2598-9405

## TARTO DAN YANTHI MEITRY GUNAWAN
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Tangerang
The purpose of this study was to analyze how much influence the knowledge of internet technology, company quality and website quality on customer trust, the effect of product quality and customer trust on risk perceptions and their impact on repurchase interests in online shopping customers in Tangerang City. The research sample is 98 online shopping customers in Tangerang City. The sampling technique used  convenience  sampling.  Data  collection  distributed  questionnaires  via  email. The method used in this study is the verification method to determine the influence of knowledge of company quality internet technology and website quality on cus - tomer trust, the influence of product quality and customer trust on perceived risk and its impact on repurchasing interests in online shopping customers in Tangerang City. The test statistics used are designing structural models, designing measurement models, building flowcharts, testing the appropriate models. Suitability test of struc - tural models and hypotheses using SmartPLS 3.0 software.
Keywords: Knowledge of Internet Technology, Company Quality, Product Quality, Website Quality, Customer Trust, Perceived Risk of Repurchasing Interest

## PENDAHULUAN
Dalam  bidang  perdagangan,  internet  mulai banyak  dimanfaatkan  sebagai  media  aktivitas bisnis  terutama  karena  kontribusinya  terhadap efisiensi online shopping sekarang ini muncul se - bagai aplikasi populer dalam e-commerce , diguna - kan oleh beberapa jenis bisnis dengan tujuan yang berbeda (Cheung, 1998), dan sebagai alat pertu - karan informasi (Hong, 1999). Dengan menggu - nakan  aplikasi online shopping pembelian  dapat dilakukan tanpa terbatas oleh tempat.
Bagi  pelanggan online ,  melakukan  transaksi dengan vendor secara online akan  mempertim - bangkan ketidakpastian dan resiko jika dibanding - kan dengan transaksi jual beli secara tradisional. Penelitian  Doney,  Cannon  dan  Mullen  (2003); Bhatnagar;  Misra  dan  Rao  (2000))  menunjukan bahwa  kepercayaan  adalah  faktor  yang  sangat signifikan dalam menjelaskan proses online shop- ping .  Faktor-faktor  yang  dapat  meningkatkan kepercayaan  pembeli  terhadap online shopping antara  lain  pembeli  memiliki  pengetahuan  akan teknologi, memiliki web site yang mutunya baik, memiliki mutu perusahaan yang baik.
Young  dan  Dan  (2005)  menjelaskan  bahwa pengetahuan  teknologi  internet  sangat  berpen - garuh  terhadap  hasil  yang  diharapkan  pengguna dalam  bertransaksi  melalui website .  Sedangkan dalam  penelitian  Bramall,  Schoefer  dan  McK - echnie (2004), Mutu Perusahaan sering di guna - kan oleh pelanggan sebagai indikasi sejauh mana perusahaan atau web vendor dapat dipercaya oleh para pelanggan dan seberapa jauh perhatian peru - sahaan terhadap para pelanggan.
Tampilan website yang profesional memberi - kan pelanggan rasa nyaman, maka dengan begitu pelanggan dapat lebih percaya dan nyaman dalam melakukan pembelian. (Chen and Dhillon, 2003). Sesuai dengan latar belakang yang dikemukakan, maka  rumusan  masalah  yang  dibangun  sebagai berikut:
Apakah  pengetahuan  teknologi  internet  ber - pengaruh  terhadap  kepercayaan  pelanggan?, Apakah  mutu  perusahaan  berpengaruh  terhadap kepercayaan  pelanggan?,  Apakah  mutu website berpengaruh  terhadap  kepercayaan  pelanggan?, Apakah  mutu  produk  berpengaruh  terhadap
persepsi risiko? ,Apakah kepercayaan pelanggan berpengaruh  terhadap  persepsi  risiko?,  Apakah persepsi  risiko  berpengaruh  terhadap  minat  beli ulang?

## KAJIAN LITELATUR

## Pengetahuan Teknologi Internet
Pengetahuan  konsumen  dapat  menentukan tingkat kepercayaan pada webstore dan niat mere- ka  untuk  melakukan  pembelian.  Jika  konsumen lebih memahami internet mereka akan lebih per - caya diri terhadap webstore. Mengetahui dan me - mahami lebih mendalam tentang internet hingga tentang  kemungkinan  ancaman  dan  resiko  yang ditimbulkan akan membuat konsumen dapat me - mahami metode belanja online secara baik untuk mencengah penipuan dalam menciptakan kepua - saan  dan  kepercayaan.  (Wang,  Chen  dan  Jiang, 2009).

