Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 9(03), 2023, 4440-4450
Studi Empiris Analisis Perilaku Pembelian Online (Online Buying Behavior) Pada Konsumen Generasi Y Muslim Dengan Intention To Buy Sebagai Variabel Mediasi
Maretta Edgina Damayanti 1) , Indi Djastuti 2) 1,2 Universitas Diponegoro *Email korespondensi: maretta.ed@gmail.com

## Abstract
This  research  was  carried  out  with  the  aim  of  an  empirical  study  of  analyzing  online  buying  behavior  in Generation Y consumers with intention to buy as a mediating variable. This study uses an explanatory research design with a causality approach. The population used is consumers from the millennial generation. referring to the Indonesian Central Statistics Agency (BPS) (2020) who were aged 21-36 years during the research period. The sample used in this study was 100-200 respondents. Data collection was carried out using a questionnaire. The results of this empirical test show that perceived enjoyment is proven to have a significant positive effect on intention to buy. This means that the higher the respondent's perception of perceived enjoyment, the stronger the respondent's intention to buy. The results show that the simplicity motive is proven to have a significant positive effect on intention to buy. This means that the simplicity motive underlies the intention to buy. The results of the study show that information abundance has been proven to have a significant positive effect on the intention to buy.  Which  means  that  changes in intention to  buy  are  influenced  by  changes in  information abundance. The results of this empirical study show that intention to buy is proven to have a significant positive effect on online buying behavior. This means that strengthening the intention to buy causes the growth of online buying behavior.

## Keywords: Behavior, Online Buying, Generation Z
Saran sitasi : Damayanti, M. E., & Djastuti, I. (2023). Studi Empiris Analisis Perilaku Pembelian Online (Online Buying  Behavior)  Pada  Konsumen  Generasi  Y  Muslim  Dengan  Intention  To  Buy  Sebagai  Variabel  Mediasi . Jurnal ilmiah ekonomi islam, 9 (03), 4440-4450. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i3.11415
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i3.11415

## 1. PENDAHULUAN
Menurut survei global Nielsen (2018), lebih dari 85%  populasi online dunia  telah  menggunakan internet  untuk  melakukan  pembelian,  naik  sebesar 40%  dari  dua  tahun  lalu,  dan  lebih  dari  separuh pengguna  internet  adalah  pembelanja  online  regular yang melakukan pembelian online setidaknya sebulan sekali.  Google  dan  Temasek  (2016)  melakukan penelitian  terhadap  enam  negara  utama  di  Asia Tenggara,  yaitu  Indonesia,  Singapura,  Malaysia, Filipina, Thailand, dan Vietnam. Mereka menemukan bahwa di Asia Tenggara telah terdapat 260 juta orang yang  terhubung  dengan  internet  dan  kawasan  ini dijadikan  sebagai  pangsa  pasar  internet  terbesar keempat di dunia.
Berdasarkan Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet  Indonesia  (APJII),  pengguna  internet  di
Indonesia berdasarkan hasil survei tahun 2016 adalah sebanyak  132,7  juta  orang  dengan  penetrasi penggunaan  internet  sebesar  51,8%.  Sementara  itu, berdasarkan  wilayah,  jumlah  pengguna  internet  di Indonesia terbanyak sampai dengan tahun 2016 adalah di pulau Jawa, yaitu sebesar 86,3 juta pengguna atau sebesar 65% sehingga merupakan pengguna terbesar jika dibandingkan dengan wilayah lainnya.
Indonesia  sedang  mengalami  bonus  demografi yang  diperkirakan  akan  berakhir  pada  tahun  2045. Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Indonesia (2020),  diproyeksikan  bahwa  penduduk  produktif Indonesia  (usia  15  hingga  64  tahun)  akan  menjadi 179,1 juta orang pada tahun 2020 dan milenial (usia 21-36  tahun)  berkontribusi  pada  sekitar  63,5  juta orang.

## Gambar 1. Millennial Generation as “The New Rising Market”
Sumber: Alvara Strategic Research, 2019
Kondisi ini menjadikan generasi milenial sebagai mesin  pertumbuhan  yang  signifikan  perekonomian Indonesia.  Pasar  Indonesia  saat  ini  dan  masa  depan didominasi  oleh  kaum  milenial.  Pada  tahun  2020, komposisi  penduduk  milenial  akan  menjadi  yang terbesar  dan  akan  terus  mendominasi  hingga  tahun 2035 ( Alvara Strategic Research , 2019).

## Gambar 2. Komposisi Konsumsi Internet dan Media Mengakses Internet pada Milenial
Sumber:  IDN  Times  Research  Collaborated  with Alvara Research Centre, 2018
Hampir  setengah  dari  milenial  Indonesia  telah kecanduan  internet  (pengguna  berat  dan  kecanduan) yang  diakses  dengan  menggunakan  smartphone. Fenomena ini menjadikan milenial sebagai penggerak ekonomi digital Indonesia.