## Mutu Perusahaan
Mutu Perusahaan dapat diartikan sebagai ke - san total yang diberikan pelanggan terhadap pe - rusahaan online itu sendiri (Watchfire Whitepaper series, 2000) yang didapatkan dari hasil pengama - tannya terhadap alat-alat marketing yang  diberi - kan oleh perusahaan.
Mutu Website Mutu website perusahaan  yang  bergerak  di bidang  perdagangan  online  merupakan  faktor yang dapat mempengaruhi keputusan pelanggan. O’Keefe dan McEachern (1998) menyatakan web- site perusahaan yang bagus tidak hanya memberi - kan informasi mengenai produk yang dibutuhkan oleh  pelanggan,  tapi  juga  membantu  pelanggan dengan langkah-langkah yang mudah dalam pros - es pembeliannya dan infrastruktur perusahaan e- commerce secara fisik juga sangat penting.

## Mutu Produk
Mutu  merupakan  istilah  yang  mempunyai makna  berbeda  bagi  setiap  orang.  Disukai  atau tidak,  konsumen  merupakan  pihak  yang  paling berkepentingan dalam menilai mutu yang dikon - sumsinya. Tiap  definisi  menekankan  pada  aspek mutu  yang  berbeda  meliputi  kecocokan  peng -
gunaan,  tingkat  dimana  suatu  produk  dapat  me - menuhi keinginan konsumen, dan tingkat dimana suatu produk sesuai dengan spesifikasi desain dan persyaratan teknisnya (Salim, 1995).

## Kepercayaan Pelanggan
Menurut Mowen dan Minor (2002) mendesk - ripsikan bahwa kepercayaan adalah semua peng - etahuan yang dimiliki oleh konsumen dan semua kesimpulan  yang  dibuat  oleh  konsumen  entang objek, atribut, dan manfaatnya. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Dabholkar dan Sheng (2015) menyatakan  bahwa  kepercayaan  adalah  bagian yang penting dalam konsumen berbelanja secara online.

## Persepsi Resiko
Resiko  memiliki  dampak  terhadap  sikap  dan tingkah  laku  seseorang  dalam  melakukan  tran - saksi dengan pihak lain. Menurut Suryani (2008) risiko  yang  dipersepsikan  ( perceived risk )  dapat didefinisikan  sebagai  ketidakpastian  yang  diha - dapi konsumen ketika mereka tidak mampu meli - hat kemungkinan yang akan terjadi dari keputusan pembelian yang dilakukan.

## Minat Beli Ulang
Menurut  Suyono,  Sukmawati  dan  Pramono (2012),  minat  beli  merupakan  bagian  dari  kom - ponen perilaku dalam sikap mengkonsumsi.

## Pengembangan Hipotesis
1.  Hubungan  Pengetahuan  Teknologi  Internet dengan Kepercayaan Pelanggan H1 : Semakin tinggi pengetahuan teknologi in - ternet, maka semakin tinggi kepercayaan pel - anggan.
2.  Hubungan  Mutu  Perusahaan  dengan  Keper - cayaan Pelanggan H2 : Semakin tinggi mutu perusahaan, maka semakin tinggi kepercayaan pelanggan.
3.  Hubungan Mutu Website dengan Kepercayaan Pelanggan
H3 :  Semakin tinggi mutu website , maka se - makin tinggi kepercayaan pelanggan.
4.  Hubungan  Mutu  Produk  dengan  Persepsi Resiko H4  :  Semakin  tinggi  mutu  produk,  maka  se -
makin rendah persepsi resikonya.
5.  Hubungan  Kepercayaan  Pelanggan  dengan
Persepsi Resiko
H5 : Semakin tinggi kepercayaan pelanggan, maka semakin rendah persepsi resikonya.
6.  Hubungan Persepsi Resiko dengan Minat Beli Ulang
H6 : Semakin rendah persepsi resiko, maka se - makin tinggi minat beli ulang

## METODE PENELITIAN

## Pendekatan dan Jenis Penelitian
Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  penelitian  kuantitatif,  pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data  bersifat  kuantitatif/statistik,  dengan  tujuan untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan (Sugiyono,  2014). Adapun  Jenis  penelitian  yang digunakan adalah penelitian asosiatif. Penelitian

## Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Untuk memperoleh data terse - but, peneliti menyebarkan kuesioner kepada pel - anggan online shopping di Kota Tangerang melaui kuesioner.
Pernyataan-pernyataan dalam kuesioner dibuat dengan menggunakan skala 1-10 untuk mendapat - kan data yang bersifat interval dan diberi skor atau nilai. Penggunaan skala 1-10 (skala genap) untuk menghindari jawaban responden yang cenderung memilih jawaban di tengah, sehingga akan meng - hasilkan respon yang mengumpul di tengah ( grey area ). Berikut kategori pengukuran; Sangat tidak setuju/Sangat setuju/setuju/buruk/baik.

## Penentuan Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  pelang - gan di situs belanja online di Kota Tangerang.
Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah melalui pendekatan non probability sampling yaitu purposive sampling . Berdasarkan purposive sampling ,  peneliti  me - milih sampel purposif secara subjektif dan dalam pemilihan  sampel  digunakan  pertimbangan  tert - entu yang disesuaikan dengan tujuan atau masalah penelitian yang dikembangkan (Ferdinand 2006).
Syarat sampel pada penelitian ini adalah sampel berdomisili atau warga Kota Tangerang. Kriteria sampel pada penelitian ini adalah pelanggan yang pernah berbelanja sekurang-kurangnya dua kali di situs  belanja online .  Diperoleh  sampel  sebanyak 98 responden.
Operasionalisasi Variabel Variabel-variabel yang akan diukur dalam pe - nelitian ini yaitu:
1.  Variabel bebas atau independen Variabel independen pada penelitian ini adalah pengetahuan teknologi interner, mutu perusa - haan, mutu website dan mutu produk.
2.  Variabel terikat atau dependen
Variabel dependen dalam hal ini adalah keper - cayaaan pelanggan, persepsi risiko dan minat beli ulang.
Variabel dan indikator yang digunakan dalam penelitian ini dijelaskan dalam Tabel 1 berikut ini:

## Metode Analisis
Structural Equation Modeling (SEM) Partial Least Square (PLS)  digunakan  untuk  mengukur
hubungan  setiap  indikator  dengan  konstruknya. Selain  itu,  dalam  PLS  dapat  dilakukan  uji boot- strapping terhadap struktural model yang bersifat outer model dan inner model .
Langkah-langkah analisis dengan metode Par- tial Least Square (PLS) sebagai berikut:
1.  Merancang Model Pengukuran ( Outer Model ) Perancangan  model  ini  digunakan  untuk mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  yang  men - ghubungkan  indikator  dengan  variabel  latennya. Indikator  dalam  penelitian  ini  adalah  formatik karena indikator variabel laten mempengaruhi in - dikatornya.
2.  Merancang Model Struktural ( Inner Model ) Perancangan model struktural hubungan antar variabel laten didasarkan pada rumusan masalah atau hipotesis penelitian.

## Konstruksi Diagram Jalur Penelitian
1.  Konversi Diagram Jalur ke Sistem Persamaan a.  Inner Model
Inner Model menentukan spesifikasi hubungan antara  konstruk  laten  satu  dengan  kontrak  laten lainnya.

## Tabel 1
Variabel dan Indikator Penelitian Variabel Indikator Pengetahuan Teknologi Internet (ξ 1 )
Penguasaan Teknologi Internet (X 1 ) Pengalaman menggunakan Internet (X 2 ) Pengalaman online shopping (X 3 )
Mutu Perusahaan (ξ 2 )
Reputasi (X 4 )
Keberadaan Mutu Fisik (X 5 ) Popularitas Produk (X 6 )
Mutu Website (ξ 3 )
Security (X 7 ) Professional Design (X 8 ) Ease of use (X 9 )
Mutu Produk (ξ 4 )
Integrity (X 10 ) Competence (X 11 ) Credibility (X 12 )
Kepercayaan Pelanggan (η 1 )
Integrity (Y 1 ) Competence (Y 2 ) Credibility (Y 3 )
Persepsi Risiko (η 2 )
Resiko Finansial (Y 4 ) Resiko Produk (Y 5 )
Resiko Psikologi (Y 6 )
Minat Beli Ulang (η 3 )
Minat Beli dengan Jumlah yang sama (Y 7 )
Minat beli dengan qualitas produk yang sama (Y 8 ) Minat Beli dengan menambah jumlah (Y 9 )
Sumber:  Hsu dan Chiu  (2004), Corporate Reputation Review, Vol.7, No.2, 2004, pp.125-146,  Yoo dan Donthu (2001), Hansen dan Mowen (2005), Kracher  dan Wiedenbeck Kracker (2003)
Persamaan Inner Model :
η 1 = γ 11 ξ 1 + γ 21 ξ 2 + γ 31 ξ 3 + ζ 1 η 2 = γ 42 ξ 4 + β 12 η 1 + ζ 2 η 3 = β 23 η 2 + ζ 3
Keterangan: ξ 1 =  Konstruk  laten  eksogen  Pengetahuan Teknologi Internet
ξ 2 = Konstruk laten eksogen Mutu Perusahaan ξ 3 = Konstruk laten eksogen Mutu Website ξ 4 = Konstruk laten eksogen Mutu Produk η 1 =  Konstruk  laten  eksogen  Kepercayaan  Pel - anggan η 2 = Konstruk laten endogen Persepsi Resiko η 3 = Konstruk laten endogen Minat Beli Ulang γ 11 =  Koefisien  Pengetahuan  Teknologi  Internet terhadap Kepercayaan Pelanggan
γ 21 = Koefisien Mutu Perusahaan terhadap Keper - cayaan Pelanggan γ 31 =  Koefisien  Mutu Website terhadap  Keper - cayaan Pelanggan γ 41 =  Koefisien  Mutu  Produk  terhadap  Persepsi Resiko
β 12 = Koefisien Kepercayaan Pelanggan terhadap
Persepsi Resiko
β 23 =  Koefisien  Persepsi  Resiko  terhadap  Minat
Beli Ulang
ζ 1 = Error Kepercayaan Pelanggan ζ 2 = Error Persepsi Resiko ζ3  = Error Minat Beli Ulang
b.  Outer Model
Outer Model menentukan  spesifikasi  hubun - gan antara konstruk laten dan indikatornya.
Persamaan Outer Model :
X 1 = λx 1 ξ 1 + δ 1 Y 1 = λy 1 η 1 + ε 1 X 2 = λx 2 ξ 1 + δ 2 Y 2 = λy 2 η 1 + ε 2 X 3 = λx 3 ξ 1 + δ 3 Y 3 = λy 3 η 1 + ε 3 X 4 = λx 4 ξ 2 + δ 4 Y 4 = λy 4 η 2 + ε 4 X 5 = λx 5 ξ 2 + δ 5 Y 5 = λy 5 η 2 + ε 5 X 6 = λx 6 ξ 2 + δ 6 Y 6 = λy 6 η 2 + ε 6 X 7 = λx 7 ξ 3 + δ 7 Y 7 = λy 7 η 3 + ε 7 X 8 = λx 8 ξ 3 + δ 8 Y 8 = λy 8 η 3 + ε 8 X 9 = λx 9 ξ 3 + δ 9 Y 9 = λy 9 η 3 + ε 9 X 10 = λx 10 ξ 4 + δ 10 X 11 = λx 11 ξ 4 + δ 11 X 12 = λx 12 ξ 4 + δ 12
Keterangan: λx 1 – λx 3 = Koefisien  indikator  Pengetahuan
Teknologi Internet
λx 4 – λx 6 = Koefisien indikator Mutu Perusahaan λx 7 – λx 9 = Koefisien indikator Mutu Website λx 10 – λx 12 = Koefisien indikator Mutu Produk λy 1 – λy 3 = Koefisien indikator Kepercayaan Pel - anggan λy 4 – λy 6 = Koefisien indikator Persepsi Resiko λy 7 – λy 9 = Koefisien indikator Minat Beli Ulang δ 1 – δ 3 = Error indikator Pengetahuan Teknologi Internet δ 4 – δ 6 = Error indikator Mutu Perusahaan δ 7 – δ 9 = Error indikator Mutu Website δ 10 – δ 12 = Error indikator Mutu Produk
ε 1 – ε 3
= Error indikator Kepercayaan Pelang - gan ε 4 – ε 6 = Error indikator Persepsi Resiko ε 7 – ε 9 = Error indikator Minat Beli Ulang