## Gambar 3. Potensi Ekonomi Digital Indonesia Sumber: Alvara Research Centre, 2019
Informasi  yang  tersaji  dalam  gambar  di  atas menunjukkan bahwa selama  beberapa tahun,  potensi transaksi e-commerce Indonesia  tumbuh  secara dramatis.  Mencapai  Rp.  1.700  Triliun  pada  tahun 2020.
Salah  satu  kelompok  pengguna  internet  yang memiliki  pengaruh  signifikan  di  pasar  adalah konsumen  Generasi  Y  yang  juga  disebut  Milenial (Loubou,  Alexander  &  Kalchev,  2011).  Generasi milenial  adalah  mereka  yang  lahir  antara  1977  dan 1990  sekarang  berusia  kurang  lebih  30-43,  dan
mewakili 30% dari populasi pengguna internet ( Pew Internet  dan  American  Life  Project ,  2010).  Trend perilaku  pembelian  online,  menurut  Muazam  (2020) didominasi  oleh  pembelian  yang  dilakukan  oleh konsumen  dari  generasi  Z  dan  milenial  yang berkontribusi  sebanyak  85%  dari  keseluruhan transaksi.
Generasi  ini  adalah  konsumen  yang  memiliki karakter  yang  kuat,  menuntut,  dan  berpengetahuan. Jumlah konsumen  milenial  yang  cukup  banyak  serta daya belinya  menurut Morton  (2002)  telah menyebabkan  terjadinya  perusahan  pasar.  Selain itu, milenial  ini  dianggap  sebagai  generasi  yang  sangat melek  teknologi.  Sarbu  (2008)  menggambarkan milenial  sebagai  “ the  first  generation  of  digital natives ”.  Milenial  ini  dianggap  telah  memiliki kemampuan  literasi  digital  sejak  kecil  dan  telah terbiasa  bergantung  pada  komputer  untuk  hampir semua  aspek  kehidupan  sehari-hari.  Dicatatkan  oleh Racolta-Pain & Alexandra (2010) bahwa “generasi ini telah  mengembangkan  kebutuhan  dan  kebiasaan perilaku  baru  karena  era  informasi  di  mana  mereka lahir dan hidup”. Selain itu, sejak kecil, milenial selalu berada  di  bawah  pengaruh  internet  serta  teknologi baru - komputer, laptop, kamera foto & video digital, pemutar  MP3  portabel,  ponsel,  iPhone,  atau  gadget lain  yang  merupakan  bagian  dari  kehidupan  sehari- hari  mereka.    Menurut  Heaney  (2007)  konsumen milenial  akan  menjadi  konsumen  yang  paling terinformasi,  mencari  penawaran  dan  melakukan transaksi belanja online yang diteliti dengan baik.
Peneliti  melakukan  survey  kecil  terhadap pembelian  secara online terhadap  20  orang  dengan rentang  usia  21-36  tahun  (Generasi  Y)  dan  hasil menunjukkan  bahwa  seluruh  responden  pernah melakukan  pembelian  secara online di  berbagai aplikasi belanja.
Menurut  Schewe  &  Noble  (2000)  dan  Schewe, Meredith,  &  Noble  (2000), Generational  cohort menjadi  cara pengelompokan  pasar  yang efisien  dan valid  berdasar  generasi  yang  berdampak  pada perbedaan  pola  perilaku  pelanggan.  Perbedaan generasi  menurut  Norum  (2003)  memang  nyata menyebabkan  adanya  perbedaan  pola  pembelian konsumen yang memerlukan penanganan lebih lanjut. Dengan hadirnya media sosial dan media pemasaran, variasi  produk,  pilihan  gaya  hidup  serta  hadirnya generasi  dari  kelompok  milenial,  menurut  Neuborne &  Kerwin  (1999),  Phelps  (1999)  membutuhkan pendekatan  pemasaran  dan  pendekatan  ritel  yang
berbeda.  Eastman  &  Liu  (2012) menemukan  adanya perbedaan  motivasi  konsumsi  pada  konsumen  dari generasi  milenial  dibandingkan  konsumen  dari generasi X dan Baby Boomer. Artinya, pemasar perlu memberikan  perhatian  khusus  pada  konsumen  dari kelompok  milenial.  Oleh  karena  itu  Young  dan Hinesly  (2012)  menekankan  perlunya  melakukan kajian-kajian yang melakukan analisis terhadap motif- motif  yang  mendasari  perilaku  milenial  dalam berbelanja.
Berdasarkan pemetaan hasil penelitian sebelumnya, online buying behavior dapat dijelaskan oleh  berbagai  factor,  seperti  marketing  stimuli (Andrianto,  Oktora  &  Bon,  2021;  Harun  &  Husin, 2019;  Nartea  et  al,  2019),  Psychological  factors (Andrianto,  Oktora  &  Bon,  2021),  Social  factors (Andrianto, Oktora & Bon, 2021; Cho & Son, 2019; Dharmesti,  Dharmesti,  Kuhne  &  Thaichon,  2019), Perceived Ease of use (Cho & Son, 2019; Saputra et al, 2020), Usefulness (Cho & Son, 2019; Kim, 2021; Susilo,  Setiono,  Andjarwati  &  Budiarti,  2019; Tunsakul,  2020)),  Perceived  Enjoyment  (Ulaan, Pangemanan  &  Lambey,  2016;  Cho  &  Son,  2019; Kim,  2021;  Ulaan,  Pangemanan  &  Lambey,  2016; Winarno, Mas’ud & Palupi, 2021). Dari factor-faktor tersebut,  kajian  empiris  pengaruh  factor perceived enjoyment , simplicity  motive ,  dan information abundance terhadap online  buying  behavior masih menunjukkan hasil yang berbeda-beda.

## 2. METODE PENELITIAN
Studi  ini  menggunakan  desain  penelitian explanatory  research dengan  pendekatan  kausalitas. Desain  dan  pendekatan  tersebut  digunakan  dalam studi ini karena studi ini berorientasi pada pencarian dan  penemuan  yang  dapat  memberikan  penjelasan pada  hubungan  sebab  akibat  ( cause  –  effect )  pada faktor-faktor  yang  diteliti  dan  diuji  dalam  studi  ini (Ferdinand, 2006).
Menurut  Arikunto  (2009),  populasi  adalah keseluruhan  obyek  penelitian.  Oleh  karena  studi  ini bertujuan  untuk  menguji  model  empiris  mengenai perilaku  pembelian  online  pada  konsumen  milenial maka populasi yang digunakan adalah konsumen yang berasal  dari  generasi  milenial  yang  mengacu  pada Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Indonesia  (2020)  yang pada  saat  periode  penelitian  berusia  21-36  tahun. Ukuran  sample  yang  diperlukan  dalam  studi  ini ditentukan  dengan  pendekatan  yang  dijelaskan  oleh Hair, dkk bahwa SEM yang menggunakan pendekatan
Maximum  Likelihood  sebagai  teknik  estimasi mensyaratkan  sampel  sejumlah  100  –  200  sampel. Mengacu  pada  pendapat  Hair  tersebut  maka  jumlah sampel  yang  digunakan  dalam  studi  ini  berjumlah 100-200  responden  yang  diperoleh  selama  periode penelitian dengan kriteria sebagai berikut:
a. Bersedia menjadi partner penelitian
b. Berusia  21  –  36  tahun  pada  saat  dilakukan penelitian
c. Pernah  melakukan  pembelian  online  minimal  2
(dua) kali Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan  kuesioner.  Kuesioner  berisi  daftar pernyataan yang telah disiapkan oleh peneliti dengan menggunakan  jawaban  tertutup  dan  terbuka  yang dijawab  oleh  responden.  Jawaban  tertutup  yang disediakan  oleh  peneliti  menggunakan  pendekatan agree  disagree  scale pada  rentang  1-10.  Sedangkan jawaban  terbuka  digunakan  untuk  memberikan kesempatan kepada responden menyampaikan tanggapan  atau  respon  yang  berguna  untuk memperkuat jawaban tertutup yang diberikan.
Analisis  inferensial  dilakukan  melalui  aplikasi Structural Equation Modeling (SEM) yang dijalankan dengan menggunakan program AMOS.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Deskripsi Karakteristik Responden
Analisis  deskriptif  karakteristik  responden dilakukan  untuk  memberikan  gambaran  mengenai ciri-ciri demografik yang melekat pada responden ciri demografik  tersebut  meliputi:  gender,  pendidikan, umur, dan intensitas / frekuensi berbelanja online.

## Deskripsi Gender Responden
Berikut  ini  disajikan  hasil  analisis  deskriptif untuk  distribusi  frekuensi  responden  penelitian berdasarkan gender.
Tabel 1. Distribusi Gender Jenis Kelamin Jumlah Persentase Pria 80 47,90 Wanita 87 52,10 Jumlah 167 100,00 Sumber: Data Primer yang Diolah, 2022 Berdasarkan analisis distribusi frekuensi diketahui  bahwa  responden  dengan  gender  wanita jumlahnya  lebih  banyak  dibandingkan  responden dengan  jenis  kelamin  pria,  yaitu  sejumlah  87  orang (52,10%). Namun demikian, jumlahnya tidak berbeda
jauh dengan responden pria yang berjumlah 80 orang (47,90%).  Artinya,  baik  responden  pria  maupun wanita  memiliki  preferensi  yang  sama  untuk melakukan belanja secara online.

## Deskripsi Pendidikan Responden
Analisis  terhadap  pendidikan  dilakukan  untuk mengetahui distribusi pendidikan responden penelitian. Tabel 2. Distribusi Pendidikan Pendidikan Jumlah Persentase SMA 41 24,55 D3 43 25,75 S1 46 27,54 S2 37 22,16 Jumlah 167 100,00 Sumber : Data Primer yang Diolah, 2022 Berdasarkan analisis distribusi frekuensi diketahui  bahwa  responden  sebagian  besar  yang berbelanja online adalah responden dengan pendidikan S1 sebanyak 46 orang (27,54%). Informasi lain  yang  terdapat  dalam  table  di  atas  juga menunjukkan  bahwa  pada  masing-masing  level pendidikan,  perbedaan  jumlahnya  tidak  terlalu  jauh. Artinya  preferensi  berbelanja  online  pada  responden di tiap level pendidikan tidak jauh berbeda.

## Deskripsi Umur Responden
Analisis  terhadap  umur  dilakukan  untuk mengetahui distribusi umur responden penelitian.
Tabel 3. Distribusi Frekuensi Umur Responden
Umur (tahun) Jumlah Persentase 21 – 26 51 30,54 > 26 – 31 67 40,12 > 31 – 36 49 29,34 Jumlah 167 100
Sumber : Data primer yang diolah, 2022
Tabel di atas menunjukkan bahwa sebagian besar responden berada pada rentang usia antara > 26 – 31 tahun  dengan  jumlah  sebanyak  67  orang  (40,12%). Komposisi  responden  yang  berbelanja  online  pada kelompok umur yang lain pun tidak jauh berbeda. Hal ini menunjukkan  bahwa  preferensi  berbelanja  online telah  menjadi  fenomena  pada  responden  generasi milenial.

## Deskripsi Frekuensi / Intensitas Belanja Online
Analisis  ini  dilakukan  untuk  memperoleh gambaran  mengenai  frekuensi  atau  intensitas berbelanja  online  yang  dilakukan  oleh  generasi milenial tiap bulannya.
Tabel 4. Distribusi Frekuensi / Intensitas Belanja Online
Frekuensi / Intensitas (kali/bulan) Jumlah Persentase ≤ 5 8 6,35 > 5 – 10 16 12,70 > 10 19 15,08 Total 167 100 Sumber : Data primer yang diolah, 2022

## Analisis Konfirmatori
Analisis  faktor  konfirmatori  merupakan  tahap pengukuran terhadap indikator-indikator yang membentuk variabel laten dalam model penelitian.
Analisis Standardized Regression Weight
Analisis standardized  regression  weight pada variabel-variabel penelitian dilakukan untuk mengetahui  kemaknaan  indikator  yang  digunakan sebagai  pengukuran.  Berikut  ini  hasil  analisis  nilai standardized  regression  weight untuk  variabel eksogen yang meliputi perceived enjoyment , simplicity motive , dan information abundance .

## Gambar 4. Analisis Konfirmatori Variabel Eksogen
Sumber: Data Primer yang Diolah, 2022
Nilai standardized  regression  weight untuk masing-masing  indicator  dari  variabel  eksogen  yang meliputi perceived enjoyment , simplicity motive , dan information  abundance ,  sebagai  berikut.  Variabel eksogen  pertama,  yaitu perceived  enjoyment diukur dengan  menggunakan  tiga  indicator  yang  diadopsi dari penelitian Venkatesh & Davis (2000). Berdasarkan  hasil  analisis  konfirmatori,  nilai standardized  regression  weight  untuk  indicator- indikator  tersebut  telah  memenuhi  kriteria  yang ditetapkan, yaitu > 0,6 dan < 0,05. Artinya, indicator
kenyamanan  (X1),  kepuasan  (X2),  dan  kenikmatan (X3)  merupakan  indicator  yang  tepat  untuk  mampu merefleksikan variabel perceived enjoyment .
Variabel eksogen kedua, yaitu simplicity motive mengadopsi  penelitian  Davis  (1989),  Davis et  al (1989), Venkatesh & Bala (2008), Venkatesh & Davis (2000),  Winarno,  Mas’ud,  Palupi  (2021)  dalam pengembangan  indikatornya.  Berdasarkan  hasil analisis nilai standardized regression weight menunjukkan bahwa dari keenam indicator-indikator yang  diadopsi  terdapat  satu  indicator  dengan  nilai standardized  regression  weight <  0,6  dan  nilai signifikansi > 0,05, yaitu X9. Mengacu pada hasil ini maka  dalam  studi  ini,  pengukuran  simplicity  motive hanya dilakukan dengan menggunakan indicator yang terbukti  dapat  merefleksikan  variabel  yang  diukur yang meliputi mudah dioperasikan (X4), aplikasi yang jelas  dan  dapat  dimengerti  (X5),  kemampuan  dalam menggunakan  (X6),  digunakan  sesuai  dengan keinginan (X7), dan penggunaan yang fleksibel (X8).
Variabel  eksogen  ketiga,  yaitu  information abundance  pengukurannya  dilakukan  dnegan  tiga indicator yang diadopsi dari studi yang dilakukan oleh Laato  et  al  (2020).  Hasil  analisis  konfirmatori  pada variabel tersebut pada ketiga indicator diperoleh nilai standardized  regression  weight  >  0,06  dan  nilai signifikansi  <  0,05  yang  menunjukkan  bahwa indicator-indikator berbagai sumber/saluran informasi (X10),  ketersediaan  jumlah  informasi  (X11),  dan menerima  banyak  informasi  (X12)  merupakan  alat ukur yang tepat yang mampu merefleksikan variabel information abundance.
Selanjutnya dilakukan analisis nilai standardized regression weight untuk variabel endogen yang terdiri dari dua variabel penelitian, yaitu intention to buy dan online buying behavior .