## Gambar 1. Konstruksi Diagram Jalur Penelitian
Evaluasi Goodness of Fit
Nilai GoF index ini diperoleh dari averages communalities index (AVE) dikalikan dengan R ² model . 2 R Com GoF × = Nilai GoF ini terbentang antara 0 – 1 dengan interpretasi  nilai  adalah  0,1  ( GoF kecil),  0,25 ( GoF moderat), dan 0,38 ( GoF besar).
Uji Hipotesis ( Resampling Bootstraping ) Berdasarkan  tujuan-tujuan  penelitian,  maka rancangan uji hipotesis yang dapat dibuat meru - pakan rancangan uji hipotesis dalam penelitian ini disajikan  berdasarkan  tujuan  penelitian.  Tingkat kepercayaan  yang  digunakan  adalah  95%,  se - hingga tingkat presisi atau batas ketidakakuratan sebesar (α) = 5% = 0,05. Dan menghasilkan nilai t-tabel sebesar 1,96.
Sehingga  jika  nilai  t-hitung  lebih  kecil  dari nilai  t-tabel  [t-hitung  <  1.96],  maka  H 0 diterima dan H a ditolak dan  Jika nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-tabel [t-hitung > 1.96], maka H 0 ditolak dan H a diterima.

## HASIL PENELITIAN

## Evaluasi Model Pengukuran
(Uji Validitas dan Reliabilitas )
Evaluasi  ini  meliputi  dua  tahap,  yaitu  evalu - asi terhadap convergent validity dan discriminant validity.
1.  Evaluasi Convergent Validity Bila nilai loading factor suatu indikator > 0,70 dan nilai t-hitung > 1,96; maka indikator tersebut dinyatakan  valid.  Sedangkan  bila  nilai loading factor ≤ 0,70 dan nilai t-hitung ≤ 1,96; maka indi - kator tersebut dikeluarkan dari model.
Berikut adalah evaluasi model pengukuran ter - hadap validitas indikator :
Gambar 2. PLS Algorithm Output
Semua indikator memiliki nilai loading factor > 0,70; maka semua indikator dinyatakan valid. Evaluasi  selanjutnya  dari convergent validity adalah  reliabilitas  konstruk  dengan  melihat  nilai composite reliability dan nilai cronbach’s alpha . Bila nilai composite reliability >  0,70  dan  nilai cronbach’s alpha > 0,50; maka konstruk dinyata - kan reliabel.
Berdasarkan Tabel  2,  semua  konstruk  memi - liki  nilai composite reliability >  0,70  dan  nilai cronbach’s alpha > 0,50; maka dapat dinyatakan semua konstruk reliabel.
Evaluasi  terakhir  dari convergent validity adalah melihat nilai average variance extracted (AVE). Berdasarkan Tabel 3, semua nilai average variance extracted (AVE)  konstruk  lebih  besar dari  0,50;  maka  dapat  disimpulkan  semua  kon - struk memiliki convergent validity yang baik. Evaluasi discriminant validity dilakukan den - gan  melihat  nilai cross loadings .  Kriteria  dalam cross loadings adalah bahwa setiap indikator yang mengukur konstruknya haruslah berkorelasi lebih tinggi dengan konstruknya dibandingkan dengan konstruk lainnya.
Berdasarkan Tabel 4, ada dua indikator yang tidak  memiliki discriminant validity yang  baik yaitu  indikator  X8  dan  X10,  karena  berkorelasi lebih rendah dengan konstruknya masing-masing dibandingkan dengan konstruk lainnya, tetapi in - dikator tersebut tetap dipertahankan dalam model karena adanya teori yang mendukung.