## Gambar 5. Analisis Konfirmatori Variabel Endogen
Sumber: Data Primer yang Diolah, 2022
Nilai standardized  regression  weight untuk masing-masing  indicator  dari  variabel  endogen  yang meliputi intention to buy dan online buying behavior adalah,  variabel  endogen  pertama,  yaitu intention  to buy yang  pengukurannya  mengadopsi  penelitian Tunsakul (2020). Berdasarkan hasil analisis konfirmatori variabel endogen diperoleh bahwa nilai standardized regression weight maisng-maisng indicator > 0,6 dengan nilai signifikansi 0,05. Artinya indicator-indikator yang meliputi melihat-lihat produk (X13),  melihat-lihat  benefit  (diskon,  free  ongkir, bonus-bonus lainnya) (X14), membandingkan (X15), dan  memasukkan  dalam  wishlist  /  keranjang  belanja (X16)  merupakan  indicator  yang  tepat  untuk  dapat mengukur variabel intention to buy .
Variabel  endogen  kedua,  yaitu  online  buying behavior  yang  diukur  dengan  empat  indicator  hasil pengadopsian  dari  penelitian  Tunsakul  (2020). Masing-maisng indicator yang dianalisis menghaislkan nilai standardized regression weight > 0,6  dengan  nilai  signifikansi  <  0,05  yang  berarti bahwa  indicator-indikator  melakukan  pemesanan (X17), memilih metode pembayaran (X18), membayar  (X19),  dan  melakukan  transaksi  (X20) merupakan  alat  ukur  yang  tepat  yang  mampu mengukur variabel online buying behavior .

## Reliability Construct dan Variance Extracted
Uji  reliabilitas  menunjukkan  sejauh  mana  suatu alat ukur dapat memberikan hasil yang relative sama apabila  dilakukan  pengukuran  kembali  pada  obyek yang  sama.  Nilai  reliabilitas  minimum  dan dimensi/indicator  pembentuk  variable  laten  yang dapat  diterima  adalah  sebesar  0,70.  Sedangkan pengukuran Variance  Extract menunjukkan  jumlah varians  dari  indicator  yang  diekstraksi  oleh konstruk/variable  laten  yang  dikembangkan.  Nilai Variance Extract yang dapat diterima adalah minimal 0,50.  Hasil  perhitungan Reliability Construct dan Variance Extracted dapat dilihat pada Tabel Tabel 5. Reliability Construct dan Variance Extracted Variabel Reliabilitas Variance Perceived Enjoyment 0,909 0,769 Simplicity Motive 0,907 0,662 Information Abundance 0,932 0,821 Intention to Buy 0,846 0,579 Online Buying Behavior 0,881 0,650 Sumber: Data Primer yang Diolah, 2022
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditampilkan dalam  Tabel  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel penelitian,  yaitu perceived  enjoyment , simplicity motive , information abundance , intention to buy dan online buying behavior memenuhi kriteria Reliability Construct dan Variance  Extract. Artinya  bahwa, indikator-indikator yang diamati dapat mencerminkan faktor  yang  dianalisis  dan  secara  bersama-sama mampu mencerminkan adanya sebuah unidimensionalitas  untuk  masing-masing  variabel penelitian.
Pengujian Asumsi SEM
Evaluasi Normalitas Data
Estimasi dengan Maximum Likelihood menghendaki  variable  observed  harus  memenuhi asumsi  normalitas  multivariate.  Analisa  normalitas dilakukan  dengan  mengamati  nilai  CR  untuk multivariate  dengan  rentang  2.58  pada  tingkat signifikansi  1%  (Ghozali,  2004).Pengujian  asumsi normalitas  yang  dilakukan  pada  studi  ini  diperoleh nilai Crtitical Ratio (CR) multivariate sebesar 1,237. Nilai  CR  multivariate  (1,237)  tersebut  berada  pada rentang  -2,  58  ≤  CR  ≤  +2,58  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  sebara  data  penelitian  atau distribusi  data  penelitian  memenuhi  asumsi  sebara normal.

## Evaluasi Outliers
Outliers  adalah  observasi  atau  data  yang memiliki  karakteristik  unik  yang  terlihat  sangat berbeda  dengan  data  lainnya  dan  muncul  dalam bentuk  nilai  ekstrim,  baik  untuk  variable  tunggal maupun kombinasi (Hair, et al, 1995, p.57). Evaluasi atas outliers multivariate dijelaskan di bawah ini.
Uji  Jarak  Mahalanobis  ( Mahalanobis  Distance ) digunakan untuk melihat ada tidaknya outliers secara multivariate . Untuk menghitung Mahalanobis
Distance berdasarkan  nilai  Chi-Square  pada  derajat bebas  19  (jumlah  indikator)  pada  tingkat  p  <  0,001 adalah  2 (19  ;  0,001)  =  43,820  (berdasarkan  tabel distribusi  2 ).  Nilai  jarak  maksimal  (Mahalanobis Distance) untuk penelitian ini diperoleh nilai sebesar 45,042  >  nilai  Chi  Square  rujukan  sebesar    43,820 yang berarti terdapat data outlier dalam panelitian ini. Meskipun  demikian,  tidak  ditemukan  dasar  atau argumentasi  dari  hasil  pengumpulan  data  untuk mengeluarkan data pengamatan.

## Evaluasi Multicollinearity dan Singularity
Pengujian data selanjutnya adalah untuk melihat apakah  terdapat  multikolinieritas  dalam  sebuah kombinasi  variabel  eksogen.  Indikasi  adanya
multikolinieritas  dan  singularitas  dapat  diketahui melalui  nilai  determinan  matriks  kovarians  yang benar-benar  kecil  atau  mendekati  nol.  Dari  hasil pengolahan  data,  nilai  determinan  matriks  kovarians sample  adalah: Determinant  of  sample  covariance matrix = 31738555.516
Dari  hasil  pengolahan  data  tersebut  dapat diketahui  nilai determinant  of  sample  covariance matrix berada  jauh  dari  nol.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  data  penelitian  yang  digunakan tidak terdapat multikolinieritas.
Evaluasi Nilai Residual
Setelah melakukan estimasi, residualnya haruslah  kecil  atau  mendekati  nol  dan  distribusi frekuensi  dari  kovarians  residual  haruslah  bersifat simetrik. Jika suatu model memiliki nilai kovararians residual yang tinggi (> 2,58) maka sebuah modifikasi perlu  dipertimbangkan  dengan  catatan  ada  landasan teoritisnya. Dari hasil analisis statistik yang dilakukan dalam  penelitian  ini,  ditemukan  nilai  standardized residual  kovarians  yang  nilainya  lebih  dari  2,58. Namun demikian, jumlahnya tidak melebihi 5% dari jumlah data nilai standardized residual kovarians yang dihasilkan dalam penelitian ini.

## Pengujian Kelayakan Model Penelitian
Setelah  dilakukan  analisis  terhadap  tingkat unidimensionalitas  dari  dimensi-dimensi/indikator- indikator pembentuk variabel laten yang diuji dengan confirmatory  factor  analysis ¸analisis  selanjutnya adalah  analisis Structural  Equal  Modeling (SEM) secara full model. Tahapan berikutnya dalam analisis SEM  adalah  melakukan  pengujian  kelayakan  model ( goodness  of  fit )  model.  Analisis goodness  of  fit ini dilakukan untuk mengtahui kelayakan atau kemampuan  model  empiris  dalam  menjelaskan fenomena empiris yang diestimasi.
Tabel 6. Hasil Pengujian Kelayakan Model
Penelitian Goodness of Fit Indeks Cut off Value Hasil Evaluasi Model Chi-Square (df = 145) < 174,101 159,244 Baik Probability  0,05 0,198 Baik CMIN/DF  2,00 1,098 Baik GFI  0,90 0,908 Baik AGFI  0,90 0,880 Marginal TLI  0,95 0,991 Baik CFI  0,95 0,993 Baik RMSEA  0,08 0,024 Baik
Sumber: Data primer yang diolah, 2018
Berdasarkan  hasil  pengujian  kelayakan  model yang disajikan dalam Tabel 4.15 di atas menunjukkan bahwa  secara  keseluruhan  kriteria  pengujian  dalam kategori  baik  atau  memenuhi  kriteria  penilaian  yang dipersyaratkan.  Pada  uji Chi-Square ,  sebuah  model akan  dianggap  baik  jika  hasilnya  menunjukkan  nilai Chi-Square hitung  yang  lebih  kecil  dari  nilai Chi- Square tabel. Semakin Chi-Square hitung yang lebih kecil  dari  nilai Chi-quare tabel  menunjukkan  bahwa semakin  baik  model  tersebut  berarti  tidak  ada perbedaan  antara  estimasi  populasi  dengan  sampel yang diuji. Model penelitian ini menunjukkan bahwa nilai Chi-Square hitung  adalah  159,244  sedangkan nilaikritis/tabel Chi-Square dengan  df  =  145  adalah 174,101. Oleh karena nilai Chi-Square hitung dalam penelitian  ini lebih  kecil  dari  nilai  kritis/tabelnya  ini berarti  bahwa  model  penelitian  ini  tidak  berbeda dengan populasi yang diestimasi/model dianggap baik (diterima).

## Pengujian Hipotesis
Seteleh melakukan penilaian terhadap pemenuhan asumsi-asumsi yang ada pada SEM serta melakukan analisis kelayakan model (goodness of fit) maka  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian hipotesis  sebagaimana  diajukan  pada  bab  terdahulu. Pengujian  keempat  hipotesis  yang  diajukan  dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  nilai Critical Ratio (CR) dan probabilitas

## Pengujian  Pengaruh  Simplicity  Motive  terhadap

## Intention to Buy
Hasil  parameter  estimasi  pada  pengujian pengaruh simplicity motive terhadap intention to buy adalah  nilai  CR  sebesar  2,137  dengan  probabilitas sebesar 0,033. Oleh karena nilai CR (2,137) > 1,980 dengan  probabilitas  (0,033)  <  0,05  maka  dapat disimpulkan  bahwa simplicity  motive berpengaruh positif signifikan terhadap intention to buy .
Pengujian  Pengaruh  Information  Abundance terhadap Intention to Buy
Hasil  parameter  estimasi  pada  pengujian pengaruh information abundance terhadap intention to  buy adalah  nilai  CR  sebesar  2,164  dengan probabilitas  sebesar  0,030.  Oleh  karena  nilai  CR (2,164)  >  1,980  dengan  probabilitas  (0,030)  <  0,05 maka dapat disimpulkan bahwa information abundance berpengaruh  positif  signifikan  terhadap intention to buy .
Pengujian Pengaruh
Perceived Enjoyment

## terhadap Intention to Buy
Hasil  parameter  estimasi  pada  pengujian pengaruh perceived  enjoyment terhadap intention  to buy adalah nilai CR sebesar 3,964 dengan probabilitas sebesar 0,000. Oleh karena nilai CR (3,964) > 1,980 dengan  probabilitas  (0,000)  <  0,05  maka  dapat disimpulkan bahwa perceived enjoyment berpengaruh positif signifikan terhadap intention to buy .
Pengujian  Pengaruh  Intention  to  Buy  terhadap

## Online Buying Behavior
Hasil  parameter  estimasi  pada  pengujian pengaruh intention  to  buy terhadap online  buying behavior adalah  nilai  CR  sebesar  2,687  dengan probabilitas  sebesar  0,007.  Oleh  karena  nilai  CR (2,687)  >  1,980  dengan  probabilitas  (0,007)  <  0,05 maka  dapat  disimpulkan  bahwa intention  to  buy berpengaruh positif signifikan terhadap online buying behavior .