## Evaluasi Model Struktural (Uji Hipotesis)
Langkah pertama yang dilakukan adalah meli - hat  korelasi  antara  konstruk  berdasarkan  hasil Latent Variable Correlations . Untuk melihat sig - nifikansi  hubungan  jalur  antara  konstruk,  maka dilihat nilai t-hitung jalur seperti pada Gambar 3.
Tabel 2 Nilai Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha Konstruk Composite Reliability Cronbach’s Alpha Pengetahuan Teknologi Internet 0,951 0,923 Mutu Perusahaan 0,955 0,929 Mutu Website 0,967 0,949 Mutu Produk 0,966 0,948 Kepercayaan Pelanggan 0,940 0,905 Persepsi Risiko 0,930 0,887 Minat Beli 0,918 0,869 Tabel 3 Nilai Average Variance Extracted (AVE) Konstruk AVE Pengetahuan Teknologi Internet 0,867 Mutu Perusahaan 0,875 Mutu Web Site 0,908 Mutu Produk 0,905 Kepercayaan Pelanggan 0,840 Persepsi Risiko 0,815 Minat Beli 0,788 Sumber: Data primer diolah Tabel 4 Nilai Cross Loadings Konstruk AVE Pengetahuan Teknologi Internet 0,954 Mutu Perusahaan 0,944 Mutu Web Site 0,953 Mutu Produk 0,960 Kepercayaan Pelanggan 0,927 Persepsi Risiko 0,926 Minat Beli 0,896 Sumber: Data primer diolah
Tabel 5
Nilai Korelasi Antara Konstruk Korelasi Antara Konstruk Nilai Korelasi Pengetahuan Teknologi Internet terhadap Kepercayaan Pelanggan 0,605 Mutu Perusahaan terhadap Kepercayaan Pelanggan 0,863 Mutu Web Site terhadap Kepercayaan Pelanggan 0,555 Mutu Produk terhadap Persepsi Risiko −0,538 Kepercayaan Pelanggan terhadap Persepsi Risiko −0,625 Persepsi Risiko terhadap Minat Beli −0,439 Sumber: Data primer diolah Tabel 6 Nilai R Square Konstruk R-Square (R 2 ) Kepercayaan Pelanggan 0,792 Persepsi Risiko 0,445 Minat Beli 0,193 Sumber: Data primer diolah
Berdasarkan  Gambar  3  diketahui  semua hubungan jalur bersifat signifikan, karena memi - liki t-hitung > 1,96.
Adapun  koefisien  jalur  dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4. Koefisien Jalur
Untuk  mendapatkan  persentase  pengaruh antara konstruk dengan cara mengalikan nilai ko - relasi antar konstruk dengan koefisien jalur kemu - dian dikalikan seratus persen. Berikut perhitungan persentase pengaruh antar konstruk:
a.  Persentase  pengaruh  pengetahuan  teknologi internet terhadap kepercayaan pelanggan ada - lah:
0,605 × 0,180 × 100% = 10,89%
b.  Persentase  pengaruh  mutu  perusahaan  terha - dap kepercayaan pelanggan adalah:
0,863 × 0,663 × 100% = 57,22%
c.  Persentase  pengaruh  mutu  website  terhadap kepercayaan pelanggan adalah:
0,555 × 0,200 × 100% = 11,10%
d.  Persentase  pengaruh  mutu  produk  terhadap persepsi risiko adalah:
−0,538 × −0,280 × 100% = 15,06%
e.  Persentase  pengaruh  kepercayaan  pelanggan terhadap persepsi risiko adalah:
−0,625 × −0,471 × 100% = 29,44%
f.  Persentase  pengaruh  persepsi  risiko  terhadap minat beli adalah:
−0,439 × −0, 0,439 × 100% = 19,27%
Evaluasi Goodness of Fit (GoF) Untuk mengevaluasi GoF dalam penelitian ini, maka diperlukan nilai akhir R 2 dari tabel R Square . Nilai  R 2 konstruk  kepercayaaan  pelang - gan  adalah  0,792;  artinya  konstruk  pengetahuan
teknologi  internet,  mutu  perusahaan  dan  mutu website secara simultan mampu menjelaskan vari- ability konstruk kepercayaaan pelanggan sebesar 79,2%.
Nilai R 2 konstruk persepsi risiko adalah 0,445; artinya  konstruk  kepercayaaan  pelanggan  dan mutu produk mampu menjelaskan persepsi risiko sebesar 44,5%.
Nilai R 2 konstruk minat beli adalah 0,193; art - inya konstruk persepsi risiko mampu menjelaskan minat beli sebesar 19,3%.
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  di  atas, maka dapat melakukan validasi mode secara kes - eluruhan, yang dilihat dari Goodness of Fit (GoF) yang formulanya adalah sebagai berikut.
2 R Com GoF × = AVE Com = GoF konstruk kepercayaan pelanggan adalah: 816 . 0 792 , 0 840 , 0 = × = GoF GoF konstruk persepsi risiko adalah: 602 , 0 445 , 0 815 , 0 = × = GoF GoF konstruk minat beli adalah: 397 , 0 193 , 0 788 , 0 = × = GoF
Nilai GoF terbentang antara 0 sd 1 dengan in - terpretasi  nilai-nilai:  0,1  (GoF  kecil),  0,25  (GoF moderat), dan 0,36 (GoF besar). Nilai GoF yang didapat  0,816;  0,602  dan  0,397  dikatakan  besar karena lebih dari 0,36. Maka dapat disimpulkan, secara keseluruhan model struktur adalah fit