## Analisa Pengaruh
Analisa pengaruh dilakukan untuk menganalisis kekuatan pengaruh antar konstruk baik pengaruh yang langsung  maupun  pengaruh  tidak  langsung.  Efek langsung ( direct effect ) tidak lain adalah koefisien dari semua garis koefisien dengan anak panah satu ujung. Efek tidak langsung ( indirect effect ) adalah efek yang muncul  melalui  sebuah  variabel  antara  (Ferdinand, 2005).
Tabel 7. Standardized Direct Effects Information Abundance
Simplicity Motive Perceived Enjoyment Intention to Buy Intention to Buy .177 .177 .350 .000 Online Buying Behavior .000 .000 .000 .245

## Sumber: Data Primer yang Diolah, 2022
Mengacu  pada  table  di  atas,  dapat  diketahui kemampuan  tiga  variabel  eksogen,  yaitu simplicity motive , perceived  enjoyment ,  dan information abundance dalam menjelaskan intention to buy. Dari ketiga variabel eksogen tersebut, perceived enjoyment merupakan variabel eksogen yang memiliki kemampuan  paling  besar  dalam  menjelaskan terjadinya  perubahan  pada  variabel  intention  to  buy dengan nilai koefisien pengaruh sebesar 0,350.

## Tabel 8. Standardized Indirect Effect
Information Abundance Simplicity Motive Perceived Enjoyment Intention to Buy .000 .000 .000 Online Buying Behavior .043 .043 .086

## Sumber: Data Primer yang Diolah, 2022
Merujuk  pada  table  di  atas,  dapat  diketahui besarnya  kemampuan  variabel  intention  dalam memediasi  pengaruh simplicity  motive , information abundance , dan perceived enjoyment terhadap online buying  behavior.  Temuan  yang  diperoleh  dari  hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  intention  to  buy memiliki kemampuan paling besar dalam memediasi pengaruh perceived enjoyment terhadap online buying behavior dengan koefisien pengaruh sebesar 0,086.

## 3.2. Pembahasan
Pengaruh Perceived Enjoyment terhadap Intention to Buy
Studi  ini  telah  melakukan  kajian  empiris  untuk menguji  ada  atau  tidaknya  pengaruh perceived enjoyment dalam menjelaskan intention to buy . Hasil pengujian  empiris  tersebut  menunjukkan  bahwa perceived  enjoyment terbukti  berpengaruh  positif signifikan terhadap intention to buy . Artinya, semkain tinggi  persepsi  responden  mengenai perceived enjoyment maka  akan  menyebabkan intentio  to  buy dalam  diri  responden  semakin  kuat.  Hasil  analisis deskriptif  menunjukkan  bahwa  persepsi  responden mengenai  intention  to  buy  termasuk  dalam  kategori sedang.  Jika  mengacu  pada  temuan  hasil  pengujian hipotesis maka persepsi intention to buy yang sedang ini disebabkan oleh factor perceived enjoyment yang dipersepsikan  sedang  juga  oleh  responden.  Dimana persepsi  mengenai  kepuasan  menjadi  persepsi  yang paling rendah.
Pengaruh  Simplicity  Motive  terhadap  Intention  to Buy
Pengujian empiris pada keterpengaruhan simplicity  motive terhadap intention  to  buy dengan menggunakan data empiris juga telah dilakukan dalam studi  ini.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa simplicity motive terbukti  berpengaruh  positif  signifikan terhadap intention  to  buy .  Hal  ini  mengandung  arti bahwa  simplicity  motive  mendasari  terjadinya intention  to  buy .  Temuan  deskriptif  yang  dihitung
dengan  nilai  indeks  menunjukkan  bahwa  persepsi responden mengenai intention to buy termasuk dalam kategori  sedang.  Jika  merujuk  pada  hasil  pengujian hipotesis maka persepsi intention to buy yang sedang ini  disebabkan  oleh  persepsi  simplicity  motive responden yang juga termasuk dalam kategori sedang. Dimana  factor  kejelasan  aplikasi  dan  kemudahan aplikasi  untuk  dimengerti  menjadi  factor  yang dipersepsikan paling rendah.
Pengaruh Information Abundance terhadap Intention to Buy
Ada  atau  tidaknya  pengaruh information abundance terhadap intention to  buy telah  dikaji dalam  studi  ini  dengan  menggunakan  data  empiris. Hasil studi menunjukkan bahwa information abundance terbukti  berpengaruh  positif  signifikan terhadap intention  to  buy .  Yang  mengandung  arti bahwa  terjadinya  perubahan  pada intention  to  buy dipengaruhi oleh adanya perubahan pada information abundance .  Hasil  perhitungan  nilai  indeks  untuk intention  to  buy  memberikan  bukti  empiris  bahwa persepsi  intention  to  buy  responden  termasuk  dalam kategori  sedang.  Berdasarkan  hasil  pengujian hipotesis maka persepsi intention to buy yang sedang tersebut disebabkan oleh information abundance yang juga dipersepsikan sedang oleh responden.

## Pengaruh Intention to Buy terhadap Online Buying Behavior
Studi  ini  juga  telah  melakukan  kajian  empiris pada  variabel intention  to buy dan online  buying behavior .  Dari  hasil  kajian  empiris  tersebut menunjukkan  bahwa intention  to  buy terbukti berpengaruh positif signifikan terhadap online buying behavior .  Artinya,  penguatan intention  to  buy menyebabkan  tumbuhnya online  buying  behavior . Temuan  analisis  deskriptif  yang  dilakukan  dengan nilai indeks menunjukkan bahwa persepsi responden pada online buying behavior termasuk dalam kategori sedang  yang  berarti  bahwa  fenomena  tersebut disebabkan  oleh  persepsi  intention  to  buy  yang  juga termasuk dalam kategori sedang.

## 4. KESIMPULAN
4.1. Kesimpulan atas Tujuan Penelitian
Terdapat  empat  kesimpulan  yang  dapat  diambil berdasarkan  tujuan  yang  mendasari  dilakukannya studi  ini,  yaitu,  hasil  pengujian  empiris  tersebut menunjukkan  bahwa perceived  enjoyment terbukti berpengaruh  positif  signifikan  terhadap intention  to
buy .  Artinya,  semkain  tinggi  persepsi  responden mengenai perceived enjoyment maka akan menyebabkan intentio  to  buy dalam  diri  responden semakin kuat.Hasilnya menunjukkan bahwa simplicity  motive terbukti  berpengaruh  positif signifikan  terhadap intention  to  buy .  Hal  ini  berarti bahwa  simplicity  motive  mendasari  terjadinya intention  to  buy .Hasil  studi  menunjukkan  bahwa information  abundance terbukti  berpengaruh  positif signifikan terhadap intention to buy . Yang mengandung  arti  bahwa  terjadinya  perubahan  pada intention  to  buy dipengaruhi  oleh  adanya  perubahan pada information abundance .Dari hasil kajian empiris tersebut menunjukkan bahwa intention to buy terbukti berpengaruh positif signifikan terhadap online buying behavior .  Artinya,  penguatan intention  to  buy menyebabkan tumbuhnya online buying behavior .

## 4.2. Kesimpulan atas Masalah Penelitian
Studi  ini  berangkat  dari  masalah  penelitian mengenai pertumbuhan internet yang diprediksi akan semakin  pesat,  perilaku  pembelian online terhadap generasi Y yang menunjukkan bahwa digitalisasi akan di dominasi oleh generasi Y, dan survey kecil tentang banyaknya orang yang melakukan pembelian online , serta  riset  terdahulu  yang  telah  meneliti  tentang perilaku  pembelian online yang  menjadi  justifikasi perlunya  dilakukan  studi  ini.  Merujuk  pada pemasalahan  penelitian  tersebut  maka  berdasarkan apa yang telah dilakukan dalam studi ini dapat ditarik beberapa  kesimpulan  atas  jawaban  penelitian  yang diuraikan  dan  dijelaskan  berikut  ini.Kesimpulan pertama  adalah  bahwa  online  buying  behavior dipengaruhi oleh intention to buy. Kesimpulan kedua adalah  bahwa  online  buying  behavior  dipengaruhi oleh  intention  to  buy.  Muncul  dan  tumbuhnya intention  to  buy  ini  dijelaskan  oleh  factor  simplicity motive  yang  secara  statistic  terbukti  memiliki pengaruh  nyata.  Kesimpulan  ketiga  adalah  bahwa online buying behavior dipengaruhi oleh intention to buy.  Muncul  dan  tumbuhnya  intention  to  buy  ini dijelaskan  oleh  factor  information  abundance  yang secara statistic terbukti memiliki pengaruh nyata.
Dilakukannya  penelitian  ini  berangkat  dari adanya  masalah  penelitian  mengenai  perilaku berbelanja online ( online buying behavior ) serta masih adanya celah hasil penelitian sebelumnya yang masih berbeda-beda.  Oleh  karena  berangkat  dari  masalah maka  hasil  dari  studi  ini  diharapkan  memberikan solusi atau pemecahan atas masalah yang dipotret dari
obyek  penelitian.  Penelitian  ini  tentunya  tidak  lepas dari  keterbatasan.  Selama  proses  penelitian  yang dilakukan, ditemukan beberapa keterbatasan atas hasil atau  temuan  penelitian  ini,  yaitu, h asil  penelitian  ini tidak  dapat  digeneralisasikan  pada  obyek  yang memiliki karakteristik tidak sama dengan karakteristik yang  digunakan  dalam  studi  ini.Hasil  pengujian kelayakan model (goodness of fit) belum didapatkan nilai  perfect  fit  dimana  nilai  indeks  AGFI  masih termasuk dalam kategori sedang.