## PEMBAHASAN

## 1.  Evaluasi Model Pengukuran (Uji Validitas dan
Reliabilitas)
Evaluasi  ini  meliputi  dua  tahap,  yaitu  evalu - asi terhadap convergent validity dan discriminant validity.
2.  Pengetahuan  teknologi  internet  berpengaruh terhadap kepercayaan pelanggan Nilai  t-hitung  hubungan  jalur  antara  peng - etahuan  teknologi  internet  dengan  kepercayaan pelanggan  sebesar  2,145  >  1,96;  maka  hipotesis 1  diterima,  pengetahuan  teknologi  internet  ber - pengaruh  positif  terhadap  kepercayaan  pelang -
gan. Nilai korelasi pengetahuan teknologi internet dengan kepercayaan pelanggan sebesar 0,605; be - rarti pengetahuan teknologi internet memberikan pengaruh  positif  kuat  terhadap  kepercayaan  pel - anggan. Pengetahuan teknologi internet mempen - garuhi  kepercayaan  pelanggan  sebesar  10,89%; berarti pengetahuan teknologi internet berkontri - busi positif sebesar 10,89% terhadap kepercayaan pelanggan.
3.  Mutu perusahaan berpengaruh terhadap keper - cayaan pelanggan Nilai t-hitung hubungan jalur antara mutu pe - rusahaan dengan kepercayaan pelanggan sebesar 9,617  >  1,96;  maka  hipotesis  2  diterima,  mutu perusahaan  berpengaruh  positif  terhadap  keper - cayaan pelanggan. Nilai korelasi mutu perusahaan dengan  kepercayaan  pelanggan  sebesar  0,863; berarti  mutu  perusahaan  memberikan  pengaruh positif  sangat  kuat  terhadap  kepercayaan  pel - anggan.  Mutu  perusahaan  mempengaruhi  keper - cayaan  pelanggan  sebesar  57,22%;  berarti  mutu perusahaan berkontribusi positif sebesar  57,22% terhadap kepercayaan pelanggan.
4.  Mutu  website  berpengaruh  terhadap  keper - cayaan pelanggan
Nilai t-hitung hubungan jalur antara mutu web site dengan kepercayaan pelanggan sebesar 3,585 > 1,96; maka hipotesis 3 diterima, mutu web site berpengaruh positif terhadap kepercayaan pelang - gan.  Nilai  korelasi  mutu  website  dengan  keper - cayaan pelanggan sebesar 0,555; berarti mutu web site  memberikan  pengaruh  positif  yang  sedang terhadap  kepercayaan  pelanggan.  Mutu  website mempengaruhi  kepercayaan  pelanggan  sebesar 11,10%; berarti mutu website berkontribusi positif sebesar 11,10% terhadap kepercayaan pelanggan. 5.  Mutu  produk  berpengaruh  terhadap  persepsi risiko Nilai  t-hitung  hubungan  jalur  antara  mutu produk  dengan  persepsi  risiko  sebesar  2,543  >
1,96;  maka  hipotesis  4  diterima,  mutu  produk berpengaruh  negatif  terhadap  persepsi  risiko. Nilai korelasi mutu produk dengan persepsi risiko sebesar −0,538; berarti mutu produk memberikan pengaruh negatif sedang terhadap persepsi risiko. Mutu  produk  mempengaruhi  kepercayaan  pel - anggan sebesar 15,06%; berarti mutu perusahaan berkontribusi negatif sebesar 15,06% terhadap ke -
percayaan pelanggan.
6.  Kepercayaan pelanggan berpengaruh terhadap persepsi risiko Nilai  t-hitung  hubungan  jalur  antara  keper - cayaan pelanggan dengan persepsi resiko sebesar 4,554  >  1,96;  maka  hipotesis  5  diterima,  keper - cayaan  pelanggan  berpengaruh  negatif  terhadap persepsi  resiko.  Nilai  korelasi  kepercayaan  pel - anggan  dengan  persepsi  resiko  sebesar  −0,625; berarti kepercayaan pelanggan memberikan pen - garuh  negatif  kuat  terhadap  persepsi  risiko.  Ke - percayaan  pelanggan  mempengaruhi  persepsi risiko  sebesar  29,44%;  berarti  kepercayaan  pel - anggan berkontribusi negatif sebesar 29,44% ter - hadap persepsi risiko.
7.  Persepsi  risiko  berpengaruh  terhadap  minat beli Nilai t-hitung hubungan jalur antara persepsi resiko  dengan  minat  beli  sebesar  4,833  >  1,96; maka  hipotesis  6  diterima,  persepsi  resiko  ber - pengaruh  negatif  terhadap  minat  beli.  Nilai  ko - relasi  persepsi  resiko  dengan  minat  beli  sebesar −0,439; berarti persepsi resiko memberikan pen - garuh negatif sedang terhadap minat beli. Persepsi resiko mempengaruhi minat beli sebesar 19,27%; berarti persepsi resiko berkontribusi negatif sebe - sar 19,27% terhadap minat beli.

## KESIMPULAN
Pengetahuan  teknologi  internet  berpengaruh positif  terhadap  kepercayaan  pelanggan,  Mutu perusahaan  berpengaruh  positif  terhadap  keper - cayaan  pelanggan,  Mutu  website  berpengaruh positif  terhadap  kepercayaan  pelanggan,  Mutu produk  berpengaruh  negatif  terhadap  persepsi risiko,  Kepercayaan  pelanggan  berpengaruh negatif  terhadap  persepsi  resiko,  Persepsi  risiko berpengaruh negatif terhadap minat beli.

## SARAN
Untuk  meningkatkan  kepercayaan  pelanggan perlu diperhatikan terkait pengetahuan teknologi internet  pelanggan,  mutu  perusahaan  dan  mutu website. Kepercayaan pelanggan yang tinggi dan mutu  produk  yang  bagus  akan  meminimalkan persepsi  risiko  yang  akan  berujung  pada  minat
beli  pelanggan  serta  dalam  pengembangan  ilmu manajemen  pemasaran  khususnya  penjualan  on - line shopping hasil ini dapat dijadikan acuan agar kedepannya  peneliti  lain  dapat  menggunakan variabel yang sama, metode yang sama tetapi unit analisis, populasi dan sampel yang berbeda atau mencari variabel lain yang mempengaruhi minat beli pelanggan online shopping .

## REFERENSI
AG. Suyono, Sri Sukmawati, Pramono. 2012. Pertimbangan Dalam Membeli Produk Barang Maupun Jasa . Intidayu Press. Jakarta.
Caroline Bramall, Klaus Schoefer dan Sally McKechnie (2004), “The Determinants and Consequences of Consumer Trust in E-Retailing: A Conceptual Framework” , Irish Marketing Review; 2004.
Dabholkar, P.A., Sheng, X., (2015), Consumer Participation in Using Online Recommendation Agents: Effects on Satisfaction, Trust, and Purchase Intentions , The Service Industries Journal, Vol. 32, No.
9.
Erdem, T. And J. Swait (1998), Brand Equity as a Signalling Phenomenom , Journal of Consumer Psy - chology, Vol. 7, No. 2, pp. 131-157.
Ferdinand, Augusty. 2006. Metode Penelitian Manajemen . Semarang: Badan Penerbit UNDIP.
Hansen,  Don  R.,  dan  Maryanne  M.  Mowen.  (2005). Management Accounting,  7  th  edition .  South- Western, USA: Thomson Learning.
Indriantoro, Nur dan Bambang Supomo. 2011, “Metodologi Penelitian Bisnis Untuk Akuntansi Dan Manajemen” , Edisi Pertama. BPFE Yogyakarta
Kotler, Philip. (2003). Marketing Management , 11th Edition. Prentice Hall.Inc. New Jersey.
Kracher, Corritore C., B. and Wiedenbeck, S., (2003), On-line trust: evolving themes,a Model Interna - tional Journal of Human-Computer Studies, Vol. 58, pp. pp737-58.
Mashuri. 2008. Metode Analisis Verifikatif dan Cara Menentukannya . Yogyakarta: Fakultas Psikologi UGM.