## 5. REFERENSI
Andrianto, Nizam Mohammad., Kiki Oktora & Abdul Talib  Bon  (2021),    Understanding  Millennial’s Online  Buying  Behavior  During  Pandemic Covid-19,    Proceedings  of  the  11th  Annual International
Conference on Industrial
Engineering and Operations Management.
Bart et al (2005)
Baskara,  I Made  Arya  dan  I  Putu  Gde  Sukaatmadja. 2016.  Pengaruh  Online  Trust  dan  Perceived
Enjoyment Terhadap Online Shopping
Satisfaction  dan  Repurchase  Intention  Lazada Indonesia. E-Jurnal  Manajemen  Unud ,  5  (11),
7214-7244
Chiu, C-M., E. T. G Wang, Y-H Fang, dan H-Y Huang (2014),  Understanding  Customers’  Repeat Purchase  Intentions  in  B2C  E-commerce:  the Roles  of  Utilitarian  Value,  Hedonic  Value  and Perceived Risk. Information Systems Journal , 24, 85-114.
Cho,  Eunjoo  &  Jihyeong,  Son  (2019),  The  effect  of social  connectedness  on  consumer  adoption  of social commerce in apparel shopping, Fashion & Textiles , Vol. 6 No. 14.
Dang, Van Thac., Jianming Wang & Thinh Truong Vu (2020),  An  integrated  model  of  the  younger generation’s online shopping behavior based on empirical  evidence  gathered  from  an  emerging economy, Plos One .
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1992).
Extrinsic  and  intrinsic  motivation  to  use computers in the workplace. Journal of Applied Social Psychology , 22(14), 1111–1132
Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of  use,  and  user  acceptance  of  information technology. MIS Quarterly . 13 (3), 319–340.
Hendrapawoko,  Kunto.,  Lily  Setiawaty,  Marsaulina Elisabet  Situmorang,  Rahmadi  Ernawan,  Ratna Dharmayanti  Odata  (2020),  Factors  Affecting Online  Shopping  Behavior  For  Net-Generation In Jabodetabek, ASEAN Marketing Journal , Vol. 12 No. 2, 69-82.
Juniwati  (2015).  Influence  of  Perceived  Usefulness,
Ease  of  Use,  Risk  on  Attitude  and  Intention  to Shop Online. European Journal of Business and Management Online , 6 (27), 2222–2839.
Kamis,  A.  dan  Frank,  J. 2012.  The  Impact of  Social Shopping  and  Customization  Support  on Students’  Intentions  to Purchase  Online  Travel, Journal of Travel and Tourism Research .
Kim,  Yunjeong  (2021),  Revitalization  of  Offline Fashion Stores: Exploring Strategies to Improve the  Smart  Retailing  Experience  by  Applying Mobile Technology, Sustainability .
Laato,  S.  I.  (2020).  Unusual  Purchasing  Behavior During  the  Early  Stages  of  The  COVID-19. ScienceDirect , 1-12.
Loubou, Patricia., Elitsa Alexander & Georgi Kalchev (2011), Online shopping behaviors and characteristics  of  Gen  Y  consumers  in  Bulgaria and  Croatia:  Who,  What,  How  Much  and  How Often?, Journal of Euromarketing , Vol. 20 No. 1 / 2, 85-101.
Melovic,  Boban.,  Damir  Sehovic,  Verna  Karadzic, Marina  Dabic  &  Dragana  Girovic  (2021), Determinants of Millennials’ behavior in online shopping –  Implications  on  consumers’ satisfaction and e-business development,
Technology in Science .
Moon,  J.  W.,  &  Kim,  Y.  G.  (2001).  Extending  the TAM for a World-Wide-Web context. Information & Management , 38 (4), 217–230 Park, E., & Kim, K. (2013). User acceptance of long- term evolution (LTE) services: An application of extended technology acceptance model, Program Electronic  Library  and  Information  Systems , 47(2), 188–205.
Pramesti,  Tiara  &  Citra  Kusuma  Dewi  (2021). Pengaruh Information Overload Terhadap
Intention  to  Make  Unusual  Purchases  Melalui Perceived  Severity  Pada  Masyarakat  Kota Bandung  Selama  Pandemi  Covid-19. Jurnal Ilmiah Administrasi Bisnis dan Inovasi , 5, 1, 14-
25.
Racolta-Pain & Alexandra (2010)
Rajalie,  Jummy  &  Vita  Briliana  (2014),  Pengaruh Trust,  Perceived  Usefulness,  Satisfaction  dan
Perceived Enjoyment terhadap Online Repurchase  Intention, Jurnal  Bisnis  dan
Akuntansi , Vol. 16 No. 1, 12-20.
Salim, Muhartini., Lizar Alfansi, Effed Darta, Sularsih
Anggarawati & Armelly Amin (2019), Indonesian Millenials Online Shopping
Behavior, International  Review  of  Management and Marketing , Vol. 9 No. 3, 41-48.
Saputra,  Al  Mahfud.,  Permana  Honneyta  Lubis  &
Ahmad  Nizam  (2020).  Factors  Impacting Millenial  Online  Purchase  Intention  with  Web Experience Intensity
as Moderation.
International  Journal  of  Business  Management and Economic Review , 3 (3), 1-16.
Septiani, Indah., Muhartini Salim & M. Yasser Iqbal Daulay (2020). Analysis The Effect of Habit and Perceived  Enjoyment  Mediated  by  Behavioral Intention to Adoption on Students Using Mobile Banking  BNI. Management  Insight:  Jurnal Ilmiah Manajemen , 15 (1), 78-94.
Sheppard, M., & Vibert, C. (2016). Cases for the net generation:  An  empirical  examination  of students’  attitude  toward  multimedia  case studies, Journal of Education for Business, 91 (2) , 101-107.
Son,  Jihyeong,  Jing  Sun  &  Amy  Hughes  (2017), Millennials’ Online Apparel Purchase Decisions through  Social  Interactions, Fashion,  Industry and Education , Vol. 15 No. 1, 44-58.
Soto-Acosta, Pedro., Francisco Jose Molina-Castillo,
Carolina  Lopez-Nicolas  &  Ricardo  Colomo- Palacios  (2014).  The  Effect  of  Information Overload  and  Disorganisation  on  Intention  to Purchase Online. Online Information Review , 38
(4), 543-561.
Sudono,  Fabrianne  Setiawati.,  Michael  Adiwijaya  &
Hotlan  Siagian  (2020).  The  Influence  of Perceived Security and Perceived Enjoyment on Intention  to  Use  with  Attitude  Toward  Use  as Intervening  Variable  on  Mobile  Payment Customer  in  Surabaya. Petra  International Journal of Business Studies , 3 (1), 37-46.
Suki, Norazah Mohd & Norbayah Mohd Suki (2011).
Exploring  The  Relationship  Between  Perceived Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  Perceived Enjoyment,  Attitude  and  Subscribers’  Intention Towards  Using  3G  Mobile  Service. Journal  of InformationTechnology  Management ,  23  (1),  1- 7.
Susilo,  Kunto  Eko.,  Beni  Agus  Setiono,  Tri Andjarwati &  Endah  Budiarti (2019),  Effect  Of Perceived Desirability,
Usefullness,
Accessibility To Decision Through The Interest Of  Choosing  Politeknic  Educational  Study  In East  Java, Journal  of  Indonesian  Science Enonomic , Vol. 1 No. 2, 7-11.
Teo, Timothy & Jan Noyes (2011). An assessment of the influence of perceived enjoyment and attitude on  the  intention  to  use  technology  among  pre- service teachers: A structural equation modeling approach. Computers  &  Education .  57,  1645- 1653.
Trisnawati, Ella, Agus Suroso dan Untung Kumorohadi.  2012.  Analisis  dari  faktor-faktor kunci  niat  pembelian  kembali  secara  online (Studi Kasus pada Konsumen Fesh Shop). Jurnal Bisnis dan Ekonomi (JBE) , 19 (2), 126-141.
Tunsakul,  Khomson  (2020),  Gen  Z  Consumers’
Online  Shopping  Motives,  Attitude,  and
Shopping Intention, Human behavior,
Development and Society , Vol. 21 No. 2, 7-16. Ulaan,  Riska  Valentine.,  Sifrid  S  Pangemanan  &
Linda  Lambey  (2016),  The  effect  of  perceived enjoyment on intention to shop online (the study of  faculty  of  economics  and  business  sam ratulangi university manado), Jurnal EMBA , Vol. 4 No. 1, 1137-1146.
Venkatesh,  V.,  &  Davis,  F.  D.  (2000).  A  theoretical extension  of  the  technology  acceptance  model: Four  longitudinal  feld  studies. Management Science , 46 (2), 186–204.
Venkatesh (2020) Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use : integrating control , intrinsic motivation , acceptance model. Inorganic Chemistry Communications , 11 (3), 319–340.
https://doi.org/10.5962/bhl.title.33621
Winarno, Wahyu Agus., Imam Mas’ud & Trias Widya Palupi (2021). Perceived Enjoyment, Application Self-efficacy, and Subjective Norms as Determinants  of  Behavior  Intention  in  Using OVO  Applications. Journal  of  Asian  Finance, Economics and Business , 8 (2), 1189-1200. Yoga, I Made Sindhu & Ni Putu Silka Triami (2020),
The  Online  Shopping  Behavior  of  Indonesian Generation  X  toward  E-Commerce, Journal  of Economics, Business, and Accountancy Ventura , Vol. 23 No. 3, 441-451